python數據分析師學習架構

⑴ 數據分析師需要學哪些課程

通常認為「數據分析」是以下學科的組合：1.計算機科學2.統計3.領域專業知識

學習課程：

一：計算機科學

1. 計算機科學與編程入門（使用python）

2. 計算機系統工程：本課程涵蓋有關計算機軟體和硬體系統工程，控制復雜性的技術的主題；使用客戶端-伺服器設計，虛擬內存和線程的強大模塊化；網路；並行活動的原子性和協調性；恢復和可靠性；隱私，安全性和加密；和計算機系統對社會的影響。

3. 計算結構：數字系統工程簡介。從MOS晶體管開始，該課程開發了一系列構件-邏輯門，組合電路和順序電路，有限狀態機，計算機，最後是完整的系統（包括硬體和軟體）。

4. 演算法簡介：它涵蓋了用於解決計算問題的常見演算法，演算法範例和數據結構。

5. 人工智慧：本課程向學生介紹人工智慧的基本知識表示，問題解決方法和學習方法。

6. 使用C / C ++ / Java進行面向對象的編程

二：數理統計

1. 應用數學：面向計算機科學和工程的離散數學簡介。

2. 概率與統計簡介（使用R編程）：本課程對應用中的概率和統計進行了基礎介紹。主題包括：隨機變數，概率分布，貝葉斯推斷，假設檢驗，置信區間和線性回歸。

3. 線性代數（使用R編程或其他數學工具）：本課程涵蓋矩陣理論和線性代數

4. 統計/機器學習（使用R編程）：介紹數據分析的核心演算法，例如線性和非線性回歸的類型，分類技術，例如邏輯回歸，樸素貝葉斯，SVM，決策樹（香草決策樹，隨機森林，增強），無監督學習方法（例如聚類，神經網路介紹）

5. 高級機器學習（使用Python編程）：專為對人工智慧有濃厚興趣的學生而設，側重於圖像/文本處理的神經網路。

三：領域專長

理想情況下，這些應該基於工作興趣/領域，以便每個學生都選擇一個專門領域（例如，Web開發，移動應用程序開發，數據分析，營銷分析，供應鏈，財務，製造等）。

數據分析專業課程這里的核心主題應該是：

1. 數據收集和清理：這應該包括使用開源工具（例如Python / R）從網上抓取數據，連接到資料庫等。此外，數據清理和ETL概念（例如重復數據刪除，合並，丟失的數據估計技術也無法創建）分析數據集。

2. 數據可視化和報告：使用SAS / SAP或R / Python等工具創建BI儀錶板，通過可視化和數據故事演示來展示見解並數據分析。

3. 數據分析應用程序1/2：以業務為中心完成端到端數據分析項目。在最後幾年中，應該重復兩次該主題。它應該非常重要地包括連接到實際資料庫和在生產中部署模型，而不僅僅是對靜態數據集的臨時數據分析。

4. 高級數據計算：此處的學生應使用開源和專有工具（例如Hadoop / Spark，HANA或其他MPP資料庫）創建具有大規模數據分析的項目

擴展閱讀：

還將包括以下內容：

1. 網路工程基礎。原因：畢業生應該了解計算機網路，以便能夠與之合作，進行管理，並在需要時改善組織的網路和數據架構。主題包括：網路工程，資料庫，數據倉庫。

2. 研究方法論：能夠使用定量和定性方法學從假說生成到產生業務建議的系統方式設計項目。

3. 非結構化數據分析：學生應該了解文本挖掘，自然語言處理，社交媒體挖掘，網路挖掘以及此類應用程序的基礎知識。這些也可以採用選修課的形式。

有一點需要注意的是，優秀的數據分析師和商業智能並不以工具為重點。理想地講授任何工具（R / SAS / SAP / Python /其他），作為數據分析理論概念的補充。例如，使用統計和概率進行R編程。適用於神經網路和其他機器學習任務的Python。具有數據可視化和數據報告概念的SAS VA或SAP Lumira。具有資料庫概念的SQL等。這是一個缺少許多新的數據分析程序的領域，因此結果是產生的畢業生只是應用程序開發人員或用戶，而不能解決現實世界中的問題。

⑵ 數據分析師必須掌握的數據結構有哪些

【導讀】對於數據分析工程師來說，數據結構是必知必會的，是數據分析師基礎學習的部分，在進行數據結構學習的時候，是繞不過的一個基礎，那麼數據分析師必須掌握的數據結構有哪些?今天我們要推薦的就是一份能夠幫助大家學好數據結構的書單，趕緊學起來吧!

