⑴ python數據分析師需要學什麼
python數據分析師。現在大數據分析可以熱得不要不要的。從發展來看，python數據分析師很有前景的。但也並不是隨便一個公司就可以做大數據分析的。有幾個問題是做大數據要考慮的：大數據來源是否全面，分析什麼，誰來使用等等。當然如果能到能做大數據的公司，那薪水還是可觀的。要做python數據分析師，有一些東西是不得不學的，要不然，做不了分析師的，可能做的程序員，幫別人實現分析的結果而已。第一：統計學知識。（推薦學習：Python視頻教程）
這是很大一部分大數據分析師的短板。當然這里說的不是簡單的一些統計而已。而是包括均值、中位數、標准差、方差、概率、假設檢驗等等具有時間、空間、數據本身。差不多應該是理工科的高等數學的知識，甚至還高一點兒。要能夠建模，要不然你分析出來的結果離實際相差十萬八千里的話，估計要不了幾天，你就會被卷鋪蓋走人了。當然，做個一般的大數據分析師，就不會涉及到很深的高等數學知識了，但要做一個牛B的大數據分析師，還是要學習學習再學習。
第二：很多人想不到的，你還是把EXCEL玩熟悉吧。
當然不需要掌握的高大全，也得要掌握常用的函數，比如重點包括但不限於sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，時間轉換，透視表，各種圖表做法等之類的。如果數據量不算是特別大的話，Excel能夠解決很多問題。比如，篩選部分贓數據，排序，挑選滿足條件的數據等等。
第三：分析思維的練習。
比如結構化思維、思維導圖、或網路腦圖、麥肯錫式分析，了解一些smart、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：資料庫知識。
大數據大數據，就是數據量很多，Excel就解決不了這么大數據量的時候，就得使用資料庫。如果是關系型資料庫，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你還得要學習使用SQL語句，篩選排序，匯總等等。非關系型資料庫也得要學習，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起碼常用的了解一兩個，比如Hbase，Mongodb，redis等。
第五：業務學習。
其實對於大數據分析師來說，了解業務比了解數據更重要。對於行業業務是怎麼走的對於數據的分析有著非常重要的作用，不了解業務，可能你分析的結果不是別人想要的。
第六：開發工具及環境。
比如：Linux OS、Hadoop（存儲HDFS，計算Yarn）、Spark、或另外一些中間件。目前用得多的開發工具python等等語言工具。
總之，要做一個高級或總監級的大數據分析師那是相當的燒腦的。要學習了解的東西如果只是單純的數據方面的話，那業務和統計知識的學習是必不可少的。如果是實用型的大數據分析師可能只掌握某些部分就可以。大數據開發工程師的話，基本就是掌握開發環境、開發語言以及各種圖表的應用，也是可以滿足的。畢竟，一個公司要團隊協作，一人懂一部分就可以搞出分析產品出來了。認定一項事情就去干！越干越輕松，越干越牛B！
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⑵ 新人發帖求助，python使用tushare股票分析包方法報錯
阿誰粉包的粉碗和單杯粉碗根基是個放置，仍是用雙杯的粉碗做咖啡就可以，我一般用雙杯粉碗只接一杯咖啡，因為1817的雙杯粉量自己就不多單杯粉量就更少，再加上水溫失蹤的快。所以用雙杯碗做一杯仍是能接管的。單杯太淡咯！
⑶ 用Python 進行股票分析 有什麼好的入門書籍或者課程嗎
概率炒股法：
用python獲取股票價格，如tushare，如果發現股票當天漲幅在大盤之上（2點30到2點50判斷），買入持有一天，下跌當天就別買，你可以用概率論方法，根據資金同時持有5支，10支或20支，這樣不怕停盤影響，理論上可以跑贏大盤。
還有一種是操作etf，如大盤50 etf,300 etf,中小板etf,創業板etf，當天2.30分判斷那個etf上漲就買入那支，不上漲什麼都不買，持有一天，第二天如是。
⑷ Python和金融分析的關系量化交易內容深度
Python是一種腳本語言，就是程序員用的代碼語言。
Python的功能不可以說不大，在金融數據分析裡面有著很方便的應用。
但是需要你專門去學Python，不然看到一堆代碼只會懵逼。
⑸ 自學了python，想要從事數據分析師工作，可是代碼能力不夠怎麼辦
Python由於簡單易學、語法優美、應用廣泛等優點，獲得了大批百的粉絲。越來越多的軟體工程師使用Python進行大數據處理，越來越多的科研工作者使用 Python 來進行數據分析。Python數據分析的待遇多少，具體還要看各人的能度力而定。
目前Python就業好不好?
