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1. 学python做数据分析怎么样？

学python做数据分析怎么样？

当然，从事数据分析工作，学习Python是再好不过的的。

Python语言

对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。

对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。

对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。

所以，学习哪种语言，还得取决于你自己的最终选择，一定要想清楚哟。

数据分析是学习Python的主要就业方向之一，随着大数据分析、数据挖掘等数据相关领域的持续火热， 用Python做数据分析的工作相信也越来越多，这也是促使Python语言本身再次火热的原因之一。

让我们从下面几个方面来看看为什么Python适合做数据分析：

1， 语言特性

Python是一门开源的、功能强大的动态编程语言， 对于动态语言来说， 往往提供开发友好的编程方式。 Python有强大的社区支持、有成千上万的成熟库和框架的支持。这使得使用Python做开发非常便捷。

2， 由于数据分析的库和框架的支持

正是由于Python语言的流行性，在细分的各种工作领域中的库的层出不穷，在数据分析领域尤为如此。 不仅仅是性能良好的基础的Numpy库, Scipy库, 还有支持统计分析的Pandas库， 支持机器学习的Scikit-Learn库以及支持数据可视化的matplotlib以及seaborn等等。每种库和框架都足够成熟适合现实生活中的数据分析工作要求。

另外，对于大数据领域中的流行框架如Spark, Tensorflow, PyTorch等, Python也是官方支持的主要接口语言。

3， 工具的支持

优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。

可以啊，现在Python语言主要应用于爬虫技术，对数据的抓取很精准，并且之所以Python会成为做数据分析的首选，也是因为有比较齐全的数据库，利于抓取，很适合做数据分析。而且现在大数据技术和机器学习，都会用Python开发。北京尚学堂百战程序员Python课程就很好呢，可以先试听，再深入学习的。

到此，以上就是小编对于psychopy编程基础教学的问题就介绍到这了，希望介绍关于psychopy编程基础教学的1点解答对大家有用。