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python数据分析要学哪些东西
1、熟练地使用数据分析主流工具，需要从0开始学习Python基础语法、数据容器、使用函数、逻辑判断和文件操作。数据库、数据***集核心技能，要学会主流数据库的使用，并理解数据库的概念。
2、第一：统计学知识。（推荐学习：Python视频教程）这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、***设检验等等具有时间、空间、数据本身。
3、Python数据分析和大数据：主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python金融数据分析；HadoopHDFS、pythonHadoopMapRece、pythonSparkcore、pythonSparkSQL以及pythonSparkMLlib。
4、学习python基础语法知识。学习网络编程，熟悉线程、进程、等网络编程基本原理。
5、阶段一：Python开发基础 Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
计算机专业研读的10本py书籍
1、对于计算机从业人员来说，本书是一本必读的程序设计语言方面的参考书。《计算机程序的构造和解释》豆瓣评分：5 成型于美国麻省理工学院（MIT）多年使用的一本教材，1984年出版，1996年修订为第二版。
2、豆瓣书友推荐：了解Python语言方方面面的不错选择，虽然版本有些旧，对于较晚接触Py的人来说，一个“副作用”是可以更多地了解Py的过去。
3、这本书被计算机专业的人称为龙书，世界上很多高校 和研究机构都在用微本科和研究生的编译原理教材。看这地位，就知道它的含金量了。通过这本书大家可以知道编译器的奇妙之处。
4、《编码：隐匿在计算机软硬件背后的语言》我推荐CharlesPetzold的《编码》。在这个充满工具和IDE的年代，很多复杂度已经从程序员那抽取走了，这本书一本开眼之作。
5、《计算机组成结构化方法》是由机械工业出版社出版的图书，作者是（荷）塔嫩鲍姆（Tanenbaum，A.S.）。本书可以作为计算机专业本科生学习计算机组成与结构课程的教材或参考书，也可供其他相关专业人员参考。
6、python小白入门电子书推荐免费下载 链接： ***s：//pan.baidu***/s/1ry0JKeUx-fj3QTl-7k3fTA 提取码： xknd Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。
学生小白学习Python的知识点
Python代码的执行过程：大致流程：源码编译为字节码（.pyc)---Python虚拟机---执行编译好的字节码---Python虚拟机将字节码翻译成相对应的机器指令（机器码）。
Python内存空间是以Python私有堆的形式进行管理的。所有的Python[_a***_]和数据结构都存放在一个私有堆中。解释器可以访问私有堆，而程序员不可以。将Pvthon堆空间中的内存分配给Pvthon对象的工作是由Python内存管理器完成的。
第一步至关重要，关系到初学者从入门到精通还是从入门到放弃。选一条合适的入门道路，并坚持走下去。2 配置 Python 学习环境。选Python2 还是 Python3？入门时很多人都会纠结。
PYTHON面向对象 面向对象思想，类和对象，类的继承，多态，类属性和实例属性，静态方法和类方法。
阶段一：Python开发基础 Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
python要学什么
1、第一步：Python开发基础 Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
2、阶段一：Python开发基础 Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
3、python要学什么？让我们一起了解一下吧！python基础知识：包括Python开发环境的配置、语言的基础、函数式编程的应用、Python内置模块的使用、迭代器以及生成器的原理等。
python数据分析需要学什么
熟练地使用数据分析主流工具，需要从0开始学习Python基础语法、数据容器、使用函数、逻辑判断和文件操作。数据库、数据***集核心技能，要学会主流数据库的使用，并理解数据库的概念。
第一：统计学知识。（推荐学习：Python***教程）这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、***设检验等等具有时间、空间、数据本身。
Python数据分析和大数据：主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python金融数据分析；HadoopHDFS、pythonHadoopMapRece、pythonSparkcore、pythonSparkSQL以及pythonSparkMLlib。
机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。
数据分析需要学习内容有。统计学，Excel，SQL，业务知识，Python这5个部分不等。初级数据分析师，对Excel必须熟悉，数据***表和公式使用必须熟练，VBA是加分。还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门学习内容。
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