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為什么數(shù)據(jù)分析要學習Python？

隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨和Python編程語言的火爆，Python數(shù)據(jù)分析早已成為現(xiàn)在職場人的必備核心技能。

建議大家使用python進行數(shù)據(jù)分析，原因有以下四點：

python語言非常的簡單、易學，適合初學者作為入門語言

Python的語法簡單，代碼可讀性高，容易入門，有利于初學者學習。舉個例子，假如我們在處理數(shù)據(jù)的時候，希望把用戶性別數(shù)據(jù)數(shù)值化，也就是變成計算機可以運算的數(shù)字形式，我們可以直接用一行列表推導式完成，十分的簡潔，

python擁有強大的通用編程能力

不同于R或者matlab，python不僅在數(shù)據(jù)分析方面能力強大，在爬蟲、web、自動化運維甚至游戲等等很多領域都有廣泛的應用。這就使公司使用一種技術完成全部服務成為可能，有利于各個技術組之間的業(yè)務融合。比如，我們用python的爬蟲框架scrapy爬取數(shù)據(jù)，然后交給pandas做數(shù)據(jù)處理，最后使用python的web框架django給用戶作展示，這一系列任務可以全部用python完成，能大大提高公司的技術效率。

Python擁有一個巨大而活躍的科學計算社區(qū)

Python在數(shù)據(jù)分析和交互、探索性計算以及數(shù)據(jù)可視化等方面都有非常成熟的庫和活躍的社區(qū)，使python成為數(shù)據(jù)處理任務重要解決方案。在科學計算方面，python擁有numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、ipython等等一系列非常優(yōu)秀的庫和工具，特別是pandas在處理中型數(shù)據(jù)方面可以說有著無與倫比的優(yōu)勢，正在成為各行業(yè)數(shù)據(jù)處理任務的首選庫。

python是人工智能時代的通用語言

在人工智能火熱的今天，python已經(jīng)成為了最受歡迎的編程語言。得益于python的簡潔、豐富的庫和社區(qū)，大部分深度學習框架都優(yōu)先支持python語言編程，比如當今最火熱的深度學習框架tensorflow，它雖然是C++編寫的，但對python語言支持最好。

如何高效學習Python數(shù)據(jù)分析？

此次要與大家分享的書籍是《Python 數(shù)據(jù)分析基礎教程：NumPy 學習指南（第 2 版）》，有認真看過我們往期分享的同學，在吸收該本教程精華的過程中會容易很多哦~

該書是NumPy的入門教程，主要介紹NumPy以及相關的Python科學計算庫，如SciPy和Matplotlib?！禤ython數(shù)據(jù)分析基礎教程：NumPy學習指南（第2版）》內容涵蓋NumPy安裝、數(shù)組對象、常用函數(shù)、矩陣運算、線性代數(shù)、金融函數(shù)、窗函數(shù)、質量控制、Matplotlib繪圖、SciPy簡介以及Pygame等內容，涉及面較廣。另外，Ivan Idris針對每個知識點給出了簡短而明晰的示例，并為大部分示例給出了實用場景（如股票數(shù)據(jù)分析），在幫助初學者入門的同時，提高了本書可讀性。

之所以推薦它的原因是因為該書以實戰(zhàn)為主理論為輔。從很淺顯的概念開始講起，漸漸融入各種動手實踐的例子。

話不多說，直接來展示：