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眾所周知，與數據分析相關的Python庫很多，利用Python可以生成數據表、檢查數據表、數據表清洗、數據預處理、數據提取和數據篩選匯總等等，因此我們常常會使用Python完成數據分析。那么到底Python數據分析怎么學?要掌握哪些內容呢？下面我們來看看Python數據分析的學習路線和具體內容。
數據分析有關的python庫：
numpy
pandas
matplotlib
scipy
statsmodels
scikit-learn
1、Python基本語法。
想要掌握Python數據分析的能力，第一步的學習內容當然是Python這門編程語言。當然對于Python的學習還是有一些重點的，比如基礎語法需要熟練掌握，同時數據庫知識，還有Sql語言的掌握也是十分重要的。
2、機器學習。
目前采用機器學習進行數據分析是比較常見的方式。機器學習的步驟包括數據收集、數據整理、算法設計、算法實現、算法訓練、算法驗證和算法應用，所以學習機器學習的重點在算法上，然后通過Python來完成算法實現，這個過程需要學習一系列庫，包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等。
3、大數據平臺。
大數據分析離不開大數據平臺，所以掌握大數據平臺知識也是非常重要的，目前比較常見的大數據平臺包括Hadoop和Spark，Python也是比較常見的大數據平臺開發語言。
4、數學知識
數學知識主要體現在數據挖掘與模型層上，像概率論與數理統計、線性代數、最優化方法、離散數學都是掌握數據分析技能的重點。當然其他層次上，使用這些數學方法對于改進算法也是非常有意義的，例如在數據獲取層，可以利用概率模型估計爬蟲采集頁面的價值，從而能做出更好的判斷。在大數據計算與存儲層，利用矩陣分塊計算實現并行計算。
關于Python數據分析的學習路線和內容就講到這里了。想要利用Python進行數據分析，要學習的內容還是很多的，如果大家覺得自學比較費勁的話，可以上億速云官網在線學習，除了為大家量身定制優質的課程外，還有資深講師一對一答疑解惑。
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