『壹』 Python主要內容學的是什麼
第一步：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
第二步：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
第三步：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
第十步：高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。
『貳』 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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『叄』 如何用python連接 tableau 資料庫，然後讀取數據
鏈接：http://pan..com/s/1BWBtFMYeQazJWUYSmHi5fw
Python&Tableau：商業數據分析與可視化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它將大量數據拖放到數字「畫布」上，轉眼間就能創建好各種圖表。這一軟體的理念是，界面上的數據越容易操控，公司對自己在所在業務領域里的所作所為到底是正確還是錯誤，就能了解得越透徹。
快速分析：在數分鍾內完成數據連接和可視化。Tableau 比現有的其他解決方案快 10 到 100 倍。大數據，任何數據：無論是電子表格、資料庫還是 Hadoop 和雲服務，任何數據都可以輕松探索。
課程目錄：
前置課程-Python在咨詢、金融、四大等領域的應用以及效率提升
Python基礎知識
Python入門：基於Anaconda與基於Excel的Python安裝和界面
簡單的數學計算
Python數據分析-時間序列2-數據操作與繪圖
Python數據分析-時間序列3-時間序列分解
......
『肆』 MySQL 和 PostgreSQL 哪個更適合做金融資料庫
金融資料庫的需求：
高效存儲和檢索大量時間序列數據和橫截面數據
這兩個 資料庫都能存儲 時間序列數據， 但不是 最高效的。支持存儲和檢索大段文本數據
MySQL 和其他大部分關系型資料庫的文本檢索能力不強，用 LIKE 效率低，只能 硬匹配，PgSQL 提供全文檢索功能 ( PgSQL 數據類型 包含 Text Search Types )，這是 PgSQL 很好的特性，可以充當輕量級搜索引擎。對R和Python有穩定高效的介面
MySQL 和 PgSQL 這方面都沒問題， 但 如果是 Python3， PgSQL 的 psycopg2（毫無爭議的就是這個adapter） 穩定高效， 而MySQL的 Python3 adapter 比較多，相對沒有 Python2 的穩定或高效。具有一定存儲和檢索非結構化數據（例如圖結構）的能力
一般情況下 圖形結構不做轉換是很難直接存到資料庫的吧，我猜你說的非結構化數據 是樹形結構吧，可以用 JSON 格式存儲， MySQL 和 PgSQL 都提供 JSON 格式的存儲功能，不同的是 MySQL 5.7 才有這個特性（當前最新版是5.7，也就是說近一兩年才有的），而 PgSQL ( 當前最新版是9.6 ) 從 9.2 加入了 JSON Type， 這個特性至今已經相當成熟了。另外 JSON 格式不能滿足你的話， PgSQL 還提供 XML 格式。
有好用易上手的GUI
Navicat 和 DataGrip 都支持 這兩個資料庫， 願意花錢這個不是問題。
提供遠程訪問功能
遠程訪問，這么基本的功能肯定都有，就不用多說了吧
安全性高
這個不好說了， 看你們 DBA 和運維的實力咯（不過 MySQL 人好招）
資料庫本身有能力處理復雜業務邏輯
MySQL 相對比較適合 簡單粗暴的業務邏輯
PgSQL 處理復雜業務邏輯 有優勢
綜上， PgSQL 更適合。
『伍』 python和r數據分析哪個更好
2012年的時候我們說R是學術界的主流，但是現在Python正在慢慢取代R在學術界的地位。不知道是不是因為大數據時代的到來。
Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數據；R不行，R分析數據時需要先通過資料庫把大數據轉化為小數據（通過groupby）才能交給R做分析，因此R不可能直接分析行為詳單，只能分析統計結果。所以有人說：Python=R+SQL/Hive，並不是沒有道理的。
Python的一個最明顯的優勢在於其膠水語言的特性，很多書里也都會提到這一點，一些底層用C寫的演算法封裝在Python包里後性能非常高效
(Python的數據挖掘包Orange canve
中的決策樹分析50萬用戶10秒出結果，用R幾個小時也出不來，8G內存全部占滿)。但是，凡事都不絕對，如果R矢量化編程做得好的話（有點小難度），會
使R的速度和程序的長度都有顯著性提升。
R的優勢在於有包羅萬象的統計函數可以調用，特別是在時間序列分析方面，無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用。
