python 数据分析 实际案例 python易于上手，你都用python做什么？

python易于上手，你都用python做什么？

对于非程序员：1。辅助工作，如处理excel、基础数据统计、批量处理一些常规的文件操作等。信息获取，如去网站批量获取数据，去系统批量获取查询结果。

3. 数据分析，数据分析，可视化显示等

程序员：

1。做网站和系统，如豆瓣

2. 数据挖掘，舆情分析等

学Python一定要会算法吗？

一开始，你不必好好学习算法。但是随着技术的发展，仍然需要算法，否则只能做一些工作。

1. 学好软件开发离不开计算机理论基础，比如数据结构、操作系统、网络技术、算法研究等，如果你喜欢这项技术，那就不是问题。先开始，你可以弥补。

2. 算法是软件开发的灵魂。好的算法写不出好的程序。

3. 如何学习算法，首先选择经典算法教材。基本的可以从数据结构中学习，其中包含一些基本的算法，然后再学习特殊的算法（实际上，在数据结构领域学习算法一般就足够了）。网上还有很多论坛、算法网站，为了吸引眼球，它们一般都很通俗易懂。大多数算法都是C语言，但是语言在算法层次上是相互联系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 只要我们从技术开始，一切都是困难的。该算法在实际应用中是最快、最强的。

我希望我能帮到你

哈哈，我从50岁起就开始学Python了，所以我不觉得迟到。利用Python和Django框架进行web开发，结合日常工作内容和流程，编写一个web应用程序，避免了重复、低效的工作。例如，以前用Excel管理的信息存储在mysql中，后台用Django框架开发，前端用bootstrap HTML Ajax制作，代码按照通常的工作流程编写，实现所需的功能。过去，我用EXCEL表格管理成千上万的资产和设备。我迁移到自己的资产管理系统，实现了设备的存储、发放、借用、归还、查询、报废，覆盖了资产的全生命周期。。。还写了一个python脚本，运行在大家的电脑上，可以采集电脑信息，自动上传到系统后台数据库，2000多台电脑的硬件配置和用户信息都被自动采集，自动更新。我不指望学习这个能给我带来什么。我很开心，很享受。

如果我们能利用所学的新技术来找工作，那会更理想。我不知道有没有人要我去？

开始学习永远不嫌晚。

三十岁了，从零开始学python还有前途吗？

这是一个非常好的问题。作为一个it从业者和教育工作者，让我来回答这个问题。

首先，从工业互联网和大数据的发展趋势来看，Python数据分析师的就业前景还是非常广阔的。一方面，数据分析本身的应用场景会越来越多。另一方面，python语言也广泛应用于人工智能领域，因此python数据分析师的发展空间相对较大。

如果你想走Python数据分析师的发展道路，你应该从以下三个方面提高你的职业价值：第一，注意新技术的学习。数据分析技术是一个快速迭代的领域，因此数据分析人员必须跟上技术的发展趋势，尤其要注意算法相关知识的学习。从大技术的角度来看，目前的数据分析方法主要是基于统计学和机器学习。机器学习在数据分析领域的发展潜力比较大，而且机器学习也是人工智能技术体系的重要组成部分，因此必须重视机器学习相关知识的学习和深化。

第二，关注平台的价值。数据分析师要想提升自己的职业价值，不仅要提高自己的技术水平，还要从工作效率方面入手，而提高工作效率更有效的途径就是合理利用平台。工业互联网时代必然是平台时代。数据分析作为大数据平台的一项重要功能，必然会得到平台的大量支持，因此数据分析人员必须重视技术平台的应用。

第三，注重行业知识的积累。数据分析师对行业知识的要求非常高。为了使数据分析在行业中发挥更重要的作用，数据分析人员必须能够根据行业选择和应用技术。

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