python數(shù)據(jù)分析需要學(xué)什么，python數(shù)據(jù)分析需要什么編程基礎(chǔ)
1，python數(shù)據(jù)分析需要什么編程基礎(chǔ)2，數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些知識3，想要學(xué)習(xí)python請問具體要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容呢4，數(shù)據(jù)分析零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)嗎5，python培訓(xùn)需要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容1，python數(shù)據(jù)分析需要什么編程基礎(chǔ)
看完一本python入門書了解一下html知識，以及學(xué)習(xí)python爬蟲的第三方庫的使用。（學(xué)會收集數(shù)據(jù)）然后想怎么玩就怎么玩吧。
2，數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些知識 首先，從知識體系的角度來看，當前學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析需要學(xué)習(xí)三大塊知識，其一是數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)知識、其二是大數(shù)據(jù)知識、其三是行業(yè)知識。數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，在大數(shù)據(jù)時代，要想在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域走得更遠，一定要重視數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)知識的學(xué)習(xí)。從某種程度上來說，數(shù)據(jù)分析就是構(gòu)建在數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)之上的，雖然當前有很多數(shù)據(jù)分析工具和平臺可以使用，但是如果脫離數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)知識，數(shù)據(jù)分析往往很難深入。對于數(shù)學(xué)基礎(chǔ)比較薄弱的人來說，在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的過程中，可以同時補學(xué)數(shù)學(xué)知識，包括線性代數(shù)和概率論等等。數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)技術(shù)體系的重要組成部分，實際上當前的數(shù)據(jù)分析也是大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)價值化的主要手段之一，所以當前學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析一定不能脫離大數(shù)據(jù)技術(shù)體系。在大數(shù)據(jù)平臺的支撐下，數(shù)據(jù)分析可以借助于大數(shù)據(jù)平臺來達到一個更好的分析效果，比如速度提升就非常明顯。從數(shù)據(jù)分析的手段上來看，當前數(shù)據(jù)分析主要有兩種方式，一種是統(tǒng)計學(xué)方式，另一種就是機器學(xué)習(xí)方式，當前機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析方式受到了廣泛的關(guān)注，基于機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析未來也有廣闊的發(fā)展和應(yīng)用空間。采用機器學(xué)習(xí)進行數(shù)據(jù)分析，需要從算法設(shè)計開始入手，然后完成算法實現(xiàn)、算法訓(xùn)練、算法驗證和算法應(yīng)用等一系列環(huán)節(jié)。最后，對于數(shù)據(jù)分析的初學(xué)者來說，可以從python開始學(xué)起，然后進一步學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)平臺和機器學(xué)習(xí)等內(nèi)容，大數(shù)據(jù)平臺可以考慮一下hadoop和spark。
3，想要學(xué)習(xí)python請問具體要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容呢 可以按照以下課程大綱學(xué)習(xí)：階段一：python開發(fā)基礎(chǔ)python全棧開發(fā)與人工智能之python開發(fā)基礎(chǔ)知識學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：python基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)類型、字符編碼、文件操作、函數(shù)、裝飾器、迭代器、內(nèi)置方法、常用模塊等。階段二：python高級編程和數(shù)據(jù)庫開發(fā)python全棧開發(fā)與人工智能之python高級編程和數(shù)據(jù)庫開發(fā)知識學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：面向?qū)ο箝_發(fā)、socket網(wǎng)絡(luò)編程、線程、進程、隊列、io多路模型、mysql數(shù)據(jù)庫開發(fā)等。階段三：前端開發(fā)python全棧開發(fā)與人工智能之前端開發(fā)知識學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：html、css、javascript開發(fā)、jquery&bootstrap開發(fā)、前端框架vue開發(fā)等。