大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据科学python学习的问题，于是小编就整理了5个相关介绍数据科学Python学习的解答，让我们一起看看吧。
- Python获取股票数据？
- 在人工智能和大数据时代，应该如何学习Python？
- Python为何在数据科学中如此重要？
- 想学Python数据分析，各位大佬有什么建议？
- 大数据分析需要从java，python这些语言开始学吗？该怎么学？
Python获取股票数据？
显然可以，1：从新浪/雅虎/搜狐/东方财富等等各大门户网址里通过requests获取 ;2:各大财经数据供应商提供的相关接口爬取或者下载，比如Wind终端，3，从大智慧通达信等等股票软件中获取
这里推荐一个包—tushare，tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现了从数据采集、清洗加工到数据存储过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁的分析数据，极大的降低他们的工作量，可以获取到国内大部分的股票数据，兼容python2.x和python3.x，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
1.下载安装tushare，tushare依赖于pandas,lxml,bs4和requests这4个包，所以必须要先安装这4个包，之后安装tushare，程序才能正常运行，安装命令“pip install 包名”，如下：
2.安装成功后，我们就可以测试一下这个包的使用了，tushare可以获取和分析的数据很多，包括交易数据、投资参考数据、股票分类数据、基本面数据、宏观经济数据、新闻事件数据等，下面我从这几个方面做一些简单地示例，主要代码和截图如下：
交易数据：主要用到get_hist_data这个函数，这里获取了“600036”这支股从2014年到2017年的所有交易数据，并且将得到的数据保存到一个excel钟，之后可视化了所有开盘价和收盘价，主要代码如下：
程序运行截图，数据已经成功保存到excel中，如下：
人生苦短, 我用python.
要用python做一件事, 为了避免重复造轮子, 首先就可以查查看有没有能满足我们需求的库可以用. 这里我给你推荐一个现成的库Tushare, Tushare是一个开源的python财经数据接口包, 实现了对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的工作, 为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据, 极大地减轻他们在数据获取方面的工作, 使他们更加专注于数据分析工作, 研究出更好的策略和实现更好的模型.
(图片来源于网络, 侵删)
Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型，非常便于使用当前非常火热的机器学习、神经网络方法进行处理.
Tushare除了能获取国内股票的交易数据, 还能获取很多神奇的数据, 包括诸如存贷款利率、GDP等详细的国内的宏观经济数据, 实时重大新闻, 甚至还有电影票房数据. 总之就是你想获取的数据他都为你爬取并整理好了, 好好利用吧.
这是个很实用的问题，因为我本身也是个量化投资爱好者，我曾经也找了很久怎么抓取股票数据的方法，当然最后找到了一两种可以使用的方案，目前还在稳定抓取，希望看到这篇问答的朋友能够帮助到你。
Python中有个国人开发的金融数据工具包，叫做Tushare。这是一个抓取金融数据的工具包，里面不仅有股票数据，还有经济数据以及期货数据。安装很简单，在cmd输入以下命令即可：
等待python自动安装后，输出一系列信息后显示successfully installed tushare即可。
抓取历史行情
import tushare as ts
ts.get_hist_data('600848') #一次性获取全部日k线数据
在人工智能和大数据时代，应该如何学习Python？
社会不断进化，面对人工智能的崛起，人工智能是威胁及毁灭人类的第一杀手锏，人类会面临人工智能的挑战;随着人工智能的诞生，就业等各方面压力加大，未来人类就喝西北风，也是一件好事，最起码给人类逐渐减负、消失，不让人类这么受苦，有利就有憋。
在Python中构建AI需要一些时间。所需时间取决于你的动机，技能，编程经验的水平等。
为了用Python构建AI，你需要对这种语言有一些基本的理解。这不仅仅是一种流行的通用编程语言。它也广泛用于机器学习和计算。首先，安装Python。你可以这样安装Anaconda，这是一个开源的分析平台。包括机器学习所需的软件包，NumPy，scikit-learn，iPython Notebook和matplotlib。
如果你已经有足够的使用Python进行编程的经验，那么你应该时常查看Python文档。
下一步是提高你的机器学习技能。当然，要在短时间内达到对机器学习的最终理解几乎是不可能的。除非你是一个天才或像IBM Watson这样的机器。这就是为什么最好从以下课程获得基本的机器学习知识或提高其水平开始：Andrew Ng的机器学习课程，Tom Mitchell机器学习讲座等。你要的一切是对机器学习理论方面的基本理解。
Python库在构建AI时非常有用。例如，你将使用NumPy作为通用数据的容器。包含一个N维数组对象，用于集成C / C ++代码，傅立叶变换，随机数功能和其他功能的工具，NumPy将成为您科学计算最有用的软件包之一。
另一个重要的工具是pandas，这是一个开源的库，为用户提供易于使用的数据结构和Python分析工具。Matplotlib是你会喜欢的另一项服务。这是一个创建出版物质量数据的2D绘图库。其中最好的matplotlib的优点是6个图形用户界面工具包，web应用程序服务器和Python脚本的可用性。Scikit-learn是一种高效的数据分析工具。它是开放源代码和商业可用的。这是最受欢迎的通用机器学习库。
