python 数据分析学什么，Python真的有那么厉害吗
来源：整理 编辑：黑码技术 2024-06-27 11:39:34
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1，Python真的有那么厉害吗
每个编程语言都有自己不同的意图所在，每个人需求不一样，选择上也是不同的，没有什么比较而言。Python在目前发展情况来说，的确是挺好的，而且在人工智能、数据分析、科学运算、web开发、爬虫等领域都得到了很好的应用，适合初学者学习，上手快、语法简单，当然了Python也存在一定的缺点，运行速度就比较慢了。语言都是工具，只有用工具实现了目的才能算是厉害吧！其官方网址是http://www.python.org/ 关于python，可以去百度百科里找，例如：http://baike.baidu.com/view/21087.htm 内有关于python 比较详细的介绍语言只是工具，世上这么多语言，存在即合理，各有长短。且强大与否在于使用的人，高手捻草为剑，反之，宝剑亦草。首先，题主所在IOT领域，确实python比较吃香。但是并不代表python就牛逼就好了，只是更适合而已。你的同学们，只是目光短浅罢了，学校里用的python只是语言基础而已，等他们找工作面试就知道自己的无知了。他们太浮躁，不用理会他们，扎实学好自己的，你就会让他们目瞪口呆。Python真的厉害，但是主要还是看用途，c++也很厉害，客机，直升机都厉害，但是各有个的长处，没什么好比较的
2，请问学习python后的主要就业岗位是什么
学习Python可以从事以下工作：一、人工智能Python作为人工智能的黄金语言，选择人工智能作为就业方向是理所当然的，而且就业前景好，薪资普遍较高，拉勾网上，人工智能工程师的招聘起薪普遍在20K-35K，当然，如果是初级工程师，起薪也已经超过了12500元/月。二、大数据我们目前正处于大数据时代，Python这门语言在大数据上比Java更加有效率，大数据虽然难学，但是Python可以更好地和大数据对接，用Python做大数据的薪资也至少是20K以上了，大数据持续火爆，未来做大数据工程师，薪资还将逐渐上涨。三、网络爬虫工程师网络爬虫作为数据采集的利器，在大数据时代作为数据的源头，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度，是数据分析师的福祉，通过网络爬虫，让BOSS再也不用担心你没有数据。做爬虫工程师的的薪资为20K起，当然，因为大数据，薪资也将一路上扬。四、Python web全栈工程师全栈工程师是指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人。也叫全端工程师(同时具备前端和后台能力)，英文Full Stack developer。全栈工程师不管在哪个语言中都是人才中的人才，而Python web全栈工程师工资基本上都高出20K，所以如果你能力足够，首选就是Python web全栈工程师。五、Python自动化运维运维工作者对Python的需求很大，小伙伴们快快行动起来吧，学习Python自动化运维也能有个10k-15k的工资，很不错哦六、Python自动化测试Python这门语言十分高效，只要是和自动化有关系的，它可以发挥出巨大的优势，目前做自动化测试的大部分的工作者都需要学习Python帮助提高测试效率。用Python测试也可以说是测试人员必备的工具了，Python自动化测试的起薪一般也都是15K左右，所以测试的小伙伴也需要学习Python哦！
3，Python编程语言可以应用在哪些方面
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。1、软件开发：Python语言支持多函数编程，可以担任任何软件的开发工作，是它的标配能力。2、科学计算：Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持，做科学计算是非常合适的选择。3、自动化运维：Python是作为运维工程师的首选编程语言，有诸多优势所在，是非常受喜欢的编程语言。4、云计算：开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的。5、web开发:基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。6、网络爬虫：也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的核心工具。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一。7、数据分析：结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石，Python是数据分析领域首选的编程语言。8、人工智能：对于人工智能我想不用多介绍，是现在非常流行的一个行业，而人工智能也是未来的发展，Python是人工智能的首选编程语言。Python作为一种功能强大且通用的编程语言而广受好评，它具有非常清晰的语法特点，适用于多种操作系统，目前在国际上非常流行，正在得到越来越多的应用。下面就让我们一起来看看它的强大功能： Python（派森），它是一个简单的、解释型的、交互式的、可移植的、面向对象的超高级语言。这就是对Python语言的最简单的描述。你好，学习python编程语言，是大家走入编程世界的最理想选择。无论是学习任何一门语言，基础知识，就是基础功非常的重要，找一个有丰富编程经验的老师或者师兄带着你会少走很多弯路， 你的进步速度也会快很多，无论我们学习的目的是什么，不得不说python真的是一门值得你付出时间去学习的优秀编程语言。在选择培训时一定要多方面对比教学，师资，项目，就业等，慎重选择。