相比之下，Python之前在這方面貧乏不少。但是，現在Python有了
pandas。pandas提供了一組標準的時間序列處理工具和數據演算法。因此，你可以高效處理非常大的時間序列，輕松地進行切片/切塊、聚合、對定期
/不定期的時間序列進行重采樣等。可能你已經猜到了，這些工具中大部分都對金融和經濟數據尤為有用，但你當然也可以用它們來分析伺服器日誌數據。於是，近
年來，由於Python有不斷改良的庫（主要是pandas），使其成為數據處理任務的一大替代方案。
做過幾個實驗：
1. 用python實現了一個統計方法，其中用到了ctypes，multiprocess。
之後一個項目要做方法比較，又用回R，發現一些bioconctor上的包已經默認用parallel了。（但那個包還是很慢，一下子把所有線程都用掉了，導致整個電腦使用不能，看網頁非常卡~）
2. 用python pandas做了一些數據整理工作，類似資料庫，兩三個表來回查、匹配。感覺還是很方便的。雖然這些工作R也能做，但估計會慢點，畢竟幾十萬行的條目了。
3. 用python matplotlib畫圖。pyplot作圖的方式和R差異很大，R是一條命令畫點東
西，pylot是准備好了以後一起出來。pyplot的顏色選擇有點尷尬，默認顏色比較少，之後可用html的顏色，但是名字太長了~。pyplot
的legend比R 好用多了，算是半自動化了。pyplot畫出來後可以自由拉升縮放，然後再保存為圖片，這點比R好用。
總的來說Python是一套比較平衡的語言，各方面都可以，無論是對其他語言的調用，和數據源的連接、讀取，對系統的操作，還是正則表達和文字處
理，Python都有著明顯優勢。
而R是在統計方面比較突出。但是數據分析其實不僅僅是統計，前期的數據收集，數據處理，數據抽樣，數據聚類，以及比較復雜的數據挖掘演算法，數據建模等等
這些任務，只要是100M以上的數據，R都很難勝任，但是Python卻基本勝任。
結合其在通用編程方面的強大實力，我們完全可以只使用Python這一種語言去構建以數據為中心的應用程序。
但世上本沒有最好的軟體或程序，也鮮有人能把單一語言挖掘運用到極致。尤其是很多人早先學了R，現在完全不用又捨不得，所以對於想要學以致用的人來說，如果能把R和Python相結合，就更好不過了。
『陸』 python數據分析需要哪些庫
Python數據分析需要安裝的第三方擴展庫有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是對該第三方擴展庫的簡要介紹：
1. Pandas
Pandas是Python強大、靈活的數據分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高級數據結構和工具，安裝Pandas可使Python中處理數據非常快速和簡單。
Pandas是Python的一個數據分析包，Pandas最初被用作金融數據分析工具而開發出來，因此Pandas為時間序列分析提供了很好的支持。
Pandas是為了解決數據分析任務而創建的，Pandas納入了大量的庫和一些標準的數據模型，提供了高效的操作大型數據集所需要的工具。Pandas提供了大量是我們快速便捷的處理數據的函數和方法。Pandas包含了高級數據結構，以及讓數據分析變得快速、簡單的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy應用變得簡單。
帶有坐標軸的數據結構，支持自動或明確的數據對齊。這能防止由於數據結構沒有對齊，以及處理不同來源、採用不同索引的數據而產生的常見錯誤。
使用Pandas更容易處理丟失數據。
合並流行資料庫（如：基於SQL的資料庫）
Pandas是進行數據清晰/整理的最好工具。
2. Numpy
Python沒有提供數組功能，Numpy可以提供數組支持以及相應的高效處理函數，是Python數據分析的基礎，也是SciPy、Pandas等數據處理和科學計算庫最基本的函數功能庫，且其數據類型對Python數據分析十分有用。
Numpy提供了兩種基本的對象：ndarray和ufunc。ndarray是存儲單一數據類型的多維數組，而ufunc是能夠對數組進行處理的函數。Numpy的功能：
•N維數組，一種快速、高效使用內存的多維數組，他提供矢量化數學運算。
•可以不需要使用循環，就能對整個數組內的數據進行標准數學運算。
•非常便於傳送數據到用低級語言編寫(C\C++)的外部庫,也便於外部庫以Numpy數組形式返回數據。
Numpy不提供高級數據分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy數組和面向數組的計算。
#一般以np作為numpy的別名
import numpy as np
#創建數組
a = np.array([2,1,0,5])
print(a)
print(a[:3])
print(a.min())
a.sort()
b = np.array([1,2,3],[4,5,6])
print(b*b)
3. Matplotlib
Matplotlib是強大的數據可視化工具和作圖庫，是主要用於繪制數據圖表的Python庫，提供了繪制各類可視化圖形的命令字型檔、簡單的介面，可以方便用戶輕松掌握圖形的格式，繪制各類可視化圖形。