階段四：web框架開發(fā)python全棧開發(fā)與人工智能之web框架開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：django框架基礎(chǔ)、django框架進階、bbs+blog實戰(zhàn)項目開發(fā)、緩存和隊列中間件、flask框架學(xué)習(xí)、tornado框架學(xué)習(xí)、restful api等。階段五：爬蟲開發(fā)python全棧開發(fā)與人工智能之爬蟲開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：爬蟲開發(fā)實戰(zhàn)。階段六：全棧項目實戰(zhàn)python全棧開發(fā)與人工智能之全棧項目實戰(zhàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：企業(yè)應(yīng)用工具學(xué)習(xí)、crm客戶關(guān)系管理系統(tǒng)開發(fā)、路飛學(xué)城在線教育平臺開發(fā)等。階段七：數(shù)據(jù)分析python全棧開發(fā)與人工智能之數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：金融量化分析。階段八：人工智能python全棧開發(fā)與人工智能之人工智能學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：機器學(xué)習(xí)、圖形識別、無人機開發(fā)、無人駕駛等。階段九：自動化運維&開發(fā)python全棧開發(fā)與人工智能之自動化運維&開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：cmdb資產(chǎn)管理系統(tǒng)開發(fā)、it審計+主機管理系統(tǒng)開發(fā)、分布式主機監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)等。階段十：高并發(fā)語言go開發(fā)python全棧開發(fā)與人工智能之高并發(fā)語言go開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：go語言基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)類型與文件io操作、函數(shù)和面向?qū)ο蟆⒉l(fā)編程等。
4，數(shù)據(jù)分析零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)嗎 1、數(shù)據(jù)分析要學(xué)多久？每個人的學(xué)習(xí)能力和基礎(chǔ)都不同，所以數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)周期也不同。而且也要結(jié)合自身的發(fā)展方向來選擇學(xué)習(xí)的內(nèi)容，因此學(xué)習(xí)時間會有很大的差別。一般來講，零基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者進行系統(tǒng)的培訓(xùn)，最快也要將近三個月。這里給大家推薦一下博學(xué)谷的《所有人都能學(xué)的數(shù)據(jù)分析課》 ，專注于培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析師的數(shù)據(jù)處理能力、數(shù)據(jù)分析能力和數(shù)據(jù)挖掘能力，課程內(nèi)容從數(shù)據(jù)庫管理、統(tǒng)計理論方法、數(shù)據(jù)分析主流軟件的應(yīng)用到數(shù)據(jù)挖掘算法等，對一整套數(shù)據(jù)分析流程技術(shù)進行系統(tǒng)講解，學(xué)完之后，學(xué)習(xí)者可以直接達到中級數(shù)據(jù)分析師的水平。2、數(shù)據(jù)分析要學(xué)什么？（1）統(tǒng)計學(xué)統(tǒng)計學(xué)是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，是必須零基礎(chǔ)初學(xué)者必須掌握的重要內(nèi)容。學(xué)習(xí)最基本的統(tǒng)計學(xué)知識可以解決日常大部分的分析需求，所以強烈推薦零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)者先從統(tǒng)計學(xué)開始入手。統(tǒng)計學(xué)設(shè)計概率、分布、抽樣、線性回歸、時間序列、統(tǒng)計推斷等內(nèi)容。（2）sqlsql是零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的核心內(nèi)容之一，當你要分析的數(shù)據(jù)超過百萬級別的時候，這時候需要數(shù)據(jù)庫來解決，而從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)要依靠sql語言。可以把mysql作為學(xué)習(xí)對象，簡單了解一些數(shù)據(jù)庫范式設(shè)計等基本的數(shù)據(jù)庫原理，重點學(xué)習(xí)sql語言。可以自己安裝一個mysql數(shù)據(jù)庫實踐操作練習(xí)。（3）excel說起excel可能會有人覺得這個很簡單，但是excel確實是一個功能強大的利器。作為數(shù)據(jù)分析師的核心工具，具體學(xué)習(xí)內(nèi)容有excel函數(shù)技巧（查找函數(shù)、統(tǒng)計函數(shù)、邏輯函數(shù)）、excel快速處理技巧（格式調(diào)整、查找定位、快捷鍵技巧等）和excel可視化技巧（組合圖、條形圖、數(shù)據(jù)氣泡地圖）。（4）數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)這部分可以選擇性學(xué)習(xí)。