Python數據分析要學哪些東西

要學習Python數據分析，主要學習以下內容：

1、Python編程語言：學習Python編程語言的基礎知識，包括變量、數據類型、條件語句、循環語句、函數、模塊、包等。

2、數據結構與算法：了解常見的數據結構和算法，如列表、字典、集合、遞歸、排序、查找等，可以幫助你更高效地處理和分析數據。

3、數據庫：了解關系型數據庫（如MySQL、PostgreSQL）和非關系型數據庫（如MongoDB、Redis）的基本知識，以及SQL語言的基礎。

4、數據可視化：掌握數據可視化的基本概念和常用工具（如Matplotlib、Seaborn、Bokeh等），可以更直觀地展示數據。

5、統計學基礎：掌握基本的統計學知識，如概率、假設檢驗、回歸分析等，可以幫助你更深入地理解數據。

6、機器學習基礎：了解機器學習的基本概念、算法和工具（如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等），可以幫助你構建預測模型和分類器，從而進行數據分析和決策。

7、其他工具和技術：如NumPy、Pandas、Jupyter Notebook等。

需要注意的是，Python數據分析是一門綜合性較強的學科，需要學習多方面的知識。建議在學習時結合具體項目實踐，更容易掌握相關技能。

學Python數據分析后能干嘛

學習Python數據分析后，您可以在許多不同的領域找到工作，如數據科學、商業智能、金融、醫療保健、社交媒體、互聯網搜索等等。以下是一些您可以從事的職業：

數據分析師，數據科學家，業務分析師，商業智能分析師，數據工程師，機器學習工程師，量化分析師，金融分析師，數據可視化專家，互聯網搜索工程師，

在這些職業中，您將會使用Python進行數據分析、數據挖掘、數據清洗、數據可視化、機器學習等工作。