1、大話數據結構

《大話數據結構》為超級暢銷書《大話設計模式》作者程傑潛心三年推出的扛鼎之作!以一個計算機教師教學為場景，講解數據結構和相關演算法的知識。

通篇以一種趣味方式來敘述，大量引用了各種各樣的生活知識來類比，並充分運用圖形語言來體現抽象內容，對數據結構所涉及到的一些經典演算法做到逐行分析、多演算法比較。與市場上的同類數據結構圖書相比，本書內容趣味易讀，演算法講解細致深刻，是一本非常適合自學的讀物。

2、趣學數據結構

本書基於C++語言編寫，從趣味故事引入演算法復雜性計算及數據結構基礎內容，涵蓋線性結構、樹形結構和圖形結構，包括鏈表、棧和隊列、樹和圖的應用等。本書內容還涉及數據結構的基本應用(包括各種查找、排序等)和高級應用(包括優先隊列、並查集、B-樹、B+樹和紅黑樹等)。

通過大量圖解將抽象數據模型簡單通俗化，語言表述淺顯易懂，並結合有趣的實例幫助讀者輕松掌握數據結構。

3、Python數據結構與演算法分析

了解數據結構與演算法是透徹理解計算機科學的前提。隨著Python日益廣泛的應用，Python程序員需要實現與傳統的面向對象編程語言相似的數據結構與演算法。

本書是用Python描述數據結構與演算法的開山之作，匯聚了作者多年的實戰經驗，向讀者透徹講解在Python環境下，如何通過一系列存儲機制高效地實現各類演算法。通過本書，讀者將深刻理解Python數據結構、遞歸、搜索、排序、樹與圖的應用，等等。

4、圖解數據結構：使用 C++(其他語言版本也有)

這是一本以C++程序語言實戰來解說數據結構概念的教材。全書內容淺顯易懂，利用大量且豐富的圖示與範例，詳解復雜的抽象理論，從最基本的數據結構概念開始說明，再以C++工具加以詮釋陣列結構、堆棧、鏈表、隊列、排序、查找等重要的概念，引領讀者抓住重點輕松進入數據結構的學習領域。

《圖解數據結構：使用C++》內容架構完整，邏輯清楚，採用豐富的圖例來闡述基本概念及應用，有效提升可讀性。以C++程序語言實現數據結構中的重要理論，以范常式序說明數據結構的內涵。強調邊做邊學，結合下載文件，給予最完整的支援。

在進行數據結構學習的時候，以上分享的數據結構的書單，大家可以有效利用起來，希望對大家有所幫助，另外，數據分析師是近幾年針對大學生的新興職業，所以對於大學生就業是很有幫助的，如果大家想要在這方面有所發展，不妨去努力學習一下，了解一下數據分析師的日常工作，考一個相關的證書。

⑶ python數據分析該怎麼入門呢

1.為什麼選擇Python進行數據分析？

Python是一門動態的、面向對象的腳本語言，同時也是一門簡約，通俗易懂的編程語言。Python入門簡單，代碼可讀性強，一段好的Python代碼，閱讀起來像是在讀一篇外語文章。Python這種特性稱為「偽代碼」，它可以使你只關心完成什麼樣的工作任務，而不是糾結於Python的語法。

另外，Python是開源的，它擁有非常多優秀的庫，可以用於數據分析及其他領域。更重要的是，Python與最受歡迎的開源大數據平台Hadoop具有很好的兼容性。因此，學習Python對於有志於向大數據分析崗位發展的數據分析師來說，是一件非常節省學習成本的事。

