파이썬 데이터 분석을 위해 알아야 할 것은 무엇입니까?
Basics of 프로그래밍
프로그래밍 경험이 없는 초보자라면 먼저 프로그래밍의 기본을 마스터해야 합니다. (특히 다른 업계에서 IT 업계로 전환한 친구들) 초보자의 경우 블로거는 Python 언어가 최선의 선택이라고 믿습니다. 해석된 동적 고급 언어인 Python은 이해하기 쉽고 시작하기 쉽기 때문에 초보자가 배우기에 매우 적합합니다. Python 언어를 빠르게 시작하기 위한 권장 도서: Concise Python. 이 책의 원래 영어 버전은 "A Byte of Python"이며, 이를 "Concise Python"으로 번역했습니다. 그 블로거는 이 책을 많은 사람들에게 추천하기도 했습니다. 이 책을 읽고 나면 기본적으로 모두가 이 책이 파이썬을 시작하는 데 가장 빠르고 효과적인 책이라는 데 동의할 것입니다.
이미 Python 프로그래밍의 기본 사용법을 알고 있고 계속해서 Python을 깊이 있게 배우고 싶다면 블로거는 Liao Xuefeng Python Tutorial을 읽어볼 것을 권장합니다. 기본적으로 Python 프로그래밍 입문부터 숙달까지 모든 지식을 다루고 있습니다. 이를 철저하게 이해할 수 있다면 Python 언어를 마스터했다고 할 수 있습니다.
Python의 이론적 지식을 학습한 후에는 당연히 적용하고 실습해야 합니다. 이전에 블로거는 Python 초보자를 위한 실용적인 프로젝트에 매우 적합한 기사를 공유했습니다. 매우 흥미롭고 구현하기 쉽습니다.
데이터 분석의 기초
비즈니스 수준의 기본적인 이해는 제쳐두고, 데이터 분석을 잘 배우기 위해서는 먼저 통계 분석을 이해해야 합니다. 아래 블로거에는 통계 분석의 몇 가지 핵심 내용이 나와 있습니다.
2. 표본 추출, 분포, 추정, 가설 검정
3.
SQL 언어SQL 학습을 위한 권장 학습 경로:
1.php 중국어 웹사이트
2.w3school
3. SQL은 알아야 하고 알아야 합니다
기본적인 Excel 작업
은 Excel로 Microsoft의 뛰어난 스프레드시트 처리 도구인 는 데이터 분석가가 마스터해야 하는 기능이기도 합니다. 회사 내 다른 부서의 많은 비기술 직원은 프로그래밍 도구 사용 방법을 모르지만 비교적 간단한 Excel을 사용하여 일부 보고서를 처리하기 때문입니다. 이때 Excel에서 일부 데이터 분석 작업을 수행한 다음 피드백을 제공해야 할 수도 있지만 너무 깊이 들어갈 필요는 없으며 다음과 같은 핵심 기능만 익히면 됩니다.
1. check
2. 자주 사용하는 다양한 기능 활용
3. 다양한 기본 아이콘 제작
4.
위 내용은 파이썬 데이터 분석에 대해 배울 점의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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