python数据分析 想自学python数据分析，难不难？

想自学python数据分析，难不难？

首先，数据分析还有一定的难度，但只要通过系统的学习过程，大多数人都能掌握一定的数据分析知识。

数据分析的核心不是编程语言，而是算法设计。无论是统计分析还是机器学习分析，算法设计都是数据分析的核心。因此，数据分析必须有一定的数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论等。当然，如果通过工具进行数据分析，即使数学比较薄弱，也可以完成一些基础数据分析任务。例如，Bi工具可以完成大量的企业级数据分析任务。

使用Python语言实现数据分析是大数据领域的常用解决方案。利用Python实现基于机器学习的数据分析需要经过数据采集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用等多个步骤。通常需要掌握一些常用的机器学习算法，包括KNN、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等，用Python来完成这些算法比较方便，因为Python的numpy、Matplotlib、SciPy、panda等库都会提供强大的支持。让我们以Matplotlib中的一个简单示例为例：

因为Python语言的语法相对简单，所以学习Python的过程相对容易。难点在于算法的学习。如何在不同的场景下选择不同的算法是关键问题。此外，学习数据分析通常需要对行业知识有一定的了解。不同行业对数据分析维度的要求不同，这些知识需要在工作中积累。在工业互联网发展的背景下，行业知识显得尤为重要。

Python在日常工作中能用到吗？

非常有用。例如，小编用Python做了一个BOM管理系统。以前制作BOM需要一天时间，但现在只需要几秒钟。这些都是小编学完python后能做的事情，用python很容易自学也不太难，跟着课本或者学习教程，自己滚代码，很容易开发出自己的东西，并应用到自己的实际生活和工作中去！--首先，在目前的大数据应用环境下，如果仅仅做Python crawler开发，仍然缺乏工作竞争力。为了找到一份满意的工作，我们需要进一步改善我们的知识结构。

Python语言广泛应用于整个IT行业，包括web开发（传统解决方案之一）、大数据开发、人工智能开发（机器学习等）、嵌入式开发和各种后端服务开发。然而，得益于大数据和人工智能的发展，python语言近年来有了明显的上升趋势，未来的发展空间仍然非常广阔，值得期待。

随着Python语言的发展，许多程序员开始转向Python开发。在学习Python开发的过程中，一个常见的例子是使用Python开发crawler。用Python开发crawler更加方便，特别是在当前大数据时代，通过crawler获取web数据是一种常见的数据采集方式，因此在大数据应用的早期阶段，通过Python开发crawler是众多Python程序员的重要工作内容之一。

但是，随着大数据采集技术的逐渐成熟，一些爬虫工具越来越完善，通过Python开发爬虫的需求也在一定程度上下降，这在一定程度上降低了Python爬虫开发的工作需求。早期，Python crawler从事的工作大多集中在互联网公司和行业信息公司。随着相关岗位人员配置的逐步完善，这些岗位的招聘需求必然下降。

随着物联网的发展，大数据的采集将向物联网和产业转移，这也是产业互联网发展阶段的一个重要特征。因此，仅从事Python爬虫开发的未来就业形势并不明朗。建议通过python进一步掌握数据分析的技巧。

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