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Python学数据挖掘,要数学好吗?
学习Python需要具备以下几个基础：数学基础：学习Python需要具备一定的数学基础，尤其是统计学和代数方面的基础知识。
学数据挖掘需要以下基础： 学好各项数学基础课，主要就是线性代数，概率论、统计学等。 程序语言，比如 c++/java 和 python，再加个matlab之类的方便应用的语言。
Python学习机器学习需要一定的数学和编程功底，但零基础也可以入门并逐步深入。
不需要的，Python相对于比较简单，学习的时候也没有强制要求过必须具备数学基础，所以说即便数学不好也可以学习Python，这点没什么关系。
数据挖掘最重要的是逻辑思维，数学好多性质不重要，也就是提取信息，并且对数据做找规律、概括或计算就可以。跟数学成绩好不好没太大关系，能解决简单的数学计算，并且有好的思维能力就可以。
Python在科学计算方面应用比较广泛，会需要比较多的高级数学概念。如果只是爬虫、自动化、文本后端之类的开发，对数学的要求就不高了，对数学有个大概的理解就行不需要很深。不过需要很强的逻辑性。
数据挖掘方向,Python中还需要学习哪些内容
数学知识（推荐学习：Python视频教程）数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。
其次，Python的面向对象编程也是学习Python的重要内容之一。面向对象编程是一种编程范式，它使用“对象”来设计软件和应用程序。培训课程通常会介绍Python中的类和对象、继承和多态等概念，以及如何使用Python实现面向对象编程。
数据库、项目部署、数据获取、数据提取、数据清洗、数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学 习、图像识别等领域所需要的全部技术，以两个就业核心方向+多领域就业能力培养为目标，学员完成课程就可以胜任Python开发岗位的工作。
第一：统计学知识。（推荐学习：Python***教程）这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、***设检验等等具有时间、空间、数据本身。
统计基础 理工科的学生在本科阶段学习过概率论与数理统计，单从做数据分析的角度已经够用。其他方面，可以根据需要查看相关书籍，随时进行查漏补缺即可。个人推荐《深入浅出统计学》，可以让统计理论的学习有趣又自然。
阶段一：Python开发基础 Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据[_a***_]、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
python数据挖掘是什么
1、数据挖掘（data mining，简称DM），是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信 息和知识的过程。
2、python数据挖掘（data mining，简称DM），是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。
3、python数据挖掘（data mining，简称DM），是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。
4、一：什么是数据挖掘__数据挖掘是指从大量的数据中通过一些算法寻找隐藏于其中重要实用信息的过程。这些算法包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。
5、数据挖掘不是简单的认为推测就可以，它往往需要针对大量数据，进行大规模运算，才能得到一些统计学规律。
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