做数据挖掘一般用什么编程

『壹』 python加c#一般是做什么

Python和C#通常用于多种应用场景，包括但不限于以下几点：

• 桌面开发：你可以使用C#进行Windows桌面应用程序的开发，同时使用Python来处理某些后台任务，比如数据分析或网络通信等。

• 游戏开发：C#在游戏开发中非常常见，常用来开发Unity引擎的3D游戏。同时，你可以使用Python进行一些游戏逻辑的开发，例如游戏AI、关卡设计等。

• 网络开发：Python的异步I/O可以帮助你开发高并发的网络服务，而C#则可以用于开发Web API等网络服务。

• 移动开发：使用C#，你可以开发Windows Phone和UWP（Windows 10 apps）应用。此外，也可以使用Python的Kivy库进行跨平台的移动应用开发。

• 数据分析：Python在数据分析领域非常受欢迎，有许多强大的库如NumPy、Pandas和SciPy。C#也可以用于开发数据分析应用，特别是在Windows平台上。

• 机器学习和人工智能：Python是机器学习和人工智能领域的主要语言，有许多强大的库如TensorFlow和PyTorch。C#也可以用于这些领域，但相对Python来说，使用C#的开发者较少。

• 跨平台开发：如果你需要开发跨平台的应用程序，C#和Python都可以是不错的选择。C#可以通过使用如Xamarin等技术进行跨平台的移动应用开发，Python则可以通过使用如PyQt、PySide等技术进行跨平台的桌面应用开发。

总的来说，Python和C#都是非常强大的编程语言，它们各自有着广泛的应用领域。你可以根据项目的需求来选择适合的编程语言和工具。

『贰』 如何用Python进行大数据挖掘和分析

如何用Python进行大数据挖掘和分析？快速入门路径图
大数据无处不在。在时下这个年代，不管你喜欢与否，在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。
什么是 大数据 ？
大数据就像它看起来那样——有大量的数据。单独而言，你能从单一的数据获取的洞见穷其有限。但是结合复杂数学模型以及强大计算能力的TB级数据，却能创造出人类无法制造的洞见。大数据分析提供给商业的价值是无形的，并且每天都在超越人类的能力。
大数据分析的第一步就是要收集数据本身，也就是众所周知的“数据挖掘”。大部分的企业处理着GB级的数据，这些数据有用户数据、产品数据和地理位置数据。今天，我将会带着大家一起探索如何用 Python 进行大数据挖掘和分析？
为什么选择Python?
Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库。
现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。
数据分析流程
一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。按照这个流程，每个部分需要掌握的细分知识点如下：
数据获取：公开数据、Python爬虫
外部数据的获取方式主要有以下两种。
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………
以及，如何用 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。
掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制。
数据存取：SQL语言
在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据
数据库的增、删、查、改
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系
数据预处理：Python（pandas）
很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
对于数据预处理，学会 pandas （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
概率论及统计学知识
需要掌握的知识点如下：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。
Python 数据分析
掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林……
基本的聚类算法：k-means……
特征工程基础：如何用特征选择优化模型
调参方法：如何调节参数优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类。
然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。
你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。
总结
其实做数据挖掘不是梦，5步就能让你成为一个Python爬虫高手!

『叁』 学会python能做什么工作

python是一门很好的编程语言，很多人都在学，那么学完python以后能做什么工作呢？下面给大家总结一下。
1、软件开发，用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做。并且需求量还是挺大的。
2、数据挖掘，python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘，而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少。
3、游戏开发，python扩展性很好，拥有游戏开发的库，而且游戏开发绝对是暴力职业
4、大数据分析，如今是大数据的时代，用python做大数据也是可以的，大数据分析工程师也是炙手可热的职位
5、全栈工程师，如今程序员都在向着全栈的方向发展，而学习python更具备这方面的优势
6、系统运维，python在很多linux中都支持，而且语法特点很向shell脚本，学完python做个系统运维也是很不错的
7、网络爬虫工程师
网络爬虫作为数据采集的利器，在大数据时代作为数据的源头，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度，是数据分析师的福祉，通过网络爬虫，让BOSS再也不用担心你没有数据。做爬虫工程师的的薪资为20K起，当然，因为大数据，薪资也将一路上扬。
(3)做数据挖掘一般用什么编程扩展阅读：
Python 简介：
Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。
Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。
Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
Python 是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏。
Python 特点：
1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。
2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。
3.易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。
4.一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。
5.互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。
6.可移植：基于其开放源代码的特性，Python已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。
7.可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。
8.数据库：Python提供所有主要的商业数据库的接口。
9.GUI编程：Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。
10.可嵌入: 你可以将Python嵌入到C/C++程序，让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。
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『肆』 python能做什么职业(python可以做的工作)

学python可以从事的工作：

1、可以从事数据分析工作，无论是什么行业，做数据分析的人似乎都离不开Python，因为Python可以帮助他们提高工作效率，在生物信息学、物理、建筑、地理信息系统、图像可视化分析、生命科学等领域都会运用Python进行科学和数字计算。

2、可以从事网络编程工作，Python可以非常方便的完成网络编程的工作，提供了众多的解决方案和模块，可以非常方便的定制出自己的服务器软件。

3、可以从事web开发工作，django是流行的web开发框架，使用优雅的Python语言写成。采用MVC的软件设计模式，主要目标是使得开发复杂的、数据库驱动的网站变得简单。

4、可以从事和多媒体相关的工作，可以处理图象、声音、视频、动画等，从而为你的程序添加亮丽的光彩。动态图表的生成、统计分析图表都可以通过Python来完成。

5、可以从事游戏编程工作，Python在很早的时候就是一种游戏编程的辅助工具。在《星球大战》中扮演了重要的角色。目前，通过Python完全可以编写出非常棒的游戏程序。

Python的适合人群

1、编程新手：大学刚刚毕业的学生或者是想从事编程开发工作的转岗人员，Python简单易学，非常适合新手入门。

2、Linux系统运维人员：Linux运维以繁杂著称，对人员系统掌握知识的能力要求非常高，那么也就需要一个编程语言能解决自动化的问题，Python开发运维工作是首选，Python运维工资的薪资普遍比Linux运维人员的工资高。