大家好，今天小编关注到一个有意思的话题，就是关于python学习分析的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python学习数值分析的解答，让我们一起看看吧。
python数据分析需要什么学历？
python数据分析起码也得需要本科及以上学历，python数据分析属于技术工种，岗位需求一般有基础数据清洗，数据可视化，数据场景化分析，异动归因等等，整个属于公司核心岗，需要不断为业务赋能，作业务的眼睛，所以对人的综合能力要求相当高的。
python好学吗？
1 python相对来说比较好学。
2 python语法简洁明了，易于理解，也有大量的免费学习***，对于初学者来说较为友好。
3 同时，python在数据分析、机器学习等领域有着广泛的应用，学好python将为未来的发展提供重要的基础。
因此，总体来说，学习python是一项值得努力的事情，尤其是对于想要进入编程、数据分析等领域的人。
是否数据分析师一定要精通sql？
大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
首先，SQL语言是数据分析师的重要技能之一，大量的数据分析任务都需要使用SQL语言。
在大数据逐渐落地应用的大背景下，广大的传统行业会陆续释放出大量的数据分析师岗位，数据分析师也将从互联网行业逐渐走向传统行业。
大数据分析通常有两种方式，其一是***用机器学习的方式，其二是***用统计学的方式，不论***用哪种方式，既可以通过编程来实现数据分析，也可以通过数据分析工具来实现数据分析，比如Excel、报表工具、BI工具等等都是数据分析比较常见的工具。不论***用编程的方式实现数据分析，还是通过BI工具的方式来实现数据分析，SQL都是基本的技能要求之一。
基础的数据分析任务通常通过Excel工具就可以完成，对于大部分职场人来说，结构化数据分析是比较常见的，而且数据量通常都在十万条以内，这种情况下***用Excel就可以完成基本的数据分析任务，此时即使不会使用SQL，也能完成数据分析任务。
但是如果数据量比较大，而且数据相对比较分散，位于多个数据库中，此时就需要使用SQL语言了。不仅在数据清洗的过程中需要使用SQL语言，在进行基础数据归并和分析时也需要***用SQL语言，所以SQL语言对于数据分析师、数据***集工程师、大数据运维工程师来说都是重要的基本技能之一。
对于数据分析师来说，通常需要具备三方面知识结构，其一是数据库知识（包括诸多工具）；其二是编程知识（比如Python、R就比较常用）；其三是行业背景知识，因为目前场景大数据分析是重要的落地应用。
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。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
想做数据工程师，需要重点学习哪些能力？
题主学历是够了，数据工程师这个方向也很好，未来也是主流。我就结合我自身的学习经验提几点吧，按需***纳。
工作时的程序都是在linux环境跑的，所以基本运维要熟悉，推荐使用centos7,熟练使用vi编辑器。熟练shell脚本。
不得不说，这个技术真是太尼玛方便了，让服务器运维变得那么和谐。先掌握单机docker，然后可以用用docker swarm，如果k8s会的话，就更牛逼了。
j***a的简单demo可以做做，安装环境要熟悉，hadoop的安装离不开j***a。python的一句名言，“人生苦短，我用python”，在我做了几年j***a后，突然接触python，体会的更深。python也是大数据分析的主流语言哦，比如深度学习，神经网络TensorFlow，就是用python的哦，学完python，做做图像识别会有很大成就感。
4.hadoop生态
老牌大数据，相关资料也比较多，掌握hdfs,hive,hbase。
5.spark生态
大数据网红，spark streaming，spark sql,如果了解了storm流式[_a***_]更好。
6.数学
做牛逼的数据分析师，算法是核心，而算法的核心就是数学，有木有无招胜有招，大道至简的感觉。当然大部分人不用写啥算法，模型大牛们都写好了，更多的是组装调参。
到此，以上就是小编对于python学习数值分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习数值分析的4点解答对大家有用。
