大数据分析培训机构：Python数据分析入门
作者：张老师 浏览次数： 2020-02-26 16:14
根据相关的报告显示，随着大数据进入高速发展时期，大数据分析人才的需求也进一步提升，想要转行数据分析，但是又缺乏相关经验，很难找到合适的工作。因此不少人还是选择大数据分析培训机构，通过专业的培训来掌握专业的技能。今天我们就从大数据分析培训机构的角度来聊聊，Python数据分析入门。
大数据分析，相对于传统时期的数据分析而言，对于Python的需求度更高，面对更大规模的数据处理，Python能够实现更快更高效的数据分析处理。
Python数据分析的第一步，是先要配置好开发环境，从大数据分析的角度来说，Jupyter Notebook是非常适合做数据分析的，并且在展示数据分析成果上，也同样具备优势。
安装最简单的方式，是Anaconda，作为最流行的Python数据科学发行版，预装了很多支持库，推荐支持Python 3最新版的版本。
其次，是对于Python的各个支持库，要有一些基本的了解。
Python做数据分析，首先需要掌握的就是Numpy。这是数据科学计算当中最基本的支持库，提供高度优化的多维数组，也是机器学习当中最基础的数据结构。
其次是掌握Pandas，针对于数据分析师日常工作当中很大的一部工作——数据清理，Pandas能够节省很多的时间。Pandas是 Numpy 的扩展，底层代码基于 Numpy 开发，最主要的数据结构叫 DataFrame。
除了这两个最主要的库之外，其他还有一些库也是需要掌握的：
SciPy：与NumPy相似，支持更多的方式来实现分布中取样，计算检验统计量等。
MatPlotLib：Python主要的画图框架，也是基础必备。
Seaborn：与MatPlotLib包配合，能够更好进行数据图形展示。
Scikit-learn：主要包括大量的机器学习算法，支持主成分分析，对分类变量进行编码等。
以上就是我们从大数据分析培训机构的角度，为大家分享的一些Python数据分析入门知识，作为数据科学领域主流的编程语言之一，掌握Python是做大数据分析的基本技能要求。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据分析2020春季班正在招生中，详情可联系客服了解！
大数据分析，相对于传统时期的数据分析而言，对于Python的需求度更高，面对更大规模的数据处理，Python能够实现更快更高效的数据分析处理。
Python数据分析的第一步，是先要配置好开发环境，从大数据分析的角度来说，Jupyter Notebook是非常适合做数据分析的，并且在展示数据分析成果上，也同样具备优势。
安装最简单的方式，是Anaconda，作为最流行的Python数据科学发行版，预装了很多支持库，推荐支持Python 3最新版的版本。
其次，是对于Python的各个支持库，要有一些基本的了解。
Python做数据分析，首先需要掌握的就是Numpy。这是数据科学计算当中最基本的支持库，提供高度优化的多维数组，也是机器学习当中最基础的数据结构。
其次是掌握Pandas，针对于数据分析师日常工作当中很大的一部工作——数据清理，Pandas能够节省很多的时间。Pandas是 Numpy 的扩展，底层代码基于 Numpy 开发，最主要的数据结构叫 DataFrame。
除了这两个最主要的库之外，其他还有一些库也是需要掌握的：
SciPy：与NumPy相似，支持更多的方式来实现分布中取样，计算检验统计量等。
MatPlotLib：Python主要的画图框架，也是基础必备。
Seaborn：与MatPlotLib包配合，能够更好进行数据图形展示。
Scikit-learn：主要包括大量的机器学习算法，支持主成分分析，对分类变量进行编码等。
以上就是我们从大数据分析培训机构的角度，为大家分享的一些Python数据分析入门知识，作为数据科学领域主流的编程语言之一，掌握Python是做大数据分析的基本技能要求。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据分析2020春季班正在招生中，详情可联系客服了解！
