Python数据分析***-{下拉词

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***的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python数据分析***的解答，让我们一起看看吧。

1. python数据分析师的就业前景？
2. python数据分析师的就业前景如何？
3. 想自学python数据分析，难不难？
4. 数据分析需要用什么技术？java还python好一点？

python数据分析师的就业前景？

python主要用在大数据分析和人工智能应用领域，而这两个岗位都是目前需求量较大的，所以总体说来python的就业前景还是比较良好的，但前提是您需要有比较高的水平才可以。python目前非常流行，所以学习它的人也非常多，高手也很多，岗位需求量上看，它又没有J***A那么多，所以还是比较有竞争压力的。

就业非常好，目前Python应用范围还是挺多的，从Web、爬虫、数据分析、测试、运维、图像识别、机器学习、深度学习，基本各个领域都有Python的身影。

除了Web方面比起J***a、Php等逊色一些，其他方面，Python都扮演着比较重要的角色。

就业前景不错。Python 是当下最火的编程语言之一。对于许多未曾涉足计算机编程的领域的人来说， 深入地掌握 Python 是十分重要的，掌握后就业前景一片光明

python数据分析师的就业前景如何？

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。

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语言在人工智能领域也有比较广泛的应用，所以Python数据分析师的发展空间也比较大。

如果要走Python数据分析师的发展路线，应该从以下三个方面来提升自身的职场价值：

第一：注重新技术的学习。数据分析技术是当前技术迭代速度比较快的领域，所以数据分析师一定要紧跟技术发展趋势，尤其要注重算法相关知识的学习。从大的技术方面来看，当前数据分析的方式主要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还是比较大的，而且机器学习也是人工智能技术体系的重要组成部分，所以一定要重视机器学习相关知识的学习和深入。

第二：重视平台的价值。数据分析师要想提升自身的职场价值，除了要进行技术提升之外，还要从工作效率方面入手，而提升工作效率比较有效的方式就是合理利用平台。产业互联网时代一定是平台化时代，数据分析作为大数据平台的重要功能，必然会得到平台大量的支撑，所以数据分析师一定要重视技术平台的运用。

第三：重视行业知识的积累。数据分析师对于行业知识的要求是非常高的，要想让数据分析在行业领域发挥出更重要的作用，数据分析师一定要能够在立足行业的基础上进行技术选型和应用。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。

从目前来看，数据分析师往后将分化成2个大的方向：

（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。

（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向

未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。从目前来看，数据分析师往后将分化成2个大的方向：（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如Excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向

说了这么多，想做高薪且未来前景好的Python数据分析师还有有真正的技术和充足的知识才行，毕竟企业招人最看重的还是技术，而不是空口说白话，

根据我的了解，百战程序员学习出来的Python学生就业都很不错，据说是百分之70-80的就业率，因为百战程序员的Python是从0开始学习的，一直会学到项目实操等等这些，可谓是实打实的教学方式，有兴趣的小伙伴可以去了解下

未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。从目前来看，数据分析师往后将分化成2个大的方向：（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向

说了这么多，想做高薪且未来前景好的Python数据分析师还有有真正的技术和充足的知识才行，毕竟企业招人最看重的还是技术，而不是空口说白话，

根据我的了解，百战程序员学习出来的Python学生就业都很不错，据说是百分之70-80的就业率，因为百战程序员的Python是从0开始学习的，一直会学到项目实操等等这些，可谓是实打实的教学方式，有兴趣的小伙伴可以去了解下

想自学python数据分析，难不难？

首先，数据分析还是具备一定难度的，但是只要通过一个系统的学习过程，大部分人能够掌握一定的数据分析知识。

数据分析的核心并不是编程语言，而是算法设计，不论是***用统计学的分析方式还是机器学习的分析方式，算法设计都是数据分析的核心问题。所以，进行数据分析要具备一定的数学基础，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，即使数学基本比较薄弱，也能够完成一些基本的数据分析任务，比如BI工具就能够完成大量的企业级数据分析任务。

***用Python语言实现数据分析是目前大数据领域比较常见的解决方案，通过Python来实现基于机器学习方式的数据分析需要经过多个步骤，分别是数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用。通常需要掌握一些常见的机器学习算法，包括knn、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等，***用Python来完成这些算法还是比较方便的，因为Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库会提供强大的支撑。看一个来自Matplotlib简单的例子：

由于Python语言自身语法比较简单，所以学习Python的过程相对来说还是比较轻松的，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重点问题。另外，学习数据分析通常要对行业知识有一定的了解，不同行业对于数据分析维度有不同的要求，这些知识需要在工作中不断积累，在产业互联网发展的大背景下，行业知识是比较重要的。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