Python的眾多優點讓它成為最受歡迎的程序設計語言之一，國內外許多公司也已經在使用Python，例YouTube，Google，阿里雲等等。

3.數據分析流程

Python是數據分析利器，掌握了Python的編程基礎後，就可以逐漸進入數據分析的奇妙世界。CDA數據分析師認為一個完整的數據分析項目大致可分為以下五個流程：

在這一階段，Python也具有很好的工具庫支持我們的建模工作：

scikit-learn-適用Python實現的機器學習演算法庫。scikit-learn可以實現數據預處理、分類、回歸、降維、模型選擇等常用的機器學習演算法。

Tensorflow-適用於深度學習且數據處理需求不高的項目。這類項目往往數據量較大，且最終需要的精度更高。

5)可視化分析

數據分析最後一步是撰寫數據分析報告，這也是數據可視化的一個過程。在數據可視化方面，Python目前主流的可視化工具有：

Matplotlib-主要用於二維繪圖，它能讓使用者很輕松地將數據圖形化，並且提供多樣化的輸出格式。

Seaborn-是基於matplotlib產生的一個模塊，專攻於統計可視化，可以和Pandas進行無縫鏈接。

從上圖我們也可以得知，在整個數據分析流程，無論是數據提取、數據預處理、數據建模和分析，還是數據可視化，Python目前已經可以很好地支持我們的數據分析工作。

⑷ 新手如何學習Python數據分析

python數據分析的門檻較低，如果是python零基礎開始學，學習的步驟大概是python基礎、數據採集、數據處理、數據分析、數據可視化。
首先學習一點python基礎的知識，Python語言基礎，函數，文件操作，面向對象，異常處理，模塊和包，Linux系統使用，Mysql資料庫等；
其次就可以學習一些基本的爬蟲，進行數據採集，當然也有很多爬蟲工具，直接使用即可。
然後就可以學習數據分析方面知識，主要是學習pandas、numpy等等；
再然後就要學習數據可視化來向別人展現數據，常用matplotlib實現，主要包括一些基本的統計圖的繪制，比如條形圖，柱狀圖，散點圖。還有一些進階繪圖，比如分位數圖，相關系數圖等等。還需要掌握3D繪圖可視化。

⑸ 數據分析師要學哪些課程

首先給大家說明一下數據分析的技術學習，而技術學習有幾個層面的內容要學習。首先，我們需要對資料庫或者其他渠道中獲得數據。很多人對於數據獲取方面還是要靠很多人，在現在對於數據的獲取只能靠自己了，對於數據的獲取是需要sql工具，而sql工具就是為了統計取數而生的工具，而sql工具一般是解決中型數據，Excel可以應對小型數據的分析。當然，還需要學習r語言、Python、spss等數據，這樣才能夠提供數據的挖掘能力。當然還需要學習資料庫的內容，將數據納入資料庫的本領也需要掌握，學好了這些才能夠做好數據分析。

然後給大家說一下關於統計的內容，統計學是數據分析中至關重要的課程，不管是在業務方面發展還是在技術方面發展都需要重視數據分析工作，大家在學習統計方面知識的時候一定要學會裡面的數據分析思維框架，這樣才能夠對日後的數據分析工作有很好的幫助。

⑹ Python作為一門編程語言，學完了python能做什麼工作

Python是一種高級編程語言，因為有很多包，你可以快速開始，很多公司都在使用。在學習Python之後，可能適合的職業主要集中在以下幾個方面：

產品管理器通常需要准備PPT報告各種數據，並且Python數據分析師也可以使用Python很多工作。如今，數據分析師基本上沒有說Python，因為Python內部數據分析太多，熊貓，Numpy，Scikit學習，Matplotlib，Tensorflow .許多數據科學家也在使用Python，所以如果數據分析，那麼有興趣學習，還可以考慮網路的方向探索Python培訓。這也很明顯。現在對Python的需求如此之高，很多人已經開始學習Python，總是被教導，教育培訓也是一個持久的行業。至少有一些編程基礎在Python之後，然後學習一些新興語言，觸摸旁路，並正確做訓練。財務顧問現在處於數字轉型，金融方向本身是一堆數據。這是大量數據。它是很多手工工作，付款和責任，現在，自動化得到改善，對於財務人員的要求也很高，如果你可以在這些數據的基礎上進行一些分析，它也是非常繁榮的做一個好主意，它非常受歡迎。