在使用scikit-learn之后，你可以使用Python将AI编程升级到新的级别，并探索k-means聚类。你还应该阅读有关决策树，连续数值预测，逻辑回归等的内容。如果你想了解更多信息在AI中的Python，阅读深度学习框架Caffee和Python库Theano。
有Python AI库：AIMA，pyDatalog，SimpleAI，EasyAi等。还有用于机器学习的Python库：PyBrain，MDP，scikit，PyML。
Python为何在数据科学中如此重要？
数据科学家喜欢那些能够快速输出原型，帮助他们轻松地记录下自己的想法和模型的编程环境。他们喜欢通过分析巨量的数据集，得出结论，完成工作。而Python编程语言则是开发数据科学应用的多面手，因为它能帮助数据科学家，以最短最优的时间进行编码、调试、运行并获取结果，从而高效地完成工作。
Python遵循统一的设计哲学，注重可用性、可读性，对于数据科学的学习曲线也较低。数据分析与Python编程语言十分契合，Python库可以完成大部分的数据分析工作。
a、Python语言基础
c、web前端
d、Python web开发
想学Python数据分析，各位大佬有什么建议？
题主的问题比较笼统，不知你目前有没有学习过程序语言，也不知你是对数据分析领域感兴趣还是对程序语言Python感兴趣。弄清楚这两个问题对你的选择和学习会有事半功倍的效果。
一、数据分析
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
对于不同的数据分析领域，可使用各种已开发的软件进行实现，也可根据具体需求使用擅长的程序语言开发相应的模型，编写算法。使用Python只是其中的一种方法。
二、Python
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域：Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。
咳咳，不算大佬，我只是在优就业学习Python的学员，我这边的想法呢，还是注重实战，通过做项目，做实例，才能真正了解自己是否已经掌握了利用Python做数据分析的能力。
大数据分析需要从java，python这些语言开始学吗？该怎么学？
是的，要从这些语言开始学习。
Java：写分布式的实现，如mr，graph，spark（scala），其中scale是大数据的基础，只有这样才能看懂数据处理。
python：写udf，数据处理，单机版，gpu版，脚本。python代码很好上手学习，而且有很多数据库可以直接拿来用。
但你要知道他们两个分别可以做什么，在数据挖掘领域的话，python对JAVA有很大的优势。除了语言灵活简单之外，数据挖掘相关的库丰富强大也是一个非常重要的原因。而且现在很多数据挖掘数据的工具，都会提供python的接口。
除了数据挖掘这分析之外，比如爬虫，后台等，还有很多强大的轮子可以用。
上面说明了，这两种语言基本是干什么的。如果想做大数据分析，首先要学习语言。如果大家有想学习这两种语言的。给大家发两张学习线路图。
1.java
2.python的学习线路图
感谢邀请，大数据分析不一定从语言学起，是应该从分析方法学起，JAVA和python是目前大数据应用对接比较广泛的语言，但是也有其他语言比如scala，R语言等。最好的学习方法是边学边动手进行实验，选好一个语言可以语言学习和方法学习同时进行
①大数据分析常用的开发开发框架haoop，spark等都是由Java系语言编写的，所以Java系语言（如scale语言）是学习大数据的基础，只有这样你才能看懂数据处理逻辑，有时还需要看源码来处理问题。
②Python语言代码简洁，有丰富的科学数据处理库，善于处理多维数组运算，矩阵运算等复杂数据计算，是大数据分析和机器学习的首选语言。
③引用大神们的一句话总结这个问答“抛开使用场景和用户需求来空谈技术，都TM是耍流氓”。
大数据培训学习主要分为：大数据开发、数据分析与挖掘。
一般说的大数据培训是指大数据开发，需要学习Java；
数据分析与挖掘学习Python；
二者的入门学习确实要从这些语言开始，如果你选择其中一个学习，选择相应的编程语言开始学习即可。
正好这两种类型加米谷大数据都有相关课程，我就来说说二者主要的学习内容吧：
加米谷大数据开发：
0基础 · 第一阶段 Java开发·
第二阶段 大数据基础·
大数据是我的主要研究方向之一，所以我来回答一下这个问题。
做数据分析也有很多不同的岗位，虽然都是数据分析但是分析的过程和使用的工具也有很大的区别。比如应用级数据分析员往往通过各种工具软件来完成数据的分析和整理，传统做BI的工程师大多需要掌握数据库知识和业务知识，对编程语言几乎没有任何要求。其实，未来企业使用的更多的数据分析人员是这种应用级数据分析员，简单的说就是做场景数据分析。
另外一种数据分析就是研发级数据分析，这部分数据分析任务往往要结合机器学习等技术来实现，需要掌握各种常见的数据分析算法，以及使用编程语言来实现这些算法，然后由实现工程师完成应用实现。
数据分析的过程涉及到数据采集、整理（清洗、脱敏、归并等过程）、算法设计、算法训练、算法应用等步骤，算法实现则需要使用编程语言来实现，而目前使用较多的语言是Python。我在早期做大数据的时候使用的就是Java，后来改用Python，我比较推荐使用Python来做大数据分析，使用Python确实比较方便。
所以，做大数据分析，如果做研发级数据分析当然需要学习编程语言，但是并不是所有的数据分析师都需要编程。
我目前在带大数据团队，我会陆续在头条上写一些关于大数据方面的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！
到此，以上就是小编对于数据科学python学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据科学python学习的5点解答对大家有用。