因為統(tǒng)計分析基本可以解決日常數(shù)據(jù)分析工作的70%-80%的需求，而且數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)的難度較大，門檻略高。這部分主要是了解數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)的基本概念和理論。比如：分類、聚類、回歸、決策樹、貝葉斯定理等。（5）python因為python有很多的第三方強大的庫，因此python是數(shù)據(jù)分析的利器，也是數(shù)據(jù)分析必學(xué)的編程語言。比如numpy、pandas、matplotlib與python作圖、sklearn與機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)等等。雖然python是數(shù)據(jù)分析的重要工具，但是不同的職業(yè)發(fā)展方向，python掌握的程度也是不一樣的。（6）產(chǎn)品運營知識可能有些人都聽過產(chǎn)品運營這一崗位，對于想往管理路線發(fā)展的數(shù)據(jù)分析師來講，產(chǎn)品運營是必須要要學(xué)習(xí)的知識。其實產(chǎn)品運營知識也不復(fù)雜，就是根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求將指標拆解到最細，然后運用同比和環(huán)比兩種數(shù)據(jù)分析方式。 5，python培訓(xùn)需要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容 學(xué)習(xí)python編程需要學(xué)習(xí)：第一階段：python語言及應(yīng)用課程內(nèi)容：python語言基礎(chǔ)，面向?qū)ο笤O(shè)計，多線程編程，數(shù)據(jù)庫交互技術(shù)，前端特效，web框架，爬蟲框架，網(wǎng)絡(luò)編程掌握技能：（1）掌握python語言語法及面向?qū)ο笤O(shè)計；（2）掌握python多線程并發(fā)編程技術(shù)，數(shù)據(jù)庫交互技術(shù)，為大數(shù)據(jù)分析及挖掘做準備；（3）掌握三大python后端框架結(jié)構(gòu)，解決web前后端開發(fā)問題；（4）掌握分布式多線程大型爬蟲技術(shù)，開發(fā)企業(yè)級爬蟲程序；（5）掌握與機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識，訓(xùn)練學(xué)員邏輯能力、分析能力，為人工智能算法的學(xué)習(xí)做好知識儲備。第二階段：機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析課程內(nèi)容：機器學(xué)習(xí)概述，監(jiān)督學(xué)習(xí)，非監(jiān)督學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)處理，模型調(diào)優(yōu)，數(shù)據(jù)分析，可視化，項目實戰(zhàn)掌握技能：（1）進入人工智能領(lǐng)域，掌握機器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)分析基本概念；（2）掌握機器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法相關(guān)原理及優(yōu)化過程；（3）掌握數(shù)據(jù)處理基本方法，結(jié)合實際項目實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化操作，完成數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。第三階段：深度學(xué)習(xí)課程內(nèi)容：深度學(xué)習(xí)概述，tensorflow基礎(chǔ)及應(yīng)用，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多層lstm，自動編碼器，生成對抗網(wǎng)絡(luò)，小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，項目實戰(zhàn)掌握技能：（1）掌握tensorflow、bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)等深度學(xué)習(xí)算法；（2）掌握自動編碼機，序列到序列網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)，孿生網(wǎng)絡(luò)等基本應(yīng)用；（3）掌握深度學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，并根據(jù)不同項目選擇不同的技術(shù)解決方案；（4）掌握小樣本技術(shù)，及與深度學(xué)習(xí)融合的相關(guān)方法，為企業(yè)樣本不足情況提供解決方案。第四階段：圖像處理技術(shù)課程內(nèi)容：圖像基礎(chǔ)知識，圖像操作及運算，圖像幾何變換，圖像形態(tài)學(xué)，圖像輪廓，圖像統(tǒng)計學(xué)，圖像濾波，項目實戰(zhàn)掌握技能：（1）掌握圖像處理技術(shù)相關(guān)基礎(chǔ)知識；（2）掌握圖像降噪、增強、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)應(yīng)用技巧；（3）掌握圖像與前沿深度學(xué)習(xí)處理方法的結(jié)合方法；（4）掌握前沿深度學(xué)習(xí)模型，實現(xiàn)圖像分類、目標檢測、模式識別等主要應(yīng)用。python是一種解釋型、面向?qū)ο蟆討B(tài)數(shù)據(jù)類型的高級程序設(shè)計語言。python是一種解釋型、面向?qū)ο蟆討B(tài)數(shù)據(jù)類型的高級程序設(shè)計語言。python由guido van rossum于1989年底發(fā)明，第一個公開發(fā)行版發(fā)行于1991年。像perl語言一樣, python 源代碼同樣遵循 gpl(gnu general public license)協(xié)議。python是一種解釋型、面向?qū)ο蟆討B(tài)數(shù)據(jù)類型的高級程序設(shè)計語言。python由guido van rossum于1989年底發(fā)明，第一個公開發(fā)行版發(fā)行于1991年。像perl語言一樣, python 源代碼同樣遵循 gpl(gnu general public license)協(xié)議。
