python数据分析要学哪些东西

随着大数据时代的到来，数据分析已经成为了一项关键技能。Python因其易于学习和使用的特性，成为了数据分析领域最受欢迎的编程语言。要想在数据分析领域获得成功，掌握Python编程语言是必不可少的。但是学习Python并不足够，我们还需要掌握许多其他工具和技能。本文将从多个角度分析Python数据分析需要学习哪些东西。

1. 基本Python编程知识

Python作为一门编程语言，在学习数据分析之前，你需要首先掌握基本的Python编程知识。这包括但不限于变量、条件语句、循环语句、列表、字典和函数等基本知识。如果你已经有编程经验或熟悉其他编程语言，学习Python将会更加轻松。

2. 数据库和SQL

不管是哪个公司或行业，都会有大量的数据需要处理和分析。因此，掌握数据库和SQL查询语言是Python数据分析的另一个关键方面。掌握SQL将帮助你在Python中轻松地从关系型数据库中检索和存储数据。

3. 数据分析库

在Python中，有几个常用的数据分析库。Pandas是最著名的数据分析库之一，它提供了数据处理、清洗、转换、分组和分析的各种工具。Pandas是一个基于NumPy的库，能够处理任何大小的数据集。NumPy是一个用于科学计算的Python库，Pandas及其它一些库使用NumPy数组作为其核心数据结构。Matplotlib和Seaborn是数据可视化库，它们可以帮助你创建各种各样的图表。这些库加起来构成了Python中最强大的数据分析工具之一。

4. 机器学习和深度学习

机器学习和深度学习是目前最受欢迎的技术之一。Python有许多机器学习和深度学习库可供使用。 Scikit-learn是一个免费而开源的库，提供了各种各样的机器学习算法和工具。 TensorFlow是完全开源的深度学习库，可以帮助你构建和训练神经网络。