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关于python数据分析工程师技能的信息

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python数据分析要学哪些东西

python数据分析要学4点:

1、熟练地使用数据分析主流工具。

2、数据库、数据采集核心技能。

3、数据分析高级框架。

4、实际业务能力与商业分析。

自然智能,指人通过大脑的运算和决策产生有价值的行为。这些行为包括了人的大脑思考及决策、耳朵听力及判断、眼睛视觉及判断、鼻子嗅觉及判断、皮肤触觉及判断等,体现在人行为的方方面面。

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的本质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

Python数据分析师主要做什么?Python基础

伴随着大数据时代的到来,Python的热度居高不下,已成为职场人士必备的技能,它不仅可以从事网络爬虫、人工智能、Web开发、游戏开发等工作,还是数据分析的首选语言。那么问题来了,利用Python数据分析可以做什么呢?简单来讲,可以做的事情有很多,具体如下。

第一、检查数据表

Python中使用shape函数来查看数据表的维度,也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息,使用dtypes函数来返回数据格式。Lsnull是Python中检查空置的函数,你可以对整个数据进行检查,也可以单独对某一列进行空置检查,返回的结果是逻辑值,包括空置返回True,不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值,使用Values函数用来查看数据表中的数值。

第二,数据表清洗

Python中处理空值的方法比较灵活,可以使用Dropna函数用来删除数据表中包括空值的数据,也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数,与之对应的是asstype函数,用来更改数据格式,Rename是更改名称的函数,drop_duplicate函数函数重复值,replace函数实现数据转换。

第三,数据预处理

数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期统计和分析工作,主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组以及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并,合并的方式为inner,此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序,使用where函数完成数据分组,使用split函数实现分列。

第四,数据提取

主要是使用三个函数:loc、iloc和ix,其中loc函数按标准值进行提取,iloc按位置进行提取,ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提取数据意外,还可以按照具体的条件进行提取。

第五,数据筛选汇总

Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能,配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。

python工程师需要掌握哪些知识

1、Python基础与Linux数据库

技能达标要求:掌握Python基础语法,具备基础的编程能力;掌握Linux基本操作命令,掌握MySQL进阶内容。知识点包括Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、Python常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等

2、WEB全栈

技能达标要求:掌握WEB前端技术内容,掌握WEB后端框架,熟练使用Flask、Tornado、Django。涉及的知识点有HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、数据库操作、Flask配置等。

3、数据分析+人工智能

技能达标要求:掌握爬虫、数据采集、数据机构与算法,掌握人工智能技术。涉及的知识点有数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等。

4、高级进阶

技能达标要求:掌握自动化运维与区块链开发技术,具备自动化运维项目以及区块链项目经验。涉及的知识点有项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等。

python数据分析师需要掌握什么技能?

首先是基础篇

1、首先是Excel,貌似这个很简单,其实未必。Excel不仅能够做简单二维表、复杂嵌套表,能画折线图/Column chart/Bar chart/Area chart/饼图/雷达图/Combo char/散点图/Win Loss图等,而且能实现更高级的功能,包括透视表(类似于BI的多维分析模型Cube),以及Vlookup等复杂函数,处理100万条以内的数据没有大问题。最后,很多更高级的工具都有Excel插件,例如一些AI Machine Learning的开发工具。

2. SQL(数据库)

我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据,这些数据来源于数据库,那么怎么从数据库取数据?如何建立两表、三表之间的关系?怎么取到自己想要的特定的数据?等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题,而这些问题都是通过SQL解决的,所以SQL是数据分析的最基础的技能。

3. 统计学基础

数据分析的前提要对数据有感知,数据如何收集?数据整体分布是怎样的?如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的?数据的平均值是什么?数据的最大值最小值指什么?数据相关与回归、时间序列分析和预测等等。

4、掌握可视化工具,比如BI,如Cognos/Tableau/FineBI等,具体看企业用什么工具,像我之前用的是FineBI。这些工具做可视化非常方便,特别是分析报告能含这些图,一定会吸引高层领导的眼球,一目了然了解,洞察业务的本质。另外,作为专业的分析师,用多维分析模型Cube能够方便地自定义报表,效率大大提升。

进阶阶段需要掌握的:

1、系统的学好统计学

纯粹的机器学习讲究算法预测能力和实现,但是统计一直就强调“可解释性”。比如说,针对今天微博股票发行就上升20%,你把你的两个预测股票上涨还是下跌的model套在新浪的例子上,然后给你的上司看。统计学就是这样的作用。

数据挖掘相关的统计方法(多元Logistic回归分析、非线性回归分析、判别分析等)

定量方法(时间轴分析、概率模型、优化)

决策分析(多目的决策分析、决策树、影响图、敏感性分析)

树立竞争优势的分析(通过项目和成功案例学习基本的分析理念)

数据库入门(数据模型、数据库设计)

预测分析(时间轴分析、主成分分析、非参数回归、统计流程控制)

数据管理(ETL(Extract、Transform、Load)、数据治理、管理责任、元数据)

优化与启发(整数计划法、非线性计划法、局部探索法、超启发(模拟退火、遗传算法))

大数据分析(非结构化数据概念的学习、MapReduce技术、大数据分析方法)

数据挖掘(聚类(k-means法、分割法)、关联性规则、因子分析、存活时间分析)

其他,以下任选两门(社交网络、文本分析、Web分析、财务分析、服务业中的分析、能源、健康医疗、供应链管理、综合营销沟通中的概率模型)

风险分析与运营分析的计算机模拟

软件层面的分析学(组织层面的分析课题、IT与业务用户、变革管理、数据课题、结果的展现与传达方法)

2、掌握AI Machine Learning算法,会用工具(比如Python/R)进行建模。

传统的BI分析能回答过去发生了什么?现在正在发生什么?但对于未来会发生什么?必须靠算法。虽然像Tableau、FineBI等自助式BI已经内置了一部分分析模型,但是分析师想要更全面更深度的探索,需要像Python/R的数据挖掘工具。另外大数据之间隐藏的关系,靠传统工具人工分析是不可能做到的,这时候交由算法去实现,无疑会有更多的惊喜。

其中,面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”备受瞩目。R的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库,而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能,并可以通过简单的命令来运行。此外,它还具备称为CRAN(The Comprehensive R Archive Network)的包扩展机制,通过导入扩展包就可以使用标准状态下所不支持的函数和数据集。R语言虽然功能强大,但是学习曲线较为陡峭,个人建议从python入手,拥有丰富的statistical libraries,NumPy ,SciPy.org ,Python Data Analysis Library,matplotlib: python plotting。

以上我的回答希望对你有所帮助