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自学3年Python的我成了数据分析师,总结成一张思维导图
我们首先明确一个大的方向，知道自己以后要做什么。因为我是统计学专业，所以我会选择从事数据分析行业，那么 用Python做数据分析成了一个最佳选择 。
但是对于一个专业的数据分析师来说，他会针对一个问题进行系统的剖析，很快就会形成一种由点到线、由线到面、由面到体的一种思维过程，很快就会得出一个很好的结论，效率及其高的。
第三：分析思维的练习。比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析，了解一些***art、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。第四：数据库知识。
统计学硕士对python要求高吗
数学基础：统计学是建立在坚实的数学基础上的，因此需要掌握高等数学、线性代数、概率论等数学知识。数据分析能力：统计学专业需要具备较强的数据分析能力，能够处理和分析大量的数据，并运用统计方法进行数据建模和推断。
数据科学专业对代码要求比较高。数据科学是一门跨学科的学科，它涉及到数学、计算机科学、统计学等多个领域。在实践中，数据科学家需要使用代码来处理各种数据分析、挖掘和建模工作。
统计学硕士项目对本科背景的要求并非特别严格，但最好是要有一定的数学背景，修过相关的数学课程。比如像华盛顿大学的统计学硕士就要求申请者最好有数学和统计背景，30学分以上的数学和统计课程，包括1年的中级微积分，线性代数以及概率论课程。
总的来说，统计学专业对电脑配置的要求相对较低，一台中低端的笔记本电脑即可满足大部分需求。然而，如果你需要处理大规模数据集、进行复杂的统计计算或者进行机器学习任务，可能需要更高性能的电脑配置。
Python想要从事数据分析工作,都要学习哪些知识?
Python基础知识：作为入门数据分析的工具，首先需要掌握Python的基本语法和数据结构，如变量、列表、字典、循环和条件语句等。这些基础知识是后续数据分析的基石。
python数据分析要学4点：熟练地使用数据分析主流工具。数据库、数据***集核心技能。数据分析高级框架。实际业务能力与商业分析。自然智能，指人通过大脑的运算和决策产生有价值的行为。
学习一些基础理论知识 高等数学是学习Python开发的基础，数据挖掘、模式识别、人工智能智能等都是需要用到很多的微积分元素来预算的。以及优化理论和算法。
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