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数据挖掘编程的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python数据挖掘编程的解答，让我们一起看看吧。
Python的数据挖掘是干什么的？
Python的数据挖掘是指使用Python编程语言和相关的数据挖掘技术，从大规模的数据集中提取有用的信息和模式。数据挖掘旨在发现隐藏在数据背后的知识和见解，以支持决策制定、预测分析、模式识别、异常检测等任务。
1. 数据清洗和预处理：对原始数据进行清洗、去噪、缺失值处理等操作，以准备好用于挖掘的数据集。
2. 特征选择和提取：通过统计分析、特征工程等方法，从原始数据中选择或提取出对于挖掘任务有意义的特征。
3. 数据可视化：使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，对数据进行可视化展示，以便更好地理解数据的分布和关系。
python 数据挖掘原理？
数据挖掘是通过对大量数据的清理及处理以发现信息, 并将这原理应用于分类, 推荐系统, 预测等方面的过程。
数据挖掘过程：
1. 数据选择
在分析业务需求后, 需要选择应用于需求业务相关的数据. 明确业务需求并选择好业务针对性的数据是数据挖掘的先决条件。
2. 数据预处理
选择好的数据会有噪音, 不完整等缺陷, 需要对数据进行清洗, 集成, 转换以及归纳。
3. 数据转换
大数据分析需要从java，python这些语言开始学吗？该怎么学？
做数据分析也有很多的，虽然都是数据分析但是分析的过程和使用的工具也有很大的区别。比如应用级数据分析员往往通过各种工具软件来完成数据的分析和整理，传统做BI的工程师大多需要掌握数据库知识和业务知识，对编程语言几乎没有任何要求。其实，未来企业使用的更多的数据分析人员是这种应用级数据分析员，简单的说就是做场景数据分析。
另外一种数据分析就是研发级数据分析，这部分数据分析任务往往要结合机器学习等技术来实现，需要掌握各种常见的数据分析算法，以及使用编程语言来实现这些算法，然后由实现工程师完成应用实现。
数据分析的过程涉及到数据***集、整理（清洗、脱敏、归并等过程）、算法设计、算法训练、算法应用等步骤，算法实现则需要使用编程语言来实现，而目前使用较多的语言是Python。我在早期做大数据的时候使用的就是Java，后来改用Python，我比较推荐使用Python来做大数据分析，使用Python确实比较方便。
所以，做大数据分析，如果做研发级数据分析当然需要学习编程语言，但是并不是所有的数据分析师都需要编程。
我目前在带大数据团队，我会陆续在头条上写一些关于大数据方面的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！
感谢邀请，大数据分析不一定从语言学起，是应该从分析方法学起，JAVA和python是目前大数据应用对接比较广泛的语言，但是也有其他语言比如scala，R语言等。最好的学习方法是边学边动手进行实验，选好一个语言可以语言学习和方法学习同时进行
是的，要从这些语言开始学习。
j***a：写分布式的实现，如mr，graph，spark（scala），其中scale是大数据的基础，只有这样才能看懂数据处理。
python：写udf，数据处理，单机版，gpu版，脚本。python代码很好上手学习，而且有很多数据库可以直接拿来用。
但你要知道他们两个分别可以做什么，在数据挖掘[_a***_]的话，python对j***a有很大的优势。除了语言灵活简单之外，数据挖掘相关的库丰富强大也是一个非常重要的原因。而且现在很多数据挖掘数据的工具，都会提供python的接口。
除了数据挖掘这分析之外，比如爬虫，后台等，还有很多强大的轮子可以用。
上面说明了，这两种语言基本是干什么的。如果想做大数据分析，首先要学习语言。如果大家有想学习这两种语言的。给大家发两张学习线路图。
1.j***a
2.python的学习线路图
①大数据分析常用的开发开发框架haoop，spark等都是由J***a系语言编写的，所以J***a系语言（如scale语言）是学习大数据的基础，只有这样你才能看懂数据处理逻辑，有时还需要看源码来处理问题。
②Python语言代码简洁，有丰富的科学数据处理库，善于处理多维数组运算，矩阵运算等复杂数据计算，是大数据分析和机器学习的首选语言。
③引用大神们的一句话总结这个问答“抛开使用场景和用户需求来空谈技术，都TM是耍流氓”。
大数据培训学习主要分为：大数据开发、数据分析与挖掘。
一般说的大数据培训是指大数据开发，需要学习J***a；
数据分析与挖掘学习Python；
二者的入门学习确实要从这些语言开始，如果你选择其中一个学习，选择相应的编程语言开始学习即可。
正好这两种类型加米谷大数据都有相关课程，我就来说说二者主要的学习内容吧：
加米谷大数据开发：
0基础 · 第一阶段 J***a开发·
第二阶段 大数据基础·
python与大数据什么关系啊？
Python语法简单，所以上手快，这是第一个优点。
代码可读性强，这是第二个优点。
各种功能包也足够丰富，生态好，这是第三个优点。
原型实现快，第四个优点。
爬虫和数据分析库还有ML库很好用，第五个优点。
结合上上面的优点，所以它现在主要被应用在大数据
Python是编程工具，大数据是爬取海量数据后的分析。大数据也可以用其他编程如C等等，但是用Python简单。因为Python内置很多库，就是集合多个工具，省事。尤其是在大数据和人工智能上，工具更多。
在过去几年中，对数据分析师和数据科学家的需求一直在快速增长。Python是用于数据分析最流行的语言，如果你想在数据字段中，您将工作可能需要学习Python(尽管R可以是一个伟大的选择。
像任何编程语言一样，Python需要花费一些时间来掌握。但是，如果您有动力并愿意学习一种新技能，那么就有很大的机会来满足就业市场对数据科学家的需求。数据科学领域充满了需要Python编程能力的工作。在2017年，IBM估计到2020年对数据科学专业人员的需求将增长28%。
了解Python是在包括工程，医学研究，人工智能，机器学习，汽车等行业的数据科学和其他编程工作中的一项关键技能。尽管学习数据科学似乎很漫长，但您可能会惊讶地发现，进入数据科学的Python的入门门槛实际上很低，尤其是与高回报相比。
为什么Python需求如此之高?
Python社区内部有个玩笑，说Python是所有功能的第二好语言。当然，最好的办法是主观的，但是Python非常灵活。这是最常见的- 数据的科学使用的语言(R是紧随其后)，并且它也经常在其他一些行业的使用。
其广泛普及的原因之一是它是处理数据时更易于学习和使用的语言之一。而且，***的是，对于雇主和数据科学家来说，不需要多年的学习时间即可掌握。
学习Python需要多长时间?
只要有适当的时间和奉献精神，您就可以在短短几个月内学习Python !
到此，以上就是小编对于python数据挖掘编程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python数据挖掘编程的4点解答对大家有用。
