一、python零基础学习多久？

python基础学习2周，如果有语言基础一周就够了。

二、大数据分析零基础学习需要多久？

至少几个月吧，如果从零开始回头点吃力。

三、零基础参加python培训需要学习多久？

Python是一种代表简单主义思想的语言。同样一个程序,使用C可能需要1000行代码,使用Java需要100行代码,而使用Python则只需要20行代码。

可能有同学要问了，Python那么简单，那零基础参加python培训需要学习多久?今天我们就一起来看看这个问题。

现在的培训机构，一般Python的培训时间都在五个月左右，一般会用五周左右的时间学习Python核心编程，通过Python语言基础知识以及Linux相关知识的学习，了解什么是数据库，掌握Python的基础内容。

第二阶段会用五周左右的时间学习全栈开发的内容，并通过几个项目将学员之前阶段所学习的大多数知识点融入到项目中复习，并且配合项目讲解新的内容，用真实的企业项目，使学员掌握真正的开发流程和技术。

第三阶段是网络爬虫的学习，一般是3周左右，学习爬虫的工作原理和设计思想以及使用Scrapy框架和MongoDB实现百万量数据的爬取，学完这一阶段，基本可以胜任Python爬虫工程师的职位。

第四阶段就是重头戏人工智能的学习了，这一阶段是花费时间最长的，在六周左右，学习人工智能领域中的图像识别技术，对行业中流行的数据模型和算法有所了解，使用主流人工智能框架进行项目开发，深入理解算法原理与实现步骤。

最后就是5周左右的就业指导，根据学员具体情况，指导学员修改简历、项目，多方面提供就业服务。

四、python分析什么数据？

在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。

定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据(或者说资料)的分析

五、零基础如何学习数据库？

1、零基础，想要自学数据库的话，觉得起步阶段首选《数据库系统概念》这本书，因为这本书比较系统且综合全面。里面包含了数据模型、关系模型、基于对象的数据库以及XML、数据存储和查询、事务管理、数据库系统体系结构等各方面的相关内容。相当地直观易懂，里面的有些内容运用了结构清晰的图示和示例来取代形式化的证明。2、然后，需要选择一个具体的数据库产品学习，比如常见的Access、SQL-Server、MySQL、Oracle、DB2，不同的数据库产品之间区别很大的，每一种数据库都有与之相应的经典书籍，官方也有那些入门文档。自己到网上搜对应的数据库名字就能找到了。当然，如果你想快餐式入门，那就看些视频或者国内的一些什么XXX从入门到精通、XX天精通XXX之类的书吧！3、现在常见的数据库大部份都是关系型数据库，不管是理论和操作基本都是一样的，如果从操作和易学的角度来说，SQL　SERVER还是比较容易上手的，网上的资料和各种书籍也不少，但是如果数据量大，数据库的稳定性来说，Oracle还是比较要强一点的。你就看自己的情况来选择吧！3、总之，学习数据库，和学习其他电脑知识一样，要注重实践，也就是要上机实习。先学习一些数据库的基本概念，然后一边看书，一边上机，是个很好的方法。在网上去找一些有关的视频教程，跟着视频学习，会轻松一些。学习知识，关键在于持之以恒，这样才会有好的成绩。拓展资料：数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

六、python数据分析工具？

pandabears是Python的一个数据分析包的软件，pandabears这个软件工具为了解决数据分析任务而创建的，pandabears这款软件纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具，是使Python成为强大而高效的数据分析环境的主要因素之一。

七、python如何分析excel数据？

分析Excel数据，其中最常用的是pandas库。以下是一些基本的步骤：

安装pandas和openpyxl库（如果你还没有安装的话）：

bash

pip install pandas openpyxl

导入pandas库和Excel文件：

python

import pandas as pd

# 加载Excel文件

df = pd.read_excel('filename.xlsx')

查看数据帧（DataFrame）的基本信息：

python

print(df.info())

print(df.head())

探索数据：可以进行各种数据分析，例如求和、均值、中位数、标准差等：

python

print(df['column_name'].mean()) # 计算某一列的平均值

print(df['column_name'].sum()) # 计算某一列的总和

print(df['column_name'].std()) # 计算某一列的标准差

数据清洗：使用pandas提供的方法对数据进行清洗，例如删除重复项、填充缺失值等：

python

# 删除重复项

df = df.drop_duplicates()

# 填充缺失值，例如使用平均值填充

df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True)

数据可视化：使用matplotlib或seaborn库进行数据可视化：

python

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

# 绘制柱状图

plt.bar(df['column1'], df['column2'])

plt.show()

# 使用seaborn绘制散点图

sns.scatterplot(x='column1', y='column2', data=df)

plt.show()

以上就是使用Python分析Excel数据的基本步骤。具体的数据分析方法和可视化方法还有很多，可以根据具体的需求进行学习和使用。

八、零基础应该选择学习java、php、前端还是python？

肯定java啊，因为java目前在编程语言排名是第一，市场大就业容易

九、学习python需要什么基础？

0基础也可以学习，之前有编程方面的经验那更好了，因为大部分语言之间道理都是相通的，只不过写法上有些差异

十、数据分析师零基础自学？

1、打基础

主要学习sql，excel，bi等，或者类似工具。

2、学分析思维

针对数据的字段进行多维度分析，拓展自己的思维能力。

3、学会分享

自己分析的结果要懂得运用正确的方式传达出去。

4、学统计方法

这里主要是机器学习为主，比如常见的线性回归，关联规则，决策树，贝叶斯等，通过专业的算法来拟合数据。