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一名数据分析师的Python学习历程

前期,将自己完整的SQL学习历程尽可能详细的总结了一遍,后台也收到了一些读者的反馈,并私信交流Python的学习历程,恰好这也在个人的计划之中。私以为,相较于SQL这种知识体系相对单一、内容体量有限(是指常用操作范围,如果想成为数据库专家自然也是学海无涯的)的知识,分享Python的学习历程要复杂得多。一方面。编程语言本身要涉及计算机组成原理、部分数学基础、数据结构与算法等等,要求更为综合;另一方面,各种编程语言之间也相对互通,若有一门编程语言的基础的情况下再学其他编程语言就会相对容易得多。所以,本篇仅就自身在学习Python过程中的基本路径进行总结。

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成为一名数据分析师,应该掌握怎样的技术栈?

数据分析师是不易被人工智能取代的新兴职业,相比算法工程师、人工智能工程师而言比较好入门。学好数据分析,也可为进一步的数据科学、机器学习打下一定的基础。 最近我知乎了各种如何学习数据分析之类的话题,get到了许多打开数据分析的正确姿势,现在就好好归纳总结一哈。 一:编程能力 是否会编程是区别初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭。在这里,我定位的是高级数据分析师,所以编程能力尤为重要,我把它放在了第一位。 有关数据分析的编程语言有Python和R语言。R语言倾向于统计分析、绘图等。统计学家或者学统计学的喜欢用

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Python爬虫

调度器:相当于一台电脑的CPU,主要负责调度URL管理器、下载器、解析器之间的协调工作。 URL管理器:包括待爬取的URL地址和已爬取的URL地址,防止重复抓取URL和循环抓取URL,实现URL管理器主要用三种方式,通过内存、数据库、缓存数据库来实现。 网页下载器:通过传入一个URL地址来下载网页,将网页转换成一个字符串,网页下载器有urllib2(Python官方基础模块)包括需要登录、代理、和cookie,requests(第三方包) 网页解析器:将一个网页字符串进行解析,可以按照我们的要求来提取出我们有用的信息,也可以根据DOM树的解析方式来解析。网页解析器有正则表达式(直观,将网页转成字符串通过模糊匹配的方式来提取有价值的信息,当文档比较复杂的时候,该方法提取数据的时候就会非常的困难)、html.parser(Python自带的)、beautifulsoup(第三方插件,可以使用Python自带的html.parser进行解析,也可以使用lxml进行解析,相对于其他几种来说要强大一些)、lxml(第三方插件,可以解析 xml 和 HTML),html.parser 和 beautifulsoup 以及 lxml 都是以 DOM 树的方式进行解析的。 应用程序:就是从网页中提取的有用数据组成的一个应用。

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领券