⑺ python數據分析師需要學什麼

python數據分析師。現在大數據分析可以熱得不要不要的。從發展來看，python數據分析師很有前景的。但也並不是隨便一個公司就可以做大數據分析的。有幾個問題是做大數據要考慮的：大數據來源是否全面，分析什麼，誰來使用等等。當然如果能到能做大數據的公司，那薪水還是可觀的。要做python數據分析師，有一些東西是不得不學的，要不然，做不了分析師的，可能做的程序員，幫別人實現分析的結果而已。第一：統計學知識。（推薦學習：Python視頻教程）
這是很大一部分大數據分析師的短板。當然這里說的不是簡單的一些統計而已。而是包括均值、中位數、標准差、方差、概率、假設檢驗等等具有時間、空間、數據本身。差不多應該是理工科的高等數學的知識，甚至還高一點兒。要能夠建模，要不然你分析出來的結果離實際相差十萬八千里的話，估計要不了幾天，你就會被卷鋪蓋走人了。當然，做個一般的大數據分析師，就不會涉及到很深的高等數學知識了，但要做一個牛B的大數據分析師，還是要學習學習再學習。
第二：很多人想不到的，你還是把EXCEL玩熟悉吧。
當然不需要掌握的高大全，也得要掌握常用的函數，比如重點包括但不限於sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，時間轉換，透視表，各種圖表做法等之類的。如果數據量不算是特別大的話，Excel能夠解決很多問題。比如，篩選部分贓數據，排序，挑選滿足條件的數據等等。
第三：分析思維的練習。
比如結構化思維、思維導圖、或網路腦圖、麥肯錫式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。
第四：資料庫知識。
大數據大數據，就是數據量很多，Excel就解決不了這么大數據量的時候，就得使用資料庫。如果是關系型資料庫，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你還得要學習使用SQL語句，篩選排序，匯總等等。非關系型資料庫也得要學習，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起碼常用的了解一兩個，比如Hbase，Mongodb，redis等。
第五：業務學習。
其實對於大數據分析師來說，了解業務比了解數據更重要。對於行業業務是怎麼走的對於數據的分析有著非常重要的作用，不了解業務，可能你分析的結果不是別人想要的。
第六：開發工具及環境。
比如：Linux OS、Hadoop（存儲HDFS，計算Yarn）、Spark、或另外一些中間件。目前用得多的開發工具python等等語言工具。
總之，要做一個高級或總監級的大數據分析師那是相當的燒腦的。要學習了解的東西如果只是單純的數據方面的話，那業務和統計知識的學習是必不可少的。如果是實用型的大數據分析師可能只掌握某些部分就可以。大數據開發工程師的話，基本就是掌握開發環境、開發語言以及各種圖表的應用，也是可以滿足的。畢竟，一個公司要團隊協作，一人懂一部分就可以搞出分析產品出來了。認定一項事情就去干！越干越輕松，越干越牛B！
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⑻ python數據分析師需要掌握什麼技能

首先是基礎篇
1、首先是Excel，貌似這個很簡單，其實未必。Excel不僅能夠做簡單二維表、復雜嵌套表，能畫折線圖/Column chart/Bar chart/Area chart/餅圖/雷達圖/Combo char/散點圖/Win Loss圖等，而且能實現更高級的功能，包括透視表（類似於BI的多維分析模型Cube），以及Vlookup等復雜函數，處理100萬條以內的數據沒有大問題。最後，很多更高級的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的開發工具。
2. SQL（資料庫）

我們都知道數據分析師每天都會處理海量的數據，這些數據來源於資料庫，那麼怎麼從資料庫取數據？如何建立兩表、三表之間的關系？怎麼取到自己想要的特定的數據？等等這些數據選擇問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。
3. 統計學基礎
數據分析的前提要對數據有感知，數據如何收集？數據整體分布是怎樣的？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？數據的平均值是什麼？數據的最大值最小值指什麼？數據相關與回歸、時間序列分析和預測等等。
4、掌握可視化工具，比如BI，如Cognos/Tableau/FineBI等，具體看企業用什麼工具，像我之前用的是FineBI。這些工具做可視化非常方便，特別是分析報告能含這些圖，一定會吸引高層領導的眼球，一目瞭然了解，洞察業務的本質。另外，作為專業的分析師，用多維分析模型Cube能夠方便地自定義報表，效率大大提升。
進階階段需要掌握的：

1、系統的學好統計學
純粹的機器學習講究演算法預測能力和實現，但是統計一直就強調「可解釋性」。比如說，針對今天微博股票發行就上升20%，你把你的兩個預測股票上漲還是下跌的model套在新浪的例子上，然後給你的上司看。統計學就是這樣的作用。
數據挖掘相關的統計方法（多元Logistic回歸分析、非線性回歸分析、判別分析等）
定量方法（時間軸分析、概率模型、優化）
決策分析（多目的決策分析、決策樹、影響圖、敏感性分析）
樹立競爭優勢的分析（通過項目和成功案例學習基本的分析理念）
資料庫入門（數據模型、資料庫設計）
預測分析（時間軸分析、主成分分析、非參數回歸、統計流程式控制制）
數據管理（ETL（Extract、Transform、Load）、數據治理、管理責任、元數據）
優化與啟發（整數計劃法、非線性計劃法、局部探索法、超啟發（模擬退火、遺傳演算法））
大數據分析（非結構化數據概念的學習、MapRece技術、大數據分析方法）
數據挖掘（聚類（k-means法、分割法）、關聯性規則、因子分析、存活時間分析）
其他，以下任選兩門（社交網路、文本分析、Web分析、財務分析、服務業中的分析、能源、健康醫療、供應鏈管理、綜合營銷溝通中的概率模型）
風險分析與運營分析的計算機模擬
軟體層面的分析學（組織層面的分析課題、IT與業務用戶、變革管理、數據課題、結果的展現與傳達方法）
2、掌握AI Machine Learning演算法，會用工具（比如Python/R）進行建模。
傳統的BI分析能回答過去發生了什麼？現在正在發生什麼？但對於未來會發生什麼？必須靠演算法。雖然像Tableau、FineBI等自助式BI已經內置了一部分分析模型，但是分析師想要更全面更深度的探索，需要像Python/R的數據挖掘工具。另外大數據之間隱藏的關系，靠傳統工具人工分析是不可能做到的，這時候交由演算法去實現，無疑會有更多的驚喜。
其中，面向統計分析的開源編程語言及其運行環境「R」備受矚目。R的強項不僅在於其包含了豐富的統計分析庫，而且具備將結果進行可視化的高品質圖表生成功能，並可以通過簡單的命令來運行。此外，它還具備稱為CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包擴展機制，通過導入擴展包就可以使用標准狀態下所不支持的函數和數據集。R語言雖然功能強大，但是學習曲線較為陡峭，個人建議從python入手，擁有豐富的statistical libraries，NumPy ，SciPy.org ，Python Data Analysis Library，matplotlib: python plotting。
以上我的回答希望對你有所幫助

