python数据分析难不难？
数据分析还是具备一定难度的，但通过系统的学习，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。
***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。
如何利用python进行数据分析？
Python是一种非常流行和强大的编程语言，也被广泛应用于数据分析领域。以下是利用Python进行数据分析的基本步骤：
1. 安装Python和相关库：首先，您需要安装Python编程语言，并安装一些常用的数据分析库，如NumPy、Pandas、Matplotlib和SciPy。这些库提供了处理和分析数据所需的基本功能。
2. 数据收集与加载：使用Python代码从各种数据源中收集和加载数据，如CSV文件、Excel文件、数据库、API等。您可以使用Pandas库中的函数来读取和加载数据。
3. 数据清洗和预处理：在分析数据之前，通常需要对数据进行清洗和预处理。这包括处理缺失值、重复值和异常值，进行数据转换和格式化等。Pandas和NumPy等库提供了许多函数和方法来支持数据清洗和预处理。
4. 数据探索和分析：使用Python的数据分析库进行数据探索和分析。您可以使用Pandas对数据进行统计分析、聚合、分组、排序等操作。Matplotlib和Seaborn库可以用于可视化数据，帮助您更好地理解数据和发现趋势、模式等。
python数据分析师的就业前景？
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Java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JAVA、Php等逊色一些，其他方面，Python都扮演着比较重要的角色。
如何使用python求解一元二次方程？
1、我们先要了解一元二次方差的求法，然后逐步编写程序。方程为：ax^2+bx+c=0。我们先编写一个最简单的版本，我们成功的计算除了数值。
2、如果我们把方程的系数进行变化，***设a=1，b=3，c=5。就会发现程序报错了,这就牵扯到了math包的局限性，如果是math包，则不能处理复述，本题的方程求解出的是复数，所以需要用到cmath。
3、我们同样输入a=1，b=3，c=5。这时候我们就没有报错得出了，我们想要的结果。但如果我们使用cmath时，输入一个有实数解的方程后，我们就会得到带有j的答案。
4、如果答案是实数的话，我们得到的是一个带有j的答案，我们想要没有j的答案就需要写一个循环，对是否有实数解做一个简单的判断。函数逻辑还是很清楚的，判断方程如果小于0，我们就使用cmath函数，其他时候使用math函数。
5、在写这个函数时，我们遇到一个问题，那就是如果我们再输入参数时，输入错误了，没有输入数字，我们的程序就会报错，如果我们想让程序继续运行，我们需要写一个判断函数，如果输入的不是数字，就需要继续输入。