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2，數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些知識 首先，從知識體系的角度來看，當前學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析需要學(xué)習(xí)三大塊知識，其一是數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)知識、其二是大數(shù)據(jù)知識、其三是行業(yè)知識。數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，在大數(shù)據(jù)時代，要想在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域走得更遠，一定要重視數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)知識的學(xué)習(xí)。從某種程度上來說，數(shù)據(jù)分析就是構(gòu)建在數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)之上的，雖然當前有很多數(shù)據(jù)分析工具和平臺可以使用，但是如果脫離數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)知識，數(shù)據(jù)分析往往很難深入。對于數(shù)學(xué)基礎(chǔ)比較薄弱的人來說，在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的過程中，可以同時補學(xué)數(shù)學(xué)知識，包括線性代數(shù)和概率論等等。數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)技術(shù)體系的重要組成部分，實際上當前的數(shù)據(jù)分析也是大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)價值化的主要手段之一，所以當前學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析一定不能脫離大數(shù)據(jù)技術(shù)體系。在大數(shù)據(jù)平臺的支撐下，數(shù)據(jù)分析可以借助于大數(shù)據(jù)平臺來達到一個更好的分析效果，比如速度提升就非常明顯。從數(shù)據(jù)分析的手段上來看，當前數(shù)據(jù)分析主要有兩種方式，一種是統(tǒng)計學(xué)方式，另一種就是機器學(xué)習(xí)方式，當前機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析方式受到了廣泛的關(guān)注，基于機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析未來也有廣闊的發(fā)展和應(yīng)用空間。采用機器學(xué)習(xí)進行數(shù)據(jù)分析，需要從算法設(shè)計開始入手，然后完成算法實現(xiàn)、算法訓(xùn)練、算法驗證和算法應(yīng)用等一系列環(huán)節(jié)。最后，對于數(shù)據(jù)分析的初學(xué)者來說，可以從python開始學(xué)起，然后進一步學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)平臺和機器學(xué)習(xí)等內(nèi)容，大數(shù)據(jù)平臺可以考慮一下hadoop和spark。
3，想要學(xué)習(xí)python請問具體要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容呢 可以按照以下課程大綱學(xué)習(xí)：階段一：python開發(fā)基礎(chǔ)python全棧開發(fā)與人工智能之python開發(fā)基礎(chǔ)知識學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：python基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)類型、字符編碼、文件操作、函數(shù)、裝飾器、迭代器、內(nèi)置方法、常用模塊等。階段二：python高級編程和數(shù)據(jù)庫開發(fā)python全棧開發(fā)與人工智能之python高級編程和數(shù)據(jù)庫開發(fā)知識學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：面向?qū)ο箝_發(fā)、socket網(wǎng)絡(luò)編程、線程、進程、隊列、io多路模型、mysql數(shù)據(jù)庫開發(fā)等。階段三：前端開發(fā)python全棧開發(fā)與人工智能之前端開發(fā)知識學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：html、css、javascript開發(fā)、jquery&bootstrap開發(fā)、前端框架vue開發(fā)等。階段四：web框架開發(fā)python全棧開發(fā)與人工智能之web框架開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：django框架基礎(chǔ)、django框架進階、bbs+blog實戰(zhàn)項目開發(fā)、緩存和隊列中間件、flask框架學(xué)習(xí)、tornado框架學(xué)習(xí)、restful api等。