python数据分析学习路线-{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数据分析学习路线的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python数据分析学习路线的解答，让我们一起看看吧。

1. python数据分析师的就业前景？
2. python财务数据分析？
3. Python爬虫和数据分析需要哪些知识储备，自学顺序是怎样的？

python数据分析师的就业前景？

python主要用在大数据分析和人工智能应用领域，而这两个岗位都是目前需求量较大的，所以总体说来python的就业前景还是比较良好的，但前提是您需要有比较高的水平才可以。python目前非常流行，所以学习它的人也非常多，高手也很多，岗位需求量上看，它又没有J***A那么多，所以还是比较有竞争压力的。

就业非常好，目前Python应用范围还是挺多的，从Web、爬虫、数据分析、测试、运维、图像识别、机器学习、深度学习，基本各个领域都有Python的身影。

除了Web方面比起J***a、Php等逊色一些，其他方面，Python都扮演着比较重要的角色。

就业前景不错。Python 是当下最火的编程语言之一。对于许多未曾涉足计算机编程的领域的人来说， 深入地掌握 Python 是十分重要的，掌握后就业前景一片光明

python财务数据分析？

大多数公司的财务数据处理主要是应用Excel的。基本上所有的财务问题都可以用Excel解决，如果数据过于庞大，那么可以用Excel的VBA也就是宏来解决。

学Python主要是用于处理数据，还可以爬数据，做各种分析，虽然也可以处理财务数据，但是基本上没有财务来用Python的。

不过，如果你已经是财务，去学一下Python也没有坏处了。毕竟艺不压身，你可能也能找到在财务实际应用Python的领域。

Python爬虫和数据分析需要哪些知识储备，自学顺序是怎样的？

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首先从一个IT从业人员的角度来阐述Python爬虫和数据分析的位置。

Python爬虫严格的说并非是一个研究方向，在很多企业中也不会针对性的设定“Python爬虫工程师”这个岗位。爬虫，更加偏向于在大数据技术中的一个***工具，例如，你是做NLP的，你需要很多文本数据，那么可以用爬虫去爬取很多新闻媒体网站的文字信息。***如，你是做CV的，你可以利用爬虫技术去一些图库、网站爬取一些图片数据。

诸如此类，可以看出，爬虫更加像一款工具，如果从事大数据相关的技术工具，这项技术默认是需要会的。当然，“会”也有深浅之分。

前面说了很多题外话，下面就来解释一下Python爬虫和数据分析需要哪些知识储备？自学顺序是怎么样的？

知识储备

Python爬虫和数据分析，可以具体的分为如下几个阶段，

• 编程语言
  

• 爬虫

• 前端

• 数据分析

首先是变成语言阶段，题目中已经标明了 ，既然是Python爬虫和数据分析，那么语言就已经被限定了，需要具备Python这门编程语言的基础。

其次是爬虫，它更加像一个“大杂烩”，所需要的知识相对零散，但是，在Python中不管多么复杂的事情，都架不住强大的第三方库。所以，爬虫方面的知识储备更多的是偏向于第三方库的使用，例如，

• bs4
  

• requests

另外，在爬虫过程中较为常用的工具就是正则表达式，这是爬虫无法避开的。

我们爬虫一般是针对某个网站进行爬取，因此，需要对前端的一些知识进行了解。当然，这里不需要你像一个专业的前端开发工程师那样，要深入了解js、php这些。但是，至少要对html、css有一定的认识。

最后，就是数据分析方面。数据分析首先要知道数据库的使用。常用的数据库无外乎是关系型和非关系型数据库，但是，无论是哪一种，我们在接触数据的过程中都会涉及到增删改查，因此，要对数据库或者hive这些有一定的认识。

获取到数据之后，如何把它发挥到最大价值？这就需要看具体应用场景。例如，你需要对它进行预测，那么，你还需要具备一些机器学习的知识。

学习顺序

前面已经把需要学习的知识囊括进去了，其实，已经按照需要的顺序进行排列了，在这里，再进行总结归类一下。

1. Python
   

2. 正则表达式

3. bs4

4. requests

5. html和css

6. 数据库

7. 机器学习

很高兴回答这个问题，python做爬虫和做数据分析要分开来看。

既然是用python来做，语言基础是二者都需要的，如果你本身就了解python的基本语法，这一步就可以略去，否则你要补充python基础语法知识，如果从来都没有接触过编程语言，要从头学起还得花点时间，如果学习过j***a、c之类的其他编程语言，花一天时间把python基础过一遍就好了。

爬虫

1.前端基础知识

做爬虫，你的研究对象就是这些网页，首先就要了解这些网页的工作原理，前端基础如html+css+js这些，不一定要会做，但是要能看懂，要会使用浏览器分析元素，这里推荐一款chrome的小插件xpath helper，可以帮你快速解决元素提取。

如果你爬取的网站需要登录，还要了解cookie会话保持的知识。

在具体做爬虫的时候，如果是简单的、不需要太多重复操作的网站，可以用beautiful soup，一些request请求就搞定了，还是建议学习scrapy框架，方便规范的爬取网站

数据分析

数据分析实在数据提取基础上做的，其实就是一些数据运算，首先还是要掌握一些统计学基础了，数据***集好之后，确定要分析的方向，数据计算可以使用padas数据分析库，这个库非常强大，基本满足你的多数需求，数据分析也离不开可视化工具，可以用pyecharts做数据图表，帮助你更好的分析数据。

到此，以上就是小编对于python数据分析学习路线的问题就介绍到这了，希望介绍关于python数据分析学习路线的3点解答对大家有用。