4，Python学习需要啥学历最好
学习一种编程语言没有学历要求，只要会基本的电脑使用和基础英语就可以了。不需要学历，但是一般的培训机构都是骗子，教你一点很简单的东西，收你一大笔钱，非常非常的坑人，没必要去学！！！Python是一个容易上手的一门语言，把Python看成一个容易上手的语言，从基础开始可以通过论坛，视频，书三种途径去解决。学习Python编程语言，动手实践是一件非常愉快的事情，遇到了程序上的问题，经常自己思考研究，从而解决问题，自己的技术水平和解决问题的能力都得到了大大的提升。1、第一个Python脚本: hello world2、Python语言与传统的C++/Java语言显著不同的地方3、Python语言的控制结构4、变量声明和定义5、函数6、列表、字典、元组7、字符串处理8、面向对象编程：封装、继承、虚拟函数、接口、多继承、模板9、面向对象编程：异常处理以上的学习Python需要学习的内容，你就能判断自己是否适合学习Python谁更适合学习Python呢？1.对整个堆栈的开发感兴趣，决心成为企业中受欢迎的开发人员；2.传统的网络运营维护人员由大数据Linux的运行维护转变为大数据Linux的运行与维护与发展；3.传统的IT人才改变了职业生涯，决心成为整个企业中最受欢迎的发展人才；4.大数据相关人才转业，要尽快进入大数据领域；5.想要快速转移网络人才，要快速进入Web前端开发领域；6.零名想要学习掌握高薪和有前途的工作的基础大学生。python编程本身并不一定需要具备学历，对于专业的程序员来说，通常大专生或者本科毕业生更多会从应用级开发开始做起，而研究生毕业通常会从事研发级岗位。在IT行业从业中，不同的岗位对于知识结构的要求是不同的，对于大部分前端开发、移动端开发以及Web开发来说，通常并不会涉及到算法要求，这种开发任务大多都是采用已有的开发框架进行具体的业务逻辑实现，此时大专本科的知识结构是完全可以胜任的。如果要从事操作系统研发、平台类产品研发，或者是大型的互联网产品研发，则需要程序员具备相应的设计能力，包括平台设计、算法设计等，需要大量的研发级程序员进行配合才能完成平台类产品的研发，此时知识结构需要更丰富的人才能胜任相应的工作岗位。
5，如何利用python进行数据分析
1、为什么用Python做数据分析首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且Python与Ruby都有大量的Web框架，因此用于网站的建设，另一方面个人觉得因为Python作为解释性语言相对编译型语言更为简单，可以通过简单的脚本处理大量的数据。而组织内部统一使用的语言将大大提高工作效率。2、为什么用R做数据分析R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。另外R语言具有强大的可视化功能，一个散点图箱线图可以用一条程序搞定，相比Excel更加简单。在使用环境方面，SAS在企业、政府及军事机构使用较多，因其权威认证；SPSS、R大多用于科研机构，企业级应用方面已有大量的商业化R软件，同时可结合（具体怎么结合，尚未搞明白）Hadoop进行数据挖掘。近年来分析学在数据、网络、金融等领域获得了突出的地位。应用各种软件组合起来进行数据收集，数据管理，以及数据分析，得出的结论用作商业决策，业务需求分析等等。分析学用于研究一个产品的市场效应，银行的贷款决定，这些都只是分析学的冰山一角。它在大数据，安全，数字和软件分析等领域有很深远的影响，下面是python在分析学中的主要作用的一个延续：在这个信息过载的世界，只有那些可以利用解析数据的优势来得出见解的人会获益。python对于大数据的解释和分析具有很重要的作用。分析公司开发的很多工具都是基于python来约束大数据块。分析师们会发现python并不难学，它是一个强有力的数据管理和业务支持的媒介。使用单一的语言来处理数据有它的好处。如果你以前曾经使用过c++或者java，那么对你来说，python应该很简单。数据分析可以使用python实现，有足够的python库来支持数据分析。 pandas是一个很好的数据分析工具，因为它的工具和结构很容易被用户掌握。对于大数据来说它无疑是一个最合适的选择。即使是在数据科学领域，python也因为它的“开发人员友好性”而使其他语言相形见绌。一个数据科学家熟悉python的可能性要比熟悉其他语言的可能性高得多。除了python在数据分析中那些很明显的优点(易学，大量的在线社区等等)之外，在数据科学中的广泛使用，以及我们今天看到的大多数基于网络的分析，是python在数据分析领域得以广泛传播的主要原因。不论是金融衍生品还时大数据分析，python都发挥了重要的作用。就前者而言，python能够很好地和其它系统，软件工具以及数据流结合在一起，当然也包括r。用python来对大数据做图表效果更好，它在速度和帮助方面也一样可靠。有些公司使用python进行预测分析和统计分析。
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