¿Cómo empezar con el análisis de datos de Python?

1. Recopilación de datos Python es flexible, fácil de usar y fácil de leer y escribir. Puede llamar fácilmente a bases de datos y datos locales. Al mismo tiempo, Python también es la herramienta preferida de los rastreadores web actuales. Scrapy es un marco de rastreo web y raspado de pantalla rápido y avanzado desarrollado en Python para rastrear sitios web y extraer datos estructurados de las páginas. Scrapy es versátil y puede usarse para extracción de datos, monitoreo y pruebas automatizadas.

II. Organización de datos NumPy proporciona muchas herramientas avanzadas de programación numérica, como tipos de datos matriciales, procesamiento de vectores y bibliotecas aritméticas complejas. Hecho para realizar procesamiento numérico riguroso. Muchas grandes empresas financieras, así como importantes instituciones de informática científica, están utilizando NumPy: Lawrence Livermore y la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio (NASA) utilizan Pandas para manejar algunas tareas que de otro modo requerirían el uso de lenguajes como C, Fortran o Matlab. PandasPandas es una herramienta basada en NumPy diseñada para resolver tareas de análisis de datos. Pandas se integra con una gran cantidad de bibliotecas y algunos modelos de datos estándar para proporcionar las herramientas necesarias para procesar de manera eficiente grandes conjuntos de datos. Pandas proporciona una gran cantidad de funciones y métodos que nos permiten procesar datos de forma rápida y sencilla. Descubrirá rápidamente que este es uno de los factores clave que hacen de Python un entorno de análisis de datos potente y eficiente.

3. Modelado y análisis Scikit-learn es un paquete de software imprescindible para el análisis y modelado de datos. Proporciona y resume algoritmos y soluciones de problemas comúnmente utilizados en el campo actual del análisis de datos, como los problemas de clasificación. y problemas de regresión, problemas de agrupamiento, reducción de dimensionalidad, selección de modelos, ingeniería de características, etc. Además, un paquete similar es Seaborn, que es un paquete para visualización estadística.

Con respecto a cómo comenzar con el análisis de datos de Python, Global Green Vine está aquí para compartir con usted que el aprendizaje es interminable y que aprender bien una habilidad lo beneficiará a lo largo de su vida, por lo que siempre que Si estás dispuesto a estudiar mucho, puedes empezar en cualquier momento. No demasiado tarde. Si desea continuar aprendiendo sobre los métodos y materiales de aprendizaje de programación de Python, puede hacer clic en otros artículos de este sitio para aprender.