推薦答案

　　同學你好！Python是數據分析最常用的語言，所以學習數據分析肯定離不開Python。數據分析一般學啥？除了編程語言基礎，還會涉及到一些數據庫、算法和一些智能工具。下面詳細介紹。

　　一、Python語言基礎

　　1、初識Python語言

　　Python語言概述和環境安裝、變量、數據類型和進制、運算符和分支結構、循環結構入門、循環結構的應用

　　2、常用數據結構和函數

　　字符串、列表的應用、元組和集合、字典類型的應用、函數使用入門

　　3、函數和面向對象編程

　　包和模塊、函數的高級用法、裝飾器和生成器、面向對象編程基礎、面向對象編程進階

　　4、ython網絡數據采集

　　爬蟲概述和頁面抓取、解析頁面的方式、爬取數據的持久化、Cookie和商業IP代理、獲取頁面動態內容、Selenium應用詳解、提升爬蟲工作效率、破解驗證碼、爬蟲框架Scrapy

　　二、商業數據分析

　　1、數據分析概述和Excel的應用

　　數據分析和數據分析師概述、指標和指標體系建設、Excel的安裝和快速上手、Excel中的函數和公式計算、Excel透視表、透視圖和商業數據看板

　　2、關系型數據庫和SQL

　　數據庫概述和MySQL的安裝使用、表關系和SQL的應用、SQL數據查詢詳解、窗口函數和業務場景下的數據查詢、Python程序接入MySQL數據庫

　　3、商業智能(BI)工具

　　MySQL其他相關知識、從Excel到Power BI、Power BI中的數據清洗和分析模型、Power BI中的數據可視化和報表制作、Power BI項目實操、認識和使用Tableau、認識和使用fineBI、數據思維和分析模型

　　4、Python數據分析

　　Python數據分析工具介紹、使用NumPy實現批量數據處理、線性代數和NumPy的linalg模塊、使用Pandas進行數據分析

　　三、機器學習算法

　　1、機器學習的數學基礎

　　線性代數、微積分、概率論、統計學、信息論

　　2、機器學習算法

　　機器學習概述和kNN算法、回歸算法、邏輯回歸、樸素貝葉斯、決策樹、支持向量機、聚類算法和輪廓系數、集成算法、特征工程和評價指標、機器學習項目實戰

　　3、深度學習和神經網絡

　　推薦系統、深度學習和tensorflow入門、tensorflow的應用、卷積神經網絡

　　4、數據倉庫和大數據挖掘

　　Hadoop生態圈、ETL工具、數據倉庫、Hive、Spark概述

　　四、項目實戰和就業指導

　　1、零售/電商行業數據分析項目實戰

　　為期5天的項目實戰

　　2、金融風險信用評估項目實戰

　　為期5天的項目實戰

　　3、就業指導和模擬面試

　　就業期的技術和心理準備、如何制作一份優質的簡歷、面試流程和注意事項、一對一模擬模式

　　上述就是圍繞數據分析一般學啥的回答，Python數據分析并不是很難，而且Python編程語言的入門也相對容易，如果你想學習數據分析，不用猶豫！