大家好，今天小编关注到一个有意思的话题，就是关于python课程数据的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python课程数据的解答，让我们一起看看吧。
python是水课吗？
在计算机科学领域，"水课"一般指的是课程难度较低，内容较为基础或简单的课程。而Python是一种高级编程语言，被广泛应用于软件开发、数据分析、人工智能等多个领域，具有强大的功能和灵活性，因此并不被认为是水课。学习Python可以涉及多个方面，包括基本语法、数据结构、算法、面向对象编程等内容，因此它可能对一些初学者来说并不简单。然而，对于有一定编程经验的人来说，Python的清晰语法和丰富的库能够使编程变得更加轻松和高效。总的来说，Python并不是一门水课，而是一门功能强大且广泛应用的编程语言。
学python做数据分析？
可以啊，现在Python语言主要应用于爬虫技术，对数据的抓取很精准，并且之所以Python会成为做数据分析的首选，也是因为有比较齐全的数据库，利于抓取，很适合做数据分析。而且现在大数据技术和机器学习，都会用Python开发。北京尚学堂百战程序员Python课程就很好呢，可以先试听，再深入学习的。
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。
数据分析是学习Python的主要就业方向之一，随着大数据分析、数据挖掘等数据相关领域的持续火热， 用Python做数据分析的工作相信也越来越多，这也是促使Python语言本身再次火热的原因之一。
让我们从下面几个方面来看看为什么Python适合做数据分析：
1， 语言特性
Python是一门开源的、功能强大的动态编程语言， 对于动态语言来说， 往往提供开发友好的编程方式。 Python有强大的社区支持、有成千上万的成熟库和框架的支持。这使得使用Python做开发非常便捷。
2， 由于数据分析的库和框架的支持
正是由于Python语言的流行性，在细分的各种工作领域中的库的层出不穷，在数据分析领域尤为如此。 不仅仅是性能良好的基础的Numpy库, Scipy库, 还有支持统计分析的Pandas库， 支持机器学习的Scikit-Learn库以及支持数据可视化的matplotlib以及seaborn等等。每种库和框架都足够成熟适合现实生活中的数据分析工作要求。
另外，对于大数据领域中的流行框架如Spark, Tensorflow, PyTorch等, Python也是官方支持的主要接口语言。
3， 工具的支持
做数据分析是必须要学习python的，你要可以学会python很好就业的，现在市场这方面人才都不多，所以现在把python学好，未来发展前途还是非常好的。
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题主问的是学Python做数据分析怎么样？我就实话实说了：不怎么样，尽管现在各种网站把Python捧得很高，认为数据分析师必须要有Python技能。今天我想泼一盆冷水。
为什么这么说呢？因为自打我工作以来真枪实弹的干完之后，我发现在数据分析的工作中很多很多产生巨大价值的分析仅仅是使用Excel或者一些简单的分析工具就能完成的。
而其实大家在没工作之前其实大多觉得：Python多牛逼啊，学会了R多厉害啊，确实Python和R很厉害，在做一些更深层的分析的时候非常好用，***。
就拿前段时间刚结束的一个项目来说：这个项目的目的是提高用户的次日留存从40%提升到60%，我们一共做了几件事情。第一步是先***集分析了用户的所有行为数据，与老的app对比；第二步是发现数据中的差异，寻找差异的原因；第三步寻找到原因之后开始研究相应的可解决的方案。
到此，以上就是小编对于python课程数据的问题就介绍到这了，希望介绍关于python课程数据的2点解答对大家[_a***_]。
