想自學(xué)python數(shù)據(jù)分析，難不難？首先，數(shù)據(jù)分析還有一定的難度，但只要通過系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程，大多數(shù)人都能掌握一定的數(shù)據(jù)分析知識。數(shù)據(jù)分析的核心不是編程語言，而是算法設(shè)計。無論是統(tǒng)計分析還是機器學(xué)習(xí)分析

想自學(xué)python數(shù)據(jù)分析，難不難？

首先，數(shù)據(jù)分析還有一定的難度，但只要通過系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程，大多數(shù)人都能掌握一定的數(shù)據(jù)分析知識。

數(shù)據(jù)分析的核心不是編程語言，而是算法設(shè)計。無論是統(tǒng)計分析還是機器學(xué)習(xí)分析，算法設(shè)計都是數(shù)據(jù)分析的核心。因此，數(shù)據(jù)分析必須有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論等。當(dāng)然，如果通過工具進行數(shù)據(jù)分析，即使數(shù)學(xué)比較薄弱，也可以完成一些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析任務(wù)。例如，Bi工具可以完成大量的企業(yè)級數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

使用Python語言實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的常用解決方案。利用Python實現(xiàn)基于機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、算法設(shè)計、算法實現(xiàn)、算法驗證和算法應(yīng)用等多個步驟。通常需要掌握一些常用的機器學(xué)習(xí)算法，包括KNN、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等，用Python來完成這些算法比較方便，因為Python的numpy、Matplotlib、SciPy、panda等庫都會提供強大的支持。讓我們以Matplotlib中的一個簡單示例為例：

因為Python語言的語法相對簡單，所以學(xué)習(xí)Python的過程相對容易。難點在于算法的學(xué)習(xí)。如何在不同的場景下選擇不同的算法是關(guān)鍵問題。此外，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析通常需要對行業(yè)知識有一定的了解。不同行業(yè)對數(shù)據(jù)分析維度的要求不同，這些知識需要在工作中積累。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的背景下，行業(yè)知識顯得尤為重要。

想做數(shù)據(jù)分析是學(xué)python還是學(xué)大數(shù)據(jù)？

大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的很多組件都是用Java語言編寫的，還有一些是用Scala編寫的，比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、hive、spark等。這些東西更傾向于數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)處理和計算。Python語言，包括pandas、numpy、SciPy等數(shù)據(jù)分析擴展包，通過學(xué)習(xí)使用這些包，可以充分掌握數(shù)據(jù)分析的能力。因此，要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，建議學(xué)習(xí)Python而不是大數(shù)據(jù)。