python数据分析师需要学什么

python数据分析师。现在大数据分析可以热得不要不要的。从发展来看，python数据分析师很有前景的。但也并不是随便一个公司就可以做大数据分

推荐答案 2020-11-20

python数据分析师。现在大数据分析可以热得不要不要的。从发展来看，python数据分析师很有前景的。但也并不是随便一个公司就可以做大数据分析的。有几个问题是做大数据要考虑的：大数据来源是否全面，分析什么，谁来使用等等。当然如果能到能做大数据的公司，那薪水还是可观的。要做python数据分析师，有一些东西是不得不学的，要不然，做不了分析师的，可能做的程序员，帮别人实现分析的结果而已。第一：统计学知识。（推荐学习：Python视频教程）
这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验等等具有时间、空间、数据本身。差不多应该是理工科的高等数学的知识，甚至还高一点儿。要能够建模，要不然你分析出来的结果离实际相差十万八千里的话，估计要不了几天，你就会被卷铺盖走人了。当然，做个一般的大数据分析师，就不会涉及到很深的高等数学知识了，但要做一个牛B的大数据分析师，还是要学习学习再学习。
第二：很多人想不到的，你还是把EXCEL玩熟悉吧。
当然不需要掌握的高大全，也得要掌握常用的函数，比如重点包括但不限于sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换，透视表，各种图表做法等之类的。如果数据量不算是特别大的话，Excel能够解决很多问题。比如，筛选部分赃数据，排序，挑选满足条件的数据等等。
第三：分析思维的练习。
比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。
第四：数据库知识。
大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。如果是关系型数据库，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你还得要学习使用SQL语句，筛选排序，汇总等等。非关系型数据库也得要学习，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等。
第五：业务学习。
其实对于大数据分析师来说，了解业务比了解数据更重要。对于行业业务是怎么走的对于数据的分析有着非常重要的作用，不了解业务，可能你分析的结果不是别人想要的。
第六：开发工具及环境。
比如：Linux OS、Hadoop（存储HDFS，计算Yarn）、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具python等等语言工具。
总之，要做一个高级或总监级的大数据分析师那是相当的烧脑的。要学习了解的东西如果只是单纯的数据方面的话，那业务和统计知识的学习是必不可少的。如果是实用型的大数据分析师可能只掌握某些部分就可以。大数据开发工程师的话，基本就是掌握开发环境、开发语言以及各种图表的应用，也是可以满足的。毕竟，一个公司要团队协作，一人懂一部分就可以搞出分析产品出来了。认定一项事情就去干！越干越轻松，越干越牛B！
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其他回答

第1个回答 2021-08-25

所学的知识点有以下几点：

第一阶段Python基础与Linux数据库。
这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。需要掌握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、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。

第二阶段WEB全栈。
这一部分主要学习Web前端相关技术，需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、数据库操作、Flask配置等知识点

第三阶段数据分析+人工智能。
这部分主要是学习爬虫相关的知识点，需要掌握数据抓取、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、算法等知识。

第四阶段高级进阶。
这是Python高级知识点，需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。
学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。

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第2个回答 2021-04-21

① Python基础：Python语言基础，函数，文件操作，面向对象，异常处理，模块和包，Linux系统使用，Mysql数据库等；
② 全栈开发：Web编程基础，Flask框架，Django框架，Tornado框架，Elasticsearch全文搜索引擎等；
③ 网络爬虫：数据爬取，Scrapy框架，分布式爬虫框架等；
④ 人工智能：数据分析，机器学习，深度学习等；

第3个回答 2021-04-05

什么是数据分析师证书?

第4个回答 2022-07-18

数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用Excel，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，还要具备扎实的SQL基础。
1、数学知识
数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。

2、分析工具
对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。
对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。
3、编程语言
对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。
数据分析师可从事：IT系统分析师、数据科学家、运营分析师、数据工程师。
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