1、利用Python处理和计算数据 在第一步和第二步，我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科学计算，pandas主要用于表型数据处理。利用Python分析建模 在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn两个库。Statsmodels允许用户浏览数据，估计统计模型和执行统计测试。
2、Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。
3、数据获取Python具有灵活易用，便利读写的特点，其能够非常便利地调用数据库和本地的数据，同时，Python也是当下网络爬虫的首选东西。Scrapy爬虫，Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，能够用于数据挖掘、监测和自动化测验。
4、Python 数据分析 掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。
5、python怎么分析数据？在不同的场景下通常可以采用不同的数据分析方式，比如对于大部分职场人来说，Excel可以满足大部分数据分析场景，当数据量比较大的时候可以通过学习数据库知识来完成数据分析任务，对于更复杂的数据分析场景可以通过BI工具来完成数据分析。
6、数据获取Python具有灵活易用，方便读写的特点，其可以非常方便地调用数据库和本地的数据，同时，Python也是当下网络爬虫的首选工具。Scrapy爬虫，Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。
数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。类型（推荐学习：Python视频教程）在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
python大量的库为数据分析提供了完整的工具集 python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Lsnull是Python中检查空置的函数，你可以对整个数据进行检查，也可以单独对某一列进行空置检查，返回的结果是逻辑值，包括空置返回True，不包含则返回False。
Python拥有丰富的库，提供了全面的数据分析工具集。在科学计算领域，Python的numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas和ipython等工具尤为突出。特别是pandas，在处理中型数据方面表现卓越，已成为数据分析中不可或缺的工具。 相较于MATLAB、R语言等其他数据分析专用语言，Python的功能更为全面。
1、python书籍推荐有：《Python编程：从入门到实践》《Head-FirstPython（2ndedition）》《“笨方法”学Python》《Python程序设计（第3版）》《像计算机科学家一样思考Python（第2版）》。
2、《笨方法学Python》、《流畅的python》、《EffectivePython：编写高质量Python代码的59个有效方法》、《PythonCookbook》。《利用Python进行数据分析（原书第2版）》、《Python数据科学手册（图灵出品）》。
3、《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。Python核心编程 《Python核心编程（第3版）》是经典畅销图书《Python核心编程（第二版）》的全新升级版本，总共分为3部分。
4、《PYTHON基础教程（第2版本）》这本书非常的适合零基础或者只有一点编程经验的朋友，它从baiPython程序的安装，交互式解释器的使用，基础数据类型，各种条件语句等方方面面的基础知识都讲到了，而且在书的最后几个章节，还有10个练习的实战项目，非常适合新手入门来学习。
5、编程小白的第1本Python入门书 本书非常适合真正想要开始学习Python，但对Python 中具体内容一无所知，只是懂一些皮毛的新手小白阅读。 作者在文中插入了大量的图片辅以理解，将编 程的抽象概念进行类比和视觉化使其更加具象。
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。阶段三：前端开发 Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
编程技能 Python：Python是大数据领域中最常用的编程语言之一。大数据工程师需要掌握Python的基本语法和数据处理库，如NumPy和Pandas，以便对数据进行清洗和预处理。Java：Java是Hadoop等大数据处理框架的主要编程语言，熟练掌握Java编程对于构建大规模分布式系统至关重要。
学完Python做云计算开发 Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。
以下是47个关键Python人工智能库的精选介绍，涵盖了从基础数学计算到高级深度学习的全方位应用： numpy：科学计算的基础，提供高效多维数组操作。它是Numpy-SciPy库的核心，为数据处理和数值计算奠定了强大基础。 scipy：算法库的补充，包含优化、信号处理和线性代数等功能，为复杂数据分析提供支持。
1、阶段一：Python开发基础 Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。阶段二：Python高级编程和数据库开发 面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
2、阶段一：Python开发基础 Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
3、掌握编程思想 很多人学习编程的时候一上来就阅读大量的书籍，死记硬背各种语法，然而到最后成效并不大。如果想成为一名优秀的程序员，最重要的是掌握编程思想、找到编程感觉，而不是死记硬背语言本身。一名程序员的高级境界，是在反复的实践、观察、分析、比较、总结中潜移默化积累的。
4、~5年工作经验的Python工程师，薪资在15K-25K；5~10年工作经验的Python工程师，薪资在25K-50K。Python工程师要学习多久如果每天都学习Python的话，初学者1-2个月就能基本掌握Python的基本概念，8-12个月基本能熟练掌握，而经验丰富的程序员来学习Python的话大概3个月就能毫无阻碍的使用。