数据分析入门不算难，但进阶蛮难的

学会Python numpy，Pandas这些工具的使用，这只是入门；

好点的数据分析师，对统计学，数学都有一定的熟悉，能熟练运用模型来对一堆数据建模分析。

Python数据分析学习

***s://***.toutiao***/i6735341654099624452/

数据分析需要用什么技术？j***a还python好一点？

先说结论，

问题1回答：数据分析技术简单来说可归类为统计分析技术和数据可视化两类。

问题2回答：目前阶段做数据分析使用Python更高效，方便一点。

希望我作为数据分析师的经验能对你有帮助

1、数据分析的本质

数据分析是指用适当的统计方法对收集的大量数据进行数据分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程，最后再通过得到的结论应用到行业中解决实际问题。

简单概括来说数据分析就是-- 处理数据然后推进优化现实工作。

数据分析应用在各行各业，互联网，工业，咨询行业等，有一个共同点，数据分析都是为业务服务的，用于解决实际运营中出来的问题，或者探索业务可优化的空间。

明白了这一点，就知道数据分析不是目的，数据分析的结果产出对业务的实际提升和优化才是目的，数据分析只是一种解决的方法，既然是方法，我们就要考虑它的效果，成本（学习成本，使用成本）等。

2.数据分析的技能要求

以现在最热门的互联网行业的数据分析而言，随便从招聘网站上截取部分应届生数据分析师招聘JD，选取应届生是因为相对要求低一点，对题主想要入门应该更有参考下价值。

不同公司业务不同，对于“岗位职责”先可以不用太关注，我们这里主要看“任职资格”这一部分，关于技能方面，可以看到有SQL，Python/R，Spark，hive，BI工具等。

看起来需要掌握的很多，那我们再来通过大数据的方法看一下，获取招聘网站上的招聘要求，根据工具关键词出现的频率，绘制成数据分析所需工具词云图：

可以看到，Excel，sql，python，PPT，hive，spss等出现的评率最高，同时可以可以看到还有很多其他的工具技能要求，但这几个出现频率最高的肯定是基本要求，那么是否这些工具我们都需要掌握呢，这个根据两个方面，一是你所处的工作阶段，二是作为数据分析师的不同方向。

我这里从数据分析方法的角度将数据分析方向分为三个：业务数据分析，数据挖掘分析，大数据分析。将每个方向对应的工具和方法做成思维导图如下：

可以见到，每个方向所对应的主要工具要求都不一样，一般来说，从业务数据分析》数据挖掘分析》大数据分析的技能门槛是逐步提高的，而且技能要求也是叠加的，也就是说例如数据挖掘分析师也需要掌握业务数据分析的工具和方法。

但这并不是数据分析师的发展路径，这只是数据分析不同的方向，如果对业务数据分析非常感兴趣且工作非常有成效，有很好的数据分析思维，那么完全可以往业务方向发展，只掌握SQL，EXCEL,PPT等成为商业分析师和集团战略分析师也是没有问题的，所以根据自己的情况，不用过分追求技术，别忘记，数据分析是为业务服务的！。

根据以上部分我们可以总结回答下题主的第一个问题（数据分析需要的技术），结合上图，可以归纳为描述性统计分析技术（业务数据分析），探索性统计分析技术（数据挖掘，大数据分析），数据可视化（将数据分析结果图表化，撰写报告用或汇报用）。

3.Python

既然题主提出Python和J***a的对比，说明对编程语言和数据分析还是有一定了解的，结合上面2部分的分析，题主可能实际想知道的是Python和J***a哪一个更适合做探索性的数据分析（数据挖掘和大数据分析），做简单的探索性分析其实用SPSS和R语言等一样可行。

但探索性数据分析里目前非常重要且流行的一个方法是机器学习，目前机器学习的主要框架如Tensorflow, sklearn等均是基于Python语言，因为应用广泛且被证明是高效可行的，所以目前来看使用成本相对较低，另外考虑到公司里的团队合作，使用同样的编程语言，团队交流合作也会更加高效。

另外涉及学习成本，Python出名的灵活便捷使其成为数据分析的首选，使用Python做数据分析，掌握基本语法之后，学会使用Numpy,Pandas,matplotlib等库之后就可以开始数据分析，实现同样的数据分析功能，先比于J***a, Python用更少的代码即可实现, 另外Python的众多数据分析相关的开源库也提供了很好的数据分析平台。

而J***a并非在数据领域很少使用，相反它是大数据平台的基础，例如Hadoop等大数据平台是基于J***a, 但这部分更多的是数据开发和数据仓库方向的技术开发的内容，与数据分析有较大区别。即使是大数据分析师，在使用大数据平台时，掌握Hive sql 也能完成取数要求，并不需要掌握J***a。

综上，数据分析技术因数据分析方向和阶段各异，主要是统计分析和数据可视化，现阶段Python比J***a更适合做数据分析。谢谢

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