Python数据分析要学哪些东西

要学习Python数据分析，主要学习以下内容：

1、Python编程语言：学习Python编程语言的基础知识，包括变量、数据类型、条件语句、循环语句、函数、模块、包等。

2、数据结构与算法：了解常见的数据结构和算法，如列表、字典、集合、递归、排序、查找等，可以帮助你更高效地处理和分析数据。

3、数据库：了解关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）的基本知识，以及SQL语言的基础。

4、数据可视化：掌握数据可视化的基本概念和常用工具（如Matplotlib、Seaborn、Bokeh等），可以更直观地展示数据。

5、统计学基础：掌握基本的统计学知识，如概率、假设检验、回归分析等，可以帮助你更深入地理解数据。

6、机器学习基础：了解机器学习的基本概念、算法和工具（如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等），可以帮助你构建预测模型和分类器，从而进行数据分析和决策。

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

需要注意的是，Python数据分析是一门综合性较强的学科，需要学习多方面的知识。建议在学习时结合具体项目实践，更容易掌握相关技能。

学Python数据分析后能干嘛

学习Python数据分析后，您可以在许多不同的领域找到工作，如数据科学、商业智能、金融、医疗保健、社交媒体、互联网搜索等等。以下是一些您可以从事的职业：

数据分析师，数据科学家，业务分析师，商业智能分析师，数据工程师，机器学习工程师，量化分析师，金融分析师，数据可视化专家，互联网搜索工程师，

在这些职业中，您将会使用Python进行数据分析、数据挖掘、数据清洗、数据可视化、机器学习等工作。