Python有許多強(qiáng)大的庫(kù)如Pandas, NumPy, Matplotlib等用于數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理和可視化。這些都幫助你更好地理解和解釋你的車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)。

你想要進(jìn)行更深入的數(shù)據(jù)分析或預(yù)測(cè)，你學(xué)習(xí)些基本的機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)，線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林等。Python的Scikit-learn庫(kù)提供了豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)算法供你使用。

想從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，你掌握些數(shù)據(jù)挖掘的方法。Python的Orange庫(kù)就是個(gè)不錯(cuò)的選擇。

Python在機(jī)器人領(lǐng)域有廣泛的用，ROS（機(jī)器人操作系統(tǒng)）就是基于Python開(kāi)發(fā)的。你學(xué)習(xí)如何使用Python編寫(xiě)控制機(jī)器人的程序。

Python幫助會(huì)計(jì)師處理大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)發(fā)現(xiàn)潛在的問(wèn)題。Python的Pandas庫(kù)非常適合處理結(jié)構(gòu)化的表格數(shù)據(jù)。

Python幫助電商公司優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略，提高用戶體驗(yàn)。通過(guò)推薦系統(tǒng)向用戶推薦他們可能感興趣的商品，或者通過(guò)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)銷售趨勢(shì)以制定庫(kù)存管理策略。