python數據分析師的就業(yè)前景如何？這是一個非常好的問題。作為一個it從業(yè)者和教育工作者，讓我來回答這個問題。

首先，從工業(yè)互聯(lián)網和大數據的發(fā)展趨勢來看，Python數據分析師的就業(yè)前景還是非常廣闊的。一方面，數據分析本身的應用場景會越來越多。另一方面，python語言也廣泛應用于人工智能領域，因此python數據分析師的發(fā)展空間相對較大。

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如果你想走Python數據分析師的發(fā)展道路，你應該從以下三個方面提高你的職業(yè)價值：第一，注意新技術的學習。數據分析技術是一個快速迭代的領域，因此數據分析人員必須跟上技術的發(fā)展趨勢，尤其要注意算法相關知識的學習。從大技術的角度來看，目前的數據分析方法主要是基于統(tǒng)計學和機器學習。機器學習在數據分析領域的發(fā)展?jié)摿Ρ容^大，而且機器學習也是人工智能技術體系的重要組成部分，因此必須重視機器學習相關知識的學習和深化。

第二，關注平臺的價值。數據分析師要想提升自己的職業(yè)價值，不僅要提高自己的技術水平，還要從工作效率方面入手，而提高工作效率更有效的途徑就是合理利用平臺。工業(yè)互聯(lián)網時代必然是平臺時代。數據分析作為大數據平臺的一項重要功能，必然會得到平臺的大量支持，因此數據分析人員必須重視技術平臺的應用。

第三，注重行業(yè)知識的積累。數據分析師對行業(yè)知識的要求非常高。為了使數據分析在行業(yè)中發(fā)揮更重要的作用，數據分析人員必須能夠根據行業(yè)選擇和應用技術。

想做數據分析是學python還是學大數據？

大數據結構中的很多組件都是用Java語言編寫的，還有一些是用Scala編寫的，比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、hive、spark等。這些東西更傾向于數據工程、數據處理和計算。Python語言，包括pandas、numpy、SciPy等數據分析擴展包，通過學習使用這些包，可以充分掌握數據分析的能力。因此，要學習數據分析，建議學習Python而不是大數據。

當前文章：用python做統(tǒng)計分析python數據分析師的就業(yè)前景如何？-創(chuàng)新互聯(lián)
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