大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析师需要学习python吗的问题，于是小编就整理了5个相关介绍数据分析师需要学习Python吗的解答，让我们一起看看吧。
- python数据分析需要什么学历？
- 本人想学习python转行做数据分析。没有任何编程知识，是从零开始学习。可以提供一些建议吗？
- 想以python入行，从事数据分析这一块，前辈们有没有比较好的建议，比如考某些证书？
- python适合做数据分析还是做开发？
- 学python做数据分析怎么样？
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，整个工作属于公司核心岗，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。
本人想学习python转行做数据分析。没有任何编程知识，是从零开始学习。可以提供一些建议吗？
Python数据分析师目前算是主流的岗位。
想学习数据分析，除了必须熟悉python的基础语法，逻辑处理，还要学会做数据处理常用的软件库：
●NumPy：这是一个通用程序库，不仅常用的数值数组，同时提供了用于高效处理这些数组的函数。
●SciPy：这是Python的科学计算库，对NumPy的功能进行了大量扩充，同时也有部分功能是重合的。Numpy和SciPy曾经共享基础代码，后来分道扬镳了。
●Pandas：这是一个用于数据处理的程序库，不仅提供了丰富的数据结构，同时为处理数据表和时间序列提供了相应的函数。
●Matplotlib：这是一个2D绘图库，在绘制图形和图像方面提供了良好的支持。当前，Matplotlib已经并入SciPy中并支持NumPy。
具体每个库中如何使用，你可以找资料慢慢学习，我只是给你列出学习框架。
足够你应付日常工作了。
想以python入行，从事数据分析这一块，前辈们有没有比较好的建议，比如考某些证书？
大数据是我的主要研究方向之一，目前也在***用Python从事机器学习方面的开发，所以我来回答一下这个问题。
首先，从近几年研究生的就业情况来看，数据分析方向的薪资待遇还是比较高的，而且上升趋势也比较明显。随着大数据的落地应用，数据分析将有广泛的发展前景，未来广大的传统行业也将陆续释放出大量的数据分析岗位，所以当前选择学习数据分析是个不错的选择。
从技术角度上来看，数据分析虽然有应用级数据分析和开发级数据分析两种方式，但是从业者都需要具备三方面基础知识，分别是数学基础、统计学基础和计算机基础。另外，数据分析往往与场景有紧密的联系，所以数据分析师通常还需要具备一定的行业知识。
通过Python来进行数据分析通常需要学习以下三方面知识：
第一：Python基本语法。Python语言的语法还是比较简单易学的，由于Python是函数式语言和面向对象语言的结合体，所以Python使用起来也比较直接。即使没有任何计算机基础，学习Python语法也并不困难。另外，在学习Python的过程中需要同时学习一下数据库知识，重点在于Sql语言的掌握。
第二：机器学习。目前***用机器学习进行数据分析是比较常见的方式，通过Python来实现机器学习算法也相对比较容易。机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，所以学习机器学习的重点在算法上，[_a***_]通过Python来完成算法实现，这个过程需要学习一系列库，包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等。
第三：大数据平台。大数据分析离不开大数据平台，所以掌握大数据平台知识也是非常重要的，目前比较常见的大数据平台包括Hadoop和Spark，Python也是比较常见的大数据平台开发语言。
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！
python适合做数据分析还是做开发？
两者都可以，看需求。作为一种编程语言，其实做什么都是看需求，根据需求进行选择。
比如python，在很多证券公司做股市分析用。
也有用python做服务程序的，比如大名鼎鼎的openstack，就是python写的。
学python做数据分析怎么样？
题主问的是学Python做数据分析怎么样？我就实话实说了：不怎么样，尽管现在各种网站把Python捧得很高，认为数据分析师必须要有Python技能。今天我想泼一盆冷水。
为什么这么说呢？因为自打我工作以来真枪实弹的干完之后，我发现在数据分析的工作中很多很多产生巨大价值的分析仅仅是使用Excel或者一些简单的分析工具就能完成的。
而其实大家在没工作之前其实大多觉得：Python多牛逼啊，学会了R多厉害啊，确实Python和R很厉害，在做一些更深层的分析的时候非常好用，***。
就拿前段时间刚结束的一个项目来说：这个项目的目的是提高用户的次日留存从40%提升到60%，我们一共做了几件事情。第一步是先***集分析了用户的所有行为数据，与老的app对比；第二步是发现数据中的差异，寻找差异的原因；第三步寻找到原因之后开始研究相应的可解决的方案。
数据分析是学习Python的主要就业方向之一，随着大数据分析、数据挖掘等数据相关领域的持续火热， 用Python做数据分析的工作相信也越来越多，这也是促使Python语言本身再次火热的原因之一。
让我们从下面几个方面来看看为什么Python适合做数据分析：
1， 语言特性
Python是一门开源的、功能强大的动态编程语言， 对于动态语言来说， 往往提供开发友好的编程方式。 Python有强大的社区支持、有成千上万的成熟库和框架的支持。这使得使用Python做开发非常便捷。
2， 由于数据分析的库和框架的支持
正是由于Python语言的流行性，在细分的各种工作领域中的库的层出不穷，在数据分析领域尤为如此。 不仅仅是性能良好的基础的Numpy库, Scipy库, 还有支持统计分析的Pandas库， 支持机器学习的Scikit-Learn库以及支持数据可视化的matplotlib以及seaborn等等。每种库和框架都足够成熟适合现实生活中的数据分析工作要求。
另外，对于大数据领域中的流行框架如Spark, Tensorflow, PyTorch等, Python也是官方支持的主要接口语言。
3， 工具的支持
当然，从事数据分析工作，学习Python是再好不过的的。
Python语言
对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。
对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。
对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。
所以，学习哪种语言，还得取决于你自己的最终选择，一定要想清楚哟。
可以啊，现在Python语言主要应用于爬虫技术，对数据的抓取很精准，并且之所以Python会成为做数据分析的首选，也是因为有比较齐全的数据库，利于抓取，很适合做数据分析。而且现在大数据技术和机器学习，都会用Python开发。
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。
到此，以上就是小编对于数据分析师需要学习python吗的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析师需要学习python吗的5点解答对大家有用。