階段五：爬蟲開發(fā)python全棧開發(fā)與人工智能之爬蟲開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：爬蟲開發(fā)實戰(zhàn)。階段六：全棧項目實戰(zhàn)python全棧開發(fā)與人工智能之全棧項目實戰(zhàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：企業(yè)應(yīng)用工具學(xué)習(xí)、crm客戶關(guān)系管理系統(tǒng)開發(fā)、路飛學(xué)城在線教育平臺開發(fā)等。階段七：數(shù)據(jù)分析python全棧開發(fā)與人工智能之數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：金融量化分析。階段八：人工智能python全棧開發(fā)與人工智能之人工智能學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：機器學(xué)習(xí)、圖形識別、無人機開發(fā)、無人駕駛等。階段九：自動化運維&開發(fā)python全棧開發(fā)與人工智能之自動化運維&開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：cmdb資產(chǎn)管理系統(tǒng)開發(fā)、it審計+主機管理系統(tǒng)開發(fā)、分布式主機監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)等。階段十：高并發(fā)語言go開發(fā)python全棧開發(fā)與人工智能之高并發(fā)語言go開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：go語言基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)類型與文件io操作、函數(shù)和面向?qū)ο蟆⒉l(fā)編程等。
4，數(shù)據(jù)分析零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)嗎 1、數(shù)據(jù)分析要學(xué)多久？每個人的學(xué)習(xí)能力和基礎(chǔ)都不同，所以數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)周期也不同。而且也要結(jié)合自身的發(fā)展方向來選擇學(xué)習(xí)的內(nèi)容，因此學(xué)習(xí)時間會有很大的差別。一般來講，零基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者進行系統(tǒng)的培訓(xùn)，最快也要將近三個月。這里給大家推薦一下博學(xué)谷的《所有人都能學(xué)的數(shù)據(jù)分析課》 ，專注于培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析師的數(shù)據(jù)處理能力、數(shù)據(jù)分析能力和數(shù)據(jù)挖掘能力，課程內(nèi)容從數(shù)據(jù)庫管理、統(tǒng)計理論方法、數(shù)據(jù)分析主流軟件的應(yīng)用到數(shù)據(jù)挖掘算法等，對一整套數(shù)據(jù)分析流程技術(shù)進行系統(tǒng)講解，學(xué)完之后，學(xué)習(xí)者可以直接達到中級數(shù)據(jù)分析師的水平。2、數(shù)據(jù)分析要學(xué)什么？（1）統(tǒng)計學(xué)統(tǒng)計學(xué)是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，是必須零基礎(chǔ)初學(xué)者必須掌握的重要內(nèi)容。學(xué)習(xí)最基本的統(tǒng)計學(xué)知識可以解決日常大部分的分析需求，所以強烈推薦零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)者先從統(tǒng)計學(xué)開始入手。統(tǒng)計學(xué)設(shè)計概率、分布、抽樣、線性回歸、時間序列、統(tǒng)計推斷等內(nèi)容。（2）sqlsql是零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的核心內(nèi)容之一，當你要分析的數(shù)據(jù)超過百萬級別的時候，這時候需要數(shù)據(jù)庫來解決，而從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)要依靠sql語言。可以把mysql作為學(xué)習(xí)對象，簡單了解一些數(shù)據(jù)庫范式設(shè)計等基本的數(shù)據(jù)庫原理，重點學(xué)習(xí)sql語言。可以自己安裝一個mysql數(shù)據(jù)庫實踐操作練習(xí)。（3）excel說起excel可能會有人覺得這個很簡單，但是excel確實是一個功能強大的利器。作為數(shù)據(jù)分析師的核心工具，具體學(xué)習(xí)內(nèi)容有excel函數(shù)技巧（查找函數(shù)、統(tǒng)計函數(shù)、邏輯函數(shù)）、excel快速處理技巧（格式調(diào)整、查找定位、快捷鍵技巧等）和excel可視化技巧（組合圖、條形圖、數(shù)據(jù)氣泡地圖）。（4）數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)這部分可以選擇性學(xué)習(xí)。因為統(tǒng)計分析基本可以解決日常數(shù)據(jù)分析工作的70%-80%的需求，而且數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)的難度較大，門檻略高。這部分主要是了解數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)的基本概念和理論。比如：分類、聚類、回歸、決策樹、貝葉斯定理等。（5）python因為python有很多的第三方強大的庫，因此python是數(shù)據(jù)分析的利器，也是數(shù)據(jù)分析必學(xué)的編程語言。