python数据分析基础-{下拉词

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数据分析基础的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python数据分析基础的解答，让我们一起看看吧。

1. python数据分析论文选题？
2. python数据分析需要什么学历？
3. 《Python金融大数据分析》有用吗？
4. 数据工程师，主要使用R和Python，买Mac好还是Windows电脑？

python数据分析论文选题？

1 基于MapReduce的气候数据的分析

2 基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现

3 基于概率图模型的蛋白质功能预测

4 基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现

5 基于hbase搜索引擎的设计与实现

6 基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现

7 客户潜在价值评估系统的设计与实现

8 基于神经网络的文本分类的设计与实现

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。

《Python金融大数据分析》有用吗？

《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成，以及基于Web应用和Web服务的开发；第3部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。

数据分析重在目的和方法，对应到技术层面就是模型和算法，语言只是实现模型和算法的一种路径，书还是可以，个人建议你可以去看看！

数据工程师，主要使用R和Python，买Mac好还是Windows电脑？

怎么说呢，这就看你要怎么做了，你可以从自身去考虑一下

第一，如果你要长期从事这个职业，但是目前经济不是不是很富裕或者你就是偶尔拿来玩玩，那么你可以先用Windows系统过渡一下

第二，如果长期从事这个职业，且资金宽裕，那么你可以买mac

其实，也没必要为这个纠结，一台Mac也就万把块钱，虽然比Windows贵点，但基本都能卖，就看你自己咋想了

到此，以上就是小编对于python数据分析基础的问题就介绍到这了，希望介绍关于python数据分析基础的4点解答对大家有用。