Matplotlib是Python的一個可視化模塊，他能方便的只做線條圖、餅圖、柱狀圖以及其他專業圖形。
使用Matplotlib，可以定製所做圖表的任一方面。他支持所有操作系統下不同的GUI後端，並且可以將圖形輸出為常見的矢量圖和圖形測試，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.通過數據繪圖，我們可以將枯燥的數字轉化成人們容易接收的圖表。
Matplotlib是基於Numpy的一套Python包，這個包提供了吩咐的數據繪圖工具，主要用於繪制一些統計圖形。
Matplotlib有一套允許定製各種屬性的默認設置，可以控制Matplotlib中的每一個默認屬性：圖像大小、每英寸點數、線寬、色彩和樣式、子圖、坐標軸、網個屬性、文字和文字屬性。
4. SciPy
SciPy是一組專門解決科學計算中各種標准問題域的包的集合，包含的功能有最優化、線性代數、積分、插值、擬合、特殊函數、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算等，這些對數據分析和挖掘十分有用。
Scipy是一款方便、易於使用、專門為科學和工程設計的Python包，它包括統計、優化、整合、線性代數模塊、傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程求解器等。Scipy依賴於Numpy，並提供許多對用戶友好的和有效的數值常式，如數值積分和優化。
Python有著像Matlab一樣強大的數值計算工具包Numpy；有著繪圖工具包Matplotlib;有著科學計算工具包Scipy。
Python能直接處理數據，而Pandas幾乎可以像SQL那樣對數據進行控制。Matplotlib能夠對數據和記過進行可視化，快速理解數據。Scikit-Learn提供了機器學習演算法的支持，Theano提供了升讀學習框架（還可以使用CPU加速）。
5. Keras
Keras是深度學習庫，人工神經網路和深度學習模型，基於Theano之上，依賴於Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神經網路和各種深度學習模型，如語言處理、圖像識別、自編碼器、循環神經網路、遞歸審計網路、卷積神經網路等。
6. Scikit-Learn
Scikit-Learn是Python常用的機器學習工具包，提供了完善的機器學習工具箱，支持數據預處理、分類、回歸、聚類、預測和模型分析等強大機器學習庫，其依賴於Numpy、Scipy和Matplotlib等。
Scikit-Learn是基於Python機器學習的模塊，基於BSD開源許可證。
Scikit-Learn的安裝需要Numpy S Matplotlib等模塊，Scikit-Learn的主要功能分為六個部分，分類、回歸、聚類、數據降維、模型選擇、數據預處理。
Scikit-Learn自帶一些經典的數據集，比如用於分類的iris和digits數據集，還有用於回歸分析的boston house prices數據集。該數據集是一種字典結構，數據存儲在.data成員中，輸出標簽存儲在.target成員中。Scikit-Learn建立在Scipy之上，提供了一套常用的機器學習演算法，通過一個統一的介面來使用，Scikit-Learn有助於在數據集上實現流行的演算法。
Scikit-Learn還有一些庫，比如：用於自然語言處理的Nltk、用於網站數據抓取的Scrappy、用於網路挖掘的Pattern、用於深度學習的Theano等。
7. Scrapy
Scrapy是專門為爬蟲而生的工具，具有URL讀取、HTML解析、存儲數據等功能，可以使用Twisted非同步網路庫來處理網路通訊，架構清晰，且包含了各種中間件介面，可以靈活的完成各種需求。
8. Gensim
Gensim是用來做文本主題模型的庫，常用於處理語言方面的任務，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內的多種主題模型演算法，支持流式訓練，並提供了諸如相似度計算、信息檢索等一些常用任務的API介面。
以上是對Python數據分析常用工具的簡單介紹，有興趣的可以深入學習研究一下相關使用方法!
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書名：Python for Finance - Second Edition
作者：Yuxing Yan
出版社：Packt Publishing
出版年份：2017-6-30
頁數：586
作者簡介：
嚴玉星，畢業於麥吉爾大學，獲金融學博士學位。他有著豐富的教學經驗，教授過各類本科學位和研究生學位的金融課程，如金融建模、期權和期貨、投資組合理論、定量財務分析、企業融資和金融資料庫等。他曾在8所全球知名的大學任教：兩所在加拿大，一所在新加坡，5所在美國。
嚴博士一直活躍於學術研究的前沿，他的研究成果在多個國際學術期刊發表。此外，他還是財務數據方面的專家。在新加坡南洋理工大學任教時，他曾為博士生講授一門名為「金融資料庫入門」的課程。