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数据基础学习的，于是小编就整理了2个相关介绍Python数据基础学习的解答，让我们一起看看吧。
如何入门Python数据分析库Pandas？
pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
Pandas 是python的一个数据分析包， Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data ***ysis）。
pandas指南：
方向是大数据，零基础，从python入手发展合适吗？
建议你学Python吧，不过说句实在话，大数据真不好学，我现在也在正在学，想想就有点扯淡，公司没人懂这个，又没人教我，还让做这个，为了公司以后发展，要我开发一套流程，做的是kaggle上面的一个比赛，训练集有10万，测试大概有20万，如果你做大数据，很有必要去了解kaggle的这个比赛平台，如果在比赛中取得了好成绩绝对能为你找工作带来不少的好处，毕竟上面都是大牛，想拿个好成绩非常不容易。做大数据其实就是数据分析加数据挖掘，所以对统计学以及概率论可以要求要高点，给你推荐几本书，Python数据分析与挖掘，还有Python数据分析，还有机器学习实战，好好加油。
大数据作为第三次信息化浪潮的代表技术之一在未来的发展一定会有广阔的空间，所以大数据方向现在是一个比较热门的选择，也是一个比较好的选择。
大数据是我的研究方向之一，关注我的朋友应该知道我在头条上回答了很多关于大数据的问题，也写了一些关于大数据的科普文章，这些文章多是从技术角度入手。今天我就讲一讲做大数据方向需要什么样的编程基础，以及这些编程语言在大数据方向都能做什么事情。
大数据涉及的内容是以数据为中心进行拓展，涵盖数据的***集、整理、传输、存储、安全、分析和呈现，这是基本的研究流程，当然还要跟不同行业的结合，通过机器学习等方法来发现数据背后所隐藏的联系，而这正是大数据的价值所在。
由于大数据以数据为中心，所以涉及的内容不仅仅是计算机领域，还涉及数学、统计等专业的内容，所以不少数学专业和统计专业的朋友也在做大数据方面的工作。多领域、多专业融合是大数据的特点，这些不同角色的大数据人所使用的工具也不尽相同。
计算机专业的大数据人以平台为基础，在平台上研发各种行业的大数据应用，这部分人需要掌握编程语言，比如以Hadoop平台为例可以选择使用Java、Python，如果使用Spark平台，可以选择使用Scala、Python。这几种语言本身是可以做落地应用的语言，不仅可以做算法实现，还可以提供完整的处理流程支持，目前大数据领域Python比较受开发人员欢迎。
Python语言本身比较简单适合零基础学习，但是做大数据却是需要一定基础的，比如需要熟练使用Linux平台，需要数据库基础知识，需要数学基础知识等，编程语言只是其中的一项。
J***a语言是目前比较流行的开发语言，使用人群也非常庞大。使用J***a做大数据也是一个常规方案，我早期就是使用J***a做Hadoop平台下的开发。
如果是数学专业、统计专业则更多关注于算法、分析领域，比如各种算法的设计、实现和应用，比如统计专业经常使用R语言，R语言做大数据分析还是非常方便的。成熟的大数据团队都会配备算法工程师，而BI团队则更多出自于统计领域。
总的来说，做大数据方向从零基础开始学习需要一个系统的[_a***_]，也需要时间的保障，从Python开始学习是可以的，但是建议初学者最好能找专业人士制定一个适合自己的学习计划，如果有人指导一下则更是事半功倍。
如果有大数据方面的问题也欢迎咨询我。
到此，以上就是小编对于python数据基础学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python数据基础学习的2点解答对大家有用。
