内容介绍

本文介绍 Python数据分析师 总览内容，随着后续文章的增加，在文章最后整理的自学文章会不断的更新。所有文章均为原创整理，内容有很多，在陆续整理的过程中逐步分享，文章记录着作者成长学习中的点点滴滴。欢迎收藏、点赞、转发。

虽然作为一名数据分析师来说编程不是必备技能，对于不管任何编程语言Python、R、MATLAB、GO等等这些都是工具，不管使用哪一种语言我们的目标是一致的，就是做数据分析，得到想要的结果，然后进行解读，所以对于编程来说没有好坏之分，因此选择一个适合自己的就可以了。

本系列文章介绍的是对于Python复杂的编程语言中提取了数据分析常用的数据处理以及数据可视化等数据分析师常用的内容，区别与其他的Python编程教程，如果是纯开发的小伙伴，看完本系列的文章仅仅只能掌握数据相关处理的内容，并不能完全掌握开发方面的技能，请有选择阅读。

未来更新的内容会包括F1a;机器学习、深度学习、Python算法、神经网络引用等等内容会分布在我的各个专栏中，有兴趣的小伙伴欢迎收藏。

简单自我介绍

估计打死各位读者都想不到作为日语系毕业的我，在清华大学的研究院做技术顾问，曾经由于学日语的男性找工作受歧视，毕业到现在这十几年一直就没有从事过和日语相关的岗位，反而在超市打过工、当过库管和采购、卖过保险和POS机、做个金融管理等等，这些过去不堪回首。

入行搞IT这个纯属机缘巧合，和歪打正着。有兴趣的小伙伴可以点击下面的文章做一个简单的了解。我是32岁迷茫的时候才决定入行。

大龄零基础的文科生的我靠学Python逆袭，不到2年入职清华大学研究院

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Python的前世今生

Python的诞生

Python的创始人为GuidovanRossum。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABc语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是因为他是一个叫MontyPython的喜剧团体的爱好者。

Python数据分析应用

• 数据采集：以Scrapy为代表的各类方式的爬虫。

  

• 数据库连接：Python有大量各类数据库的第三方包，方便快速的实现增删改查。

  

• 数据清洗：Numpy、Pandas，结构化和非结构化的数据清洗及数据规整化的利器。

  

• 数据分析：Pandas、statsmodels、Scipy，统计分析，科学计算、建模等。

  

• 数据可视化：;matplotlib、Seaborn等等大量各类可视化的库。

  

• 机器学习和深度学习（算法应用）。

  

开启Python之路

Python的安装

对于数据分析师而言，不建议使用原生的方式安装Python。而是使用对数据分析师更加友好的 Anaconda 进行安装，更多辅助数据分析师的功能。

并且基于 Anaconda 的 Jupyter NoteBook，也是集成很多使用功能的编辑器同时兼具交互式的优点。可以在同一个界面中保存展示代码，展现运行结果，实时互交式运行代码等功能，并且对新手非常友好，不需要过多的配置。

安装教程点击这里：

在windows下安装Python，Anaconda最新版本、免费Pycharm极简教程

自学文章目录

数据分析师办公基础

数据分析师做文字报告要掌握的Word使用的40个必备技巧 数据分析师不会Python没关系，掌握Excel的36个技巧一样做数据分析 数据分析师干活的累死累活，最后还要会写PPT的5条原则

数据分析师的统计基础

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数据分析师的MySQL数据仓库

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数据分析师的编程基础

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数据分析师的网络爬虫

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Python模块 PyEchart 数据可视化

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走进机器学习的世界

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