大家好，今天小编来为大家解答python数据分析要学哪些东西这个问题，python爬虫怎么挣钱很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
python分析什么数据
在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(JohnTukey)命名。
定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据(或者说资料)的分析
我是经济学专业大二学生，未来想从事金融，想自己学一下关于数据分析(Python)方面，应该怎么学
大家都知道，在大数据的学习中或者数据分析工作中我们离不开Python，而Python是一种编程语言，很多人听到编程就认为这是一个十分复杂并且难的事情因而望而却步，其实并不是这样的，Python是一种对初学者十分友好的语言，下面我们就给大家讲讲如何学好Python这么语言。
如果我们要想掌握Python语言的话，其实并不需要花费太大的时间和经历，这是因为Python的设计哲学之一就是简单易学，体现在两个方面。第一个方面就是语法简洁明了，相对Ruby和Perl，它的语法特性不多不少，大多数都很简单直接，没有十分复杂的东西，第二就是Python的切入点很多，Python可以让你可以做很多事情，科学计算和数据分析、爬虫、Web网站、游戏、命令行实用工具等等等等，总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。所以，这也是我们学习Python的原因。
那么怎么学习Python呢？任何一种编程语言都包含两个部分：必须掌握的知识和选择性掌握的知识。起步阶段的主要任务是掌握必须掌握的知识和选择性掌握的知识。下面我们就给大家介绍一下必须要掌握的知识。
学习Python必须要掌握的知识指的是编程语言的语法、算法和数据结构、编程范式等，比如，我们需要学习变量和类型、循环语句、分支、函数、类。这部分知识也是具有普适性的，看上去是掌握了一种语法，实际是建立了一种思维。如果我们让一个资深程序员去学习Python，不管他是学什么的，他可以很快的将Java中的学到的面向对象的知识map到Python中来，因此能够快速掌握Python中面向对象的特性。当然，如果我们在学Python之前没有学过任何编程语言，这就需要我们找一本可靠的语法书进行学习，虽然说它看上去可能非常枯燥乏味，但对于建立稳固的编程思维是必不可少。我们在学习Python的时候一定要重视编程思维的建立，只有编程思维建立完善以后，我们才能够学好Python以及很好的编程。
在这篇文章中我们给大家介绍了Python的好处以及Python中必须学会的知识，这些知识是十分重要的，以及编程思维的建立在后面的工作和学习中都是十分重要的，最后提一点，Python真的很简单，如果有想法的话一定不要放弃。
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基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoopmapreducehdfsyarn：hadoop：Hadoop概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
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1基于MapReduce的气候数据的分析
2基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现
3基于概率图模型的蛋白质功能预测
4基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现
5基于hbase搜索引擎的设计与实现
6基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现
7客户潜在价值评估系统的设计与实现
8基于神经网络的文本分类的设计与实现
python数据挖掘与分析需要哪些数学知识
如果说数学知识的话，个人认为高等数学、线性代数、概率论与数理统计、统计学、凸优化（运筹学）这些数学知识都要有吧，这些数学知识在数据挖掘、机器学习理论中都涉及的非常多
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