python入门教程(非常详细) python数据分析师的就业前景如何？

python数据分析师的就业前景如何？

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。

首先，从工业互联网和大数据的发展趋势来看，Python数据分析师的就业前景还是非常广阔的，一方面数据分析本身的应用场景会越来越多，另一方面Python语言在人工智能领域也有比较广泛的应用，所以Python数据分析师的发展空间也比较大。

如果要走Python数据分析师的发展路线，应该从以下三个方面来提升自身的职场价值：

第一：注重新技术的学习。数据分析技术是当前技术迭代速度比较快的领域，所以数据分析师一定要紧跟技术发展趋势，尤其要注重算法相关知识的学习。从大的技术方面来看，当前数据分析的方式主要基于统计学和机器学习，机器学习在数据分析领域的发展潜力还是比较大的，而且机器学习也是人工智能技术体系的重要组成部分，所以一定要重视机器学习相关知识的学习和深入。

第二：重视平台的价值。数据分析师要想提升自身的职场价值，除了要进行技术提升之外，还要从工作效率方面入手，而提升工作效率比较有效的方式就是合理利用平台。产业互联网时代一定是平台化时代，数据分析作为大数据平台的重要功能，必然会得到平台大量的支撑，所以数据分析师一定要重视技术平台的运用。

第三：重视行业知识的积累。数据分析师对于行业知识的要求是非常高的，要想让数据分析在行业领域发挥出更重要的作用，数据分析师一定要能够在立足行业的基础上进行技术选型和应用。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

想做数据分析相关工作，是否要切换成python语言？

作为一名IT从业者，我来回答一下这个问题。

首先，很多编程语言都可以用于数据分析，比如R语言在数据分析领域的应用也比较普遍，但是要想从事专业的数据分析，同时想扩展自身的数据分析边界，可以重点考虑一下Python语言，一方面原因是Python语言目前在数据分析领域的应用处在一个上升的通道当中，另一方面原因是Python语言是全场景编程语言，也可以完成落地应用的开发。

目前数据分析的方式有两大类，一类是采用统计学的数据分析方式，另一类是采用机器学习的方式，Python语言在这两种数据分析方式当中，都有比较广泛的应用。当前随着机器学习在数据分析领域的应用逐渐增多，Python也受到了更多的关注，实际上当前有很多传统行业领域也在使用Python来完成数据分析。

Python语言虽然语法相对比较简单，但是由于数据分析本身的任务难度也不尽相同，需要学习和掌握的库往往也会比较多，所以使用Python进行数据分析也需要一个系统的学习过程。对于初学者来说，要想提升学习的效率，一方面要为自己营造一个实践场景，另一方面还需要与专业人士进行交流沟通，这对于提升学习效率有非常直接的影响。

按照历史经验来看，初学者学习Python进行数据分析，可以按照三个阶段来制定学习计划，其一是学习Python的基本语法，这个阶段的学习压力是比较小的，学习时间也会比较短，其二是学习机器学习，其三是学习场景数据分析。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

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