來自智聯招聘、看準網、拉勾網、前程無憂、中華英才網等招聘網站的數據顯示，隨著Python語言的持續火熱，企業對於Python技術人才的需求也在不斷增加——日均需求量甚至達到15000+，北上廣深等一線城市的需求更是數量龐大。
職友集統計數據顯示，全國Python工程師的平均月資達19160元，其中20-30K的工程師數量超過了四成。
學習Python的程序員，除了能從事Python開發工程師、Python高級工程師、Python自動化測試外，也能夠朝著Python游戲開發工程師、SEO工程師、Linux運維工程師等方向發展，發展方向較為多元化。
學習Python能從事數據分析相關工作嗎?
Python擁有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科學計算方面十分有優勢，尤其是pandas，在處理中型數據方面可以說有著無與倫比的優勢，已經成為數據分析中流砥柱的分析工具。
Python具有強大的編程能力，這種編程語言不同於R或者matlab，Python有非常強大的數據分析能力。在爬蟲、寫游戲以及自動化運維等領域中Python也有著很廣泛的應用，你可以使用一種技術去解決所有的業務服務問題，充分體現了Python有利於各個業務之間的融合。如果使用Python，能夠大大的提高數據分析的效率。
想要快速入門IT從事數據分析，Python是非常不錯的選擇。但如何才能高效率的學習呢?建議你選擇專業的學習，大牛講師全程面授，以項目為驅動，帶你入行Python行業。
⑹ 用Python 進行股票分析 有什麼好的入門書籍或者課程嗎
個人覺得這問題問的不太對，說句不好的話，你是來搞編程的還是做股票的。
當然，如果題主只是用來搜集資料，看數據的話那還是可以操作一波的，至於python要怎麼入門，個人下面會推薦一些入門級的書籍，通過這些書籍，相信樓主今後會有一個清晰的了解（我們以一個完全不會編程的的新手來看待）。
《Learn Python The Hard Way》，也就是我們所說的笨辦法學python，這絕對是新手入門的第一選擇，裡面話題簡練，是一本以練習為導向的教材。有淺入深，而且易懂。
其它的像什麼，《Python源碼剖析》，《集體智慧編程》，《Python核心編程（第二版）》等題主都可以適當的選擇參讀下，相信都會對題主有所幫助。
最後，還是要重復上面的話題，炒股不是工程學科，它有太多的變數，對於現在的智能編程來說，它還沒有辦法及時的反映那些變數，所以，只能當做一種參考，千萬不可過渡依賴。
結語：pyhton相對來說是一種比較高端的學科，需要有很強的邏輯能力。所以入門是非常困難的，如果真的要學習，是需要很大的毅力去堅持下去的，而且不短時間就能入門了，要有所心理准備。
⑺ 跑python和c++代碼做選股回測，股票分析。買thinkpad哪個系列好內存、硬碟、cpu選什麼配置
不玩游戲的話，直接thinkpad x1 carbon 2017.有錢就直接頂配，沒錢至少i5-7200U 8G 256GSSD屏幕用fullhd 就夠用了。
⑻ python數據分析師待遇有多少
Python由於簡單易學、語法優美、應用廣泛等優點，獲得了大批的粉絲。越來越多的軟體工程師使用Python進行大數據處理，越來越多的科研工作者使用 Python 來進行數據分析。Python數據分析的待遇多少，具體還要看各人的能力而定。
如果你想要專業的學習Python開發，更多需要的是付出時間和精力，一般在2w左右。應該根據自己的實際需求去實地看一下，先好好試聽之後，再選擇適合自己的。只要努力學到真東西，前途自然不會差。
⑼ python用什麼方法或者庫可以拿到全部股票代碼
首先你需要知道哪個網站上有所有股票代碼，然後分析這個網站股票代碼的存放方式，再利用python寫一個爬蟲去爬取所有的股票代碼