⑼ Python工程師怎麼自學（學習路徑）

IT行業，技術要比學歷、年齡、從業經驗更為重要，技術水平直接決定就業薪資，想要學好python，首先要先了解精通Python語言基礎、Python web開發、Python爬蟲、Python數據分析這四大方面。

零基礎學習需要要從如下幾個階段入手：

階段一：熟練掌握Python多線程並發編程技術，可以編寫爬蟲程序和語音識別軟體

階段二：熟練掌握Linux操作系統管理技術，可以搭建幾乎所有Linux環境伺服器

階段三：掌握三大Python後端框架，解決一切前後端Web開發問題

階段四：掌握三大Python後端框架，解決一切前後端Web開發問題

階段五：Web框架之Tornado

階段六：docker容器及服務發現

階段七：掌握分布式多線程大型爬蟲技術，能開發企業級爬蟲程序

階段八：成為Python數據挖掘分析師，進入人工智慧領域，成為IT市場最前沿人才

⑽ python數據分析怎麼使用，都需要學習什麼技術

Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言，由Guido van Rossum於1989年底發明。由於他簡單、易學、免費開源、可移植性、可擴展性等特點，Python又被稱之為膠水語言。下圖為主要程序語言近年來的流行趨勢，Python受歡迎程度扶搖直上。

Python數據分析，主要需要學習以下內容：

1、Python語法基礎

2、Python數據分析擴展包：Numpy、Pandas、Matplotlib等

3、Python爬蟲基礎（非必須，但可以提升興趣）

4、Python數據探索及預處理

5、Python機器學習

python的下載和安裝環境：難點主要是在環境的安裝上，很多小白往往一腔熱血但是面對環境安裝的時候就泄了氣，因為我會用Anaconda為例進行環境的安裝，同時我建議初學者不要下載具有IDE功能的集成開發環境，比如Eclipse插件等。

數據類型：python的數據類型比較簡單，基本上就可以分為兩大類——數值和字元串。

• 數值：數值是python最基礎的數據類型，也是我們賦值給變數時最常用的形式，主要包括整型、布爾型等。

• 字元串：也就是文本數據，在python中一般用引號來定義，可以通過python進行拼接和重疊，實現文本數據的處理；

• 索引和切片：索引是有序列每個子元素在序列的位置，切片就是對序列的部分截取。

數據結構：python的數據結構可以分為四種，列表、元組、字典、集合。

• 列表：用中括弧表示，可以容納任何對象元素，包括字元串，而且每個元素都可以變化；

• 元組：其實就是一個固定的列表，初始化元素的值是絕對不能變化的；

• 字典：可以理解為現實的字典，通過查找拼音（鍵）就能找到這個讀音的所有字（數值）；中

• 集合：數學上的概念，每個集合中的元素是無序的，不可重復的對象；

數據分析的目的是從數據里找規律，因此想要掌握python必須要學習一些基礎的數理理論，這是成為一個數據分析師必備的能力。對於python來說，其涉及的數理統計學基礎主要由演算法、統計學、概率論等

sql是python的基礎，如果你已經掌握了SQL，那麼這一章你就可以直接跳過，那麼你就要好好學習這部分的內容，因為sql是入門python的關鍵基礎，同時它也是每個數據分析師必備的技能，主要目的是用sql來進行增刪改查等操作，對數據進行篩選。

以上的回答希望對你有所幫助