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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python数据分析学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍python数据分析学习的解答，让我们一起看看吧。

1. python数据分析论文选题？
2. python数据分析需要学python web吗？
3. python在大数据分析中有什么用？
4. 数据分析真的每天都是python，SQL吗？转行数据分析的话要重点学习什么呢？

python数据分析论文选题？

1 基于MapReduce的气候数据的分析

2 基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现

3 基于概率图模型的蛋白质功能预测

4 基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现

5 基于hbase搜索引擎的设计与实现

6 基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现

7 客户潜在价值评估系统的设计与实现

8 基于神经网络的文本分类的设计与实现

python数据分析需要学python web吗？

python数据分析需要学python web。

因为python web 是网页方面的开发的，做数据分析一般都是需要将数据从网站上面获取下来然后再解析获取到自己想要的数据的，而这个时候获取的数据是网页的形式存在的，所以需要懂web方面的技术知识才能够将网页解析出来。

python在大数据分析中有什么用？

Python是一种编程工具，它有很多和大数据分析的第三方库 ，比如 numpy库 可以处理大规模矩阵数据 ；

pandas库 提供了很多标准的数据模型和大量便捷处理数据的函数和方法 ；

Plotly图形库能够进行web交互 并支持很多图形例如散点图、线形图等。

数据分析真的每天都是python，SQL吗？转行数据分析的话要重点学习什么呢？

SQL是数据分析师最常用的工具，几乎每天都会用到，主要是其基本用法需要掌握。

基础入门可能包含如下：

• 6个基本关键词：select/from/where/group by/h***ing/order by
• Joins：Inner, left, right, outer，以及self join
• 聚合函数
• Window functions

提高篇：

• 子查询
• CTE

可以对照看看，自己各点掌握得如何？

Python在业内使用也挺多，但不是必须，相当企业并没有要求。当然如果你想学习机器学习算法，建模，python是一个可选的基础之一，其第三方库包及其丰富。

其他的，比如BI工具，很多企业使用都不一样，这个其实可以在工作中边学边用。

接下来是重点：

既然是转行到数据分析，就涉及到如何拿到一份offer的问题。笔者以往的经历来看，相当多企业，面试开始就是SQL技术面。过关之后就会有大量的分析题，这非常考验面试者能力。

数据分析理论知识：

• 统计知识：描述性统计知识、相关系数、协方差、常见的概率统计分布等；
• 分析方法和分析模型：用户分群、漏斗分析、归因分析、对***析等，这块非常多，需要好好学习；

思维能力：这块面试官可以从你的表达，谈吐感受到。往往也是考虑的重点，建议看看经典书籍《金字塔原理》、《批判性思维》等；

项目积累：即使是转行，从未涉及过数据分析工作，在找工作之前，完全可以找到一些项目和数据练手。这样，会让自己有更充足的准备。

相信经过以上的努力准备，题主可以顺利转行，拿到一份好的数据分析offer。

1、SQL是必备的。

2、一些python的分析工具包，numpy、pandas、matplotlib库要熟悉。

3、要会ETL。如：ETL工具 离线： sqoop、DataX、Kettle，实时:StreamSets。

ETL（提取、转换、加载）指数据驱动型组织从多个来源收集数据，然后将数据集中起来以满足数据发现、报告、分析和决策需求的过程。

4、另外一些BI工具要熟悉，不光分析数据，还得展示出来给大众看，像powerBI，fineBI，superBI，Tableau。

5、大数据方向的技术也是必备的。如：

文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS，NFS、S3等

离线计算：Hadoop MapReduce、Spark等

流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Flink等

NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB、Dragonfly 等

***管理：YARN、Mesos等

日志收集工具：Flume、Scribe、Logstash、Kibana、Filebeat、Fluenbit、Fluentd等

消息服务：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ等

查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid等

分布式协调服务：Zookeeper等

集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager等

数据挖掘、机器学习：PyTorch、Tensorflow、Mahout、Spark MLLib、等

到此，以上就是小编对于python数据分析学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python数据分析学习的4点解答对大家有用。