比如numpy、pandas、matplotlib與python作圖、sklearn與機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)等等。雖然python是數(shù)據(jù)分析的重要工具，但是不同的職業(yè)發(fā)展方向，python掌握的程度也是不一樣的。（6）產(chǎn)品運營知識可能有些人都聽過產(chǎn)品運營這一崗位，對于想往管理路線發(fā)展的數(shù)據(jù)分析師來講，產(chǎn)品運營是必須要要學(xué)習(xí)的知識。其實產(chǎn)品運營知識也不復(fù)雜，就是根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求將指標拆解到最細，然后運用同比和環(huán)比兩種數(shù)據(jù)分析方式。 5，python培訓(xùn)需要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容 學(xué)習(xí)python編程需要學(xué)習(xí)：第一階段：python語言及應(yīng)用課程內(nèi)容：python語言基礎(chǔ)，面向?qū)ο笤O(shè)計，多線程編程，數(shù)據(jù)庫交互技術(shù)，前端特效，web框架，爬蟲框架，網(wǎng)絡(luò)編程掌握技能：（1）掌握python語言語法及面向?qū)ο笤O(shè)計；（2）掌握python多線程并發(fā)編程技術(shù)，數(shù)據(jù)庫交互技術(shù)，為大數(shù)據(jù)分析及挖掘做準備；（3）掌握三大python后端框架結(jié)構(gòu)，解決web前后端開發(fā)問題；（4）掌握分布式多線程大型爬蟲技術(shù)，開發(fā)企業(yè)級爬蟲程序；（5）掌握與機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識，訓(xùn)練學(xué)員邏輯能力、分析能力，為人工智能算法的學(xué)習(xí)做好知識儲備。第二階段：機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析課程內(nèi)容：機器學(xué)習(xí)概述，監(jiān)督學(xué)習(xí)，非監(jiān)督學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)處理，模型調(diào)優(yōu)，數(shù)據(jù)分析，可視化，項目實戰(zhàn)掌握技能：（1）進入人工智能領(lǐng)域，掌握機器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)分析基本概念；（2）掌握機器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法相關(guān)原理及優(yōu)化過程；（3）掌握數(shù)據(jù)處理基本方法，結(jié)合實際項目實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化操作，完成數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。第三階段：深度學(xué)習(xí)課程內(nèi)容：深度學(xué)習(xí)概述，tensorflow基礎(chǔ)及應(yīng)用，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多層lstm，自動編碼器，生成對抗網(wǎng)絡(luò)，小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，項目實戰(zhàn)掌握技能：（1）掌握tensorflow、bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)等深度學(xué)習(xí)算法；（2）掌握自動編碼機，序列到序列網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)，孿生網(wǎng)絡(luò)等基本應(yīng)用；（3）掌握深度學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，并根據(jù)不同項目選擇不同的技術(shù)解決方案；（4）掌握小樣本技術(shù)，及與深度學(xué)習(xí)融合的相關(guān)方法，為企業(yè)樣本不足情況提供解決方案。第四階段：圖像處理技術(shù)課程內(nèi)容：圖像基礎(chǔ)知識，圖像操作及運算，圖像幾何變換，圖像形態(tài)學(xué)，圖像輪廓，圖像統(tǒng)計學(xué)，圖像濾波，項目實戰(zhàn)掌握技能：（1）掌握圖像處理技術(shù)相關(guān)基礎(chǔ)知識；（2）掌握圖像降噪、增強、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)應(yīng)用技巧；（3）掌握圖像與前沿深度學(xué)習(xí)處理方法的結(jié)合方法；（4）掌握前沿深度學(xué)習(xí)模型，實現(xiàn)圖像分類、目標檢測、模式識別等主要應(yīng)用。python是一種解釋型、面向?qū)ο蟆討B(tài)數(shù)據(jù)類型的高級程序設(shè)計語言。python是一種解釋型、面向?qū)ο蟆討B(tài)數(shù)據(jù)類型的高級程序設(shè)計語言。python由guido van rossum于1989年底發(fā)明，第一個公開發(fā)行版發(fā)行于1991年。像perl語言一樣, python 源代碼同樣遵循 gpl(gnu general public license)協(xié)議。python是一種解釋型、面向?qū)ο蟆討B(tài)數(shù)據(jù)類型的高級程序設(shè)計語言。python由guido van rossum于1989年底發(fā)明，第一個公開發(fā)行版發(fā)行于1991年。像perl語言一樣, python 源代碼同樣遵循 gpl(gnu general public license)協(xié)議。
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