想自學(xué)python數(shù)據(jù)分析，難不難？首先，數(shù)據(jù)分析還有一定的難度，但只要通過系統(tǒng)的學(xué)習過程，大多數(shù)人都能掌握一定的數(shù)據(jù)分析知識。數(shù)據(jù)分析的核心不是編程語言，而是算法設(shè)計。無論是統(tǒng)計分析還是機器學(xué)習分析

想自學(xué)python數(shù)據(jù)分析，難不難？

首先，數(shù)據(jù)分析還有一定的難度，但只要通過系統(tǒng)的學(xué)習過程，大多數(shù)人都能掌握一定的數(shù)據(jù)分析知識。

數(shù)據(jù)分析的核心不是編程語言，而是算法設(shè)計。無論是統(tǒng)計分析還是機器學(xué)習分析，算法設(shè)計都是數(shù)據(jù)分析的核心。因此，數(shù)據(jù)分析必須有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論等。當然，如果通過工具進行數(shù)據(jù)分析，即使數(shù)學(xué)比較薄弱，也可以完成一些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析任務(wù)。例如，Bi工具可以完成大量的企業(yè)級數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

使用Python語言實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的常用解決方案。利用Python實現(xiàn)基于機器學(xué)習的數(shù)據(jù)分析需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、算法設(shè)計、算法實現(xiàn)、算法驗證和算法應(yīng)用等多個步驟。通常需要掌握一些常用的機器學(xué)習算法，包括KNN、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等，用Python來完成這些算法比較方便，因為Python的numpy、Matplotlib、SciPy、panda等庫都會提供強大的支持。讓我們以Matplotlib中的一個簡單示例為例：

因為Python語言的語法相對簡單，所以學(xué)習Python的過程相對容易。難點在于算法的學(xué)習。如何在不同的場景下選擇不同的算法是關(guān)鍵問題。此外，學(xué)習數(shù)據(jù)分析通常需要對行業(yè)知識有一定的了解。不同行業(yè)對數(shù)據(jù)分析維度的要求不同，這些知識需要在工作中積累。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的背景下，行業(yè)知識顯得尤為重要。

Python在日常工作中能用到嗎？

非常有用。例如，小編用Python做了一個BOM管理系統(tǒng)。以前制作BOM需要一天時間，但現(xiàn)在只需要幾秒鐘。這些都是小編學(xué)完python后能做的事情，用python很容易自學(xué)也不太難，跟著課本或者學(xué)習教程，自己滾代碼，很容易開發(fā)出自己的東西，并應(yīng)用到自己的實際生活和工作中去！--首先，在目前的大數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境下，如果僅僅做Python crawler開發(fā)，仍然缺乏工作競爭力。為了找到一份滿意的工作，我們需要進一步改善我們的知識結(jié)構(gòu)。

Python語言廣泛應(yīng)用于整個IT行業(yè)，包括web開發(fā)（傳統(tǒng)解決方案之一）、大數(shù)據(jù)開發(fā)、人工智能開發(fā)（機器學(xué)習等）、嵌入式開發(fā)和各種后端服務(wù)開發(fā)。然而，得益于大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展，python語言近年來有了明顯的上升趨勢，未來的發(fā)展空間仍然非常廣闊，值得期待。

隨著Python語言的發(fā)展，許多程序員開始轉(zhuǎn)向Python開發(fā)。在學(xué)習Python開發(fā)的過程中，一個常見的例子是使用Python開發(fā)crawler。用Python開發(fā)crawler更加方便，特別是在當前大數(shù)據(jù)時代，通過crawler獲取web數(shù)據(jù)是一種常見的數(shù)據(jù)采集方式，因此在大數(shù)據(jù)應(yīng)用的早期階段，通過Python開發(fā)crawler是眾多Python程序員的重要工作內(nèi)容之一。

但是，隨著大數(shù)據(jù)采集技術(shù)的逐漸成熟，一些爬蟲工具越來越完善，通過Python開發(fā)爬蟲的需求也在一定程度上下降，這在一定程度上降低了Python爬蟲開發(fā)的工作需求。早期，Python crawler從事的工作大多集中在互聯(lián)網(wǎng)公司和行業(yè)信息公司。隨著相關(guān)崗位人員配置的逐步完善，這些崗位的招聘需求必然下降。

隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)的采集將向物聯(lián)網(wǎng)和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，這也是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展階段的一個重要特征。因此，僅從事Python爬蟲開發(fā)的未來就業(yè)形勢并不明朗。建議通過python進一步掌握數(shù)據(jù)分析的技巧。