python数据分析师-

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python数据分析师的问题，于是小编就整理了2个相关介绍python数据分析师的解答，让我们一起看看吧。

1. python数据分析师的就业前景如何？
2. python做数据分析师应该学什么？

python数据分析师的就业前景如何？

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。

首先，从工业互联网和大数据的发展趋势来看，Python数据分析师的就业前景还是非常广阔的，一方面数据分析本身的应用场景会越来越多，另一方面Python语言在人工智能领域也有比较广泛的应用，所以Python数据分析师的发展空间也比较大。

如果要走Python数据分析师的发展路线，应该从以下三个方面来提升自身的职场价值：

第一：注重新技术的学习。数据分析技术是当前技术迭代速度比较快的领域，所以数据分析师一定要紧跟技术发展趋势，尤其要注重算法相关知识的学习。从大的技术方面来看，当前数据分析的方式主要基于统计学和机器学习，机器学习在数据分析领域的发展潜力还是比较大的，而且机器学习也是人工智能技术体系的重要组成部分，所以一定要重视机器学习相关知识的学习和深入。

第二：重视平台的价值。数据分析师要想提升自身的职场价值，除了要进行技术提升之外，还要从工作效率方面入手，而提升工作效率比较有效的方式就是合理利用平台。产业互联网时代一定是平台化时代，数据分析作为大数据平台的重要功能，必然会得到平台大量的支撑，所以数据分析师一定要重视技术平台的运用。

第三：重视行业知识的积累。数据分析师对于行业知识的要求是非常高的，要想让数据分析在行业领域发挥出更重要的作用，数据分析师一定要能够在立足行业的基础上进行技术选型和应用。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。从目前来看，数据分析师往后将分化成2个大的方向：（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向

说了这么多，想做高薪且未来前景好的Python数据分析师还有有真正的技术和充足的知识才行，毕竟企业招人最看重的还是技术，而不是空口说白话，

根据我的了解，百战程序员学习出来的Python学生就业都很不错，据说是百分之70-80的就业率，因为百战程序员的Python是从0开始学习的，一直会学到项目实操等等这些，可谓是实打实的教学方式，有兴趣的小伙伴可以去了解下

未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。

从目前来看，数据分析师往后将分化成2个大的方向：

（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。

（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向

未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。从目前来看，数据分析师往后将分化成2个大的方向：（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向

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根据我的了解，百战程序员学习出来的Python学生就业都很不错，据说是百分之70-80的就业率，因为百战程序员的Python是从0开始学习的，一直会学到项目实操等等这些，可谓是实打实的教学方式，有兴趣的小伙伴可以去了解下

python做数据分析师应该学什么？

你好，作为一名专门学python数据分析的程序员，希望我的回答能对你有所帮助。

python数据分析师是近年来最热门的专业之一，以高薪，高人才缺口为特点，得到大部分程序员的青睐。主要需要学习以下方面的技能。

1，python语法，正则表达式，数据库等基础知识。python数据分析主要以python作为编程语言，对python的基础知识学习是很重要的。

2，python爬虫知识，python爬虫作为数据分析的数据***集端，需要掌握数据的***集相关知识。比如urllib库以及爬虫框架scrapy等使用。

3，数学知识，python数据分析对数学知识的运用是非常多，包括统计学，概率论，高数，线代，矩阵等等，还需要学习机器学习相关算法，数据分析中很多对数据的处理都会涉及机器学习的知识。

4，numpy pandas matplotlib，这是python数据分析最常用的三大库，包含了数据的计算，数据的处理，数据的可视化等等。是python数据分析的强有力工具。

5，数据可视化，主要包括一些基本的统计图的绘制，比如条形图，柱状图，散点图。还有一些进阶绘图，比如分位数图，相关系数图等等。还需要掌握3D绘图可视化

上面大致是一个python数据分析的学习路线，包含了基础知识的学习和数据分析工具的使用。希望对你有所帮助。

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数据分析主要步骤是：数据***集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告。

python数据分析，会网络爬虫，在数据***集这的工作基本就没有问题了；

数据处理用Python的numpy和pandas，可以作为入门的方向，dataFrame可以派上用场；掌握的理论知识，和代码工具使用方法，结合一些常见案例，自己模仿，了解原理，同时巩固第一阶段的代码工具的使用技巧；通过自己的项目经验，融汇贯通，思考如何做分析，怎么做分析，从什么角度去做，使用哪种方法更好，效率更高，对数据有一定的宏观认识，利用自己之前的积累，对数据有一定的掌控和结果输出。

数据可视化方面，用matplotlib可以实现，Python也可以做词云可视化等等，

报告撰写方面，需要多锻炼锻炼写作能力。

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到此，以上就是小编对于python数据分析师的问题就介绍到这了，希望介绍关于python数据分析师的2点解答对大家有用。