大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python数据学习资料的问题,于是小编就整理了5个相关介绍Python数据学习资料的解答,让我们一起看看吧。
- 用python做机器学习有哪些资料推荐?
- python数据分析需要学什么?
- python可以做什么副业?
- python还需要讲什么知识?
- python的学习有多大的用处?PyCharm、Anaconda等哪个更合适?
用python做机器学习有哪些资料推荐?
如今确实挺多诸如数据分析、机器学习的岗位选择使用python做开发的多,那么,如果是想从事机器学习开发的话,该如何起步呢?
要想把机器学习用起来,就得先掌握python的基础,诸如import、对象等的一些概念和使用要了然于心,否则基础不扎实的话,就会面临很多琐碎的问题。对于python基础的掌握,推荐慕课网教程,个人听过感觉还不错。 当然,书籍方法的话推荐《Python编程 从入门到实践》,此书可以充当字典,遇到不会的可以多翻翻。
python提供了很多可以很好支出程序进行矩阵、线性和统计等的数学运算,像大部分机器学习的开发者都熟悉的Scikit Learn包一样,里面封装了很多算法,可以让我们事半功倍。但也相应的需要我们花时间去了解里面包的使用,在这里推荐去官网看(https://scikit-learn.org/stable),里面也提供了很多例子供我们参考和研习。当然,也可以购买相应的书籍,这里推荐《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》。此书涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等,帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法;探讨深度学习和常用框架TensorFlow,一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络,以及卷积神经网络。
机器学习需要使用的算法是很多的,虽然前辈们已经为我们留下了各种包方便我们使用,但真正解决机器学习开发者级别的,还在于内功的深厚,也就是算法。 只有真正的弄懂了算法,在开发的过程中才能真正的知其然而又知其所以然。 懂得了算法,你才能知道为什么需要这样做,为什么那样做会产生那样的结果,如何更好的调参等。 如果没有算法做铺垫,很快就会迷失在调包的迷雾中,很难更近一步的往上。 在这里,推荐你去看吴恩达机器学习课程,这门课程在网易公开课上也有。 同时,也建议你去看机器学习的入门教材,也就是周志华出的《机器学习》,此书对于新手来说也算是一件宝物。在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章,大致分为3 个部分:此书介绍机器学习的基础知识;讨论了—些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习)后期还涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。
sklearn, 去官网下载,里面讲解非常详细,同时还要学习一个pandas,numpy,matplotlib。视频的话直接在爱奇里搜机器学习,有一个免费的系列视频,希望能帮助到你。记住,是免费的。
python数据分析需要学什么?
学习Python数据分析,需要学习以下几项内容:
1. Python编程基础;
2. 统计基础;
4. 数据可视化;
5. 机器学习算法;
6. 模型评估和验证。
一、数据获取
python数据分析工作中的第一步就是数据获取,而数据获取的渠道大致分为两种。第一种就是通过爬虫来从互联网上公开的抓取数据,第二种则是由企业自行提供。那么python数据分析学习要掌握的第一个知识就是,python爬虫程序编写。
二、数据存储
在通过爬虫或者是其他渠道获取到数据之后就需要将数据保存起来,而Mysql这种关系型数据库就是非常不错的选择。python数据分析学习的第二个知识就是数据库的使用,以及sql语句的编写。
三、数据处理
在得到数据之后还需要根据需求对数据进行频繁的清洗、去重等操作,而数据处理一般可以使用numpy、pandas等库去完成。那么第三个知识点就是python数据处理的库,及其方法的使用。
四、数据建模
数据处理完毕之后并不表示能够得到最终的结果,那么这一步就是python数据分析的核心了,数据建模和分析。通过matplotlib和回归算法等来将处理好的数据进行分类建模处理,这样才能更好的进行分析。
五、数据可视化
最后一步就是将处理和分析完毕的数据建模通过图标或者是三维图像的方式显示出来,以直观的方式来查看python数据分析的结果。
Python 数据分析需要学:
Python: Python 是一种解释型的高级编程语言,是数据分析的基础,用于编写数据处理程序。
NumPy: NumPy 是 Python 的一种开源的数学计算库,提供了丰富的数学函数和便捷的矩阵运算功能。
Pandas: Pandas 是 Python 中一种强大的基于 NumPy 的数据分析库,提供了便捷的数据结构,函数和工具,可以更快速地完成数据处理任务。
Matplotlib: Matplotlib 是 Python 中一种专为数据可视化而设计的库,可以快速绘制出各种图表。
SciPy: SciPy 是 Python 中一种科学计算库,主要用于科学、工程计算,提供了大量的科学计算函数和算法。
StatsModels: StatsModels 是 Python 中一种强大的统计分析库,支持线性模型、统计模型等多种分析方法。
1、首先要掌握Python基础知识,包括Python语法、数据类型、变量、流程控制等;
2、学习Python数据分析常用的库,如NumPy、Pandas、Matplotlib等;
3、了解数据采集技术,能够从网络、数据库等获取数据;
4、学习数据清洗和数据处理技术;
5、学习信息可视化技术;
6、学习统计学和机器学习基础知识;
7、熟悉常见的数据分析方法,如数据挖掘、回归分析等。
python可以做什么副业?
python可以做的副业有:
1、兼职处理数据
而与电脑办公分隔不开的,就是处理电脑上保存的数据。
虽然说Excel整理数据功能很强大,但在Python面前,曾经统治职场的它也得败下阵来。
因为Python在搜集整理分析数据的过程中更加便捷,通过几行代码还可以实现自动化操作。
如果你学会Python,便可以从网上找一些数据筛选、汇总的***工作来赚些小钱啦!
最重要的是还不会耽误你过多的休息时间~这个其实不难,掌握基本的技能特别是爬虫技能就能实现,分享一个交流群,让大佬免费带你实操。
看到这个问题,刚刚好我最近也在自学Python,我就结合现阶段我对Python的认识,和我以往学过的编程语言来分析下Python适合做什么副业。
1:网络爬虫。在爬虫领域,Python几乎是霸主地位,可以将网络数据进行收集整理以及分析。这样就可以给一些客户做一些数据收集,以及自动分析的程序
2:自动化运维。有些程序或者网站开发完成后,需要定期的升级程序包,或者有定期任务去执行一些脚本。如果每次都手动去操作的话比较繁琐,并且一不小心操作失误还需要代码的回退等,非常麻烦。这时就可以用Python去做自动化运维。
当然我觉得最重要的是大数据、人工智能、数据分析、爬虫等领域。我现在自学Python就是想做一个网络爬虫
python还需要讲什么知识?
阶段一:Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括:Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二:Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括:面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三:前端开发
python的学习有多大的用处?Pycharm、Anaconda等哪个更合适?
如果只是基本的数据处理,表格确实够用了。但如果想入门真正的数据处理,尤其是数据量超过一定级别后,再用表格,就显得相形见绌了,而Python可以说游刃有余。
原因在于Python具有非常多优秀的数据处理库,比如:
- NumPy:是python中高性能科学计算和数据分析的基础包,这个一定要首先掌握,因为他是许多高级工具的构建基础。
- pandas:是基于NumPy构建的,是一种快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和操作工具。
- matplotlib:是一个用来创建图表的绘图包库,用于在 Python 中创建静态、动画和交互式可视化效果。
- Seaborn:是一个基于matplotlib的 Python 数据可视化库。它提供了一个高级界面,用于绘制具有吸引力且信息丰富的统计图形。
既然楼主想更上一层,那Python确实是不二之选。
接下来说说工具
pycharm
pycharm是Python的一个强大的IDE,语法补全,高亮,语法检查,运行调试,不但一应俱全而且非常易用。可以让你更容易的上手Python这门语言。
Anaconda
Anaconda是一个专门用于科学计算的强大工具。内部不但继承了各种强大数据处理库,而且集成了用于数据采集和处理的各种环境,无需配置,直接使用。尤其是Jupyter Notebook可以说是数据处理的首选。
选择建议
推荐Pycharm用来学习python,因为这个IDE确实非常让人省心,让你专注于python的学习。而后续的数据处理工作建议用Anaconda,结合Jupyter Notebook可以助你从庞杂的数据中迅速理清头绪。
如果想系统的学习python的数据处理,推荐大家学习机械工业出版社出版的《利用Python进行数据分析》
到此,以上就是小编对于python数据学习资料的问题就介绍到这了,希望介绍关于python数据学习资料的5点解答对大家有用。