python数据分析师要学什么 想做数据分析是学python还是学大数据？
想做数据分析是学python还是学大数据？
大数据结构中的很多组件都是用Java语言编写的，还有一些是用Scala编写的，比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、hive、spark等。这些东西更倾向于数据工程、数据处理和计算。Python语言，包括pandas、numpy、SciPy等数据分析扩展包，通过学习使用这些包，可以充分掌握数据分析的能力。因此，要学习数据分析，建议学习Python而不是大数据。
python数据分析师的就业前景如何？
这是一个非常好的问题。作为一个it从业者和教育工作者，让我来回答这个问题。
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语言也广泛应用于人工智能领域，因此python数据分析师的发展空间相对较大。
如果你想走Python数据分析师的发展道路，你应该从以下三个方面提高你的职业价值：第一，注意新技术的学习。数据分析技术是一个快速迭代的领域，因此数据分析人员必须跟上技术的发展趋势，尤其要注意算法相关知识的学习。从大技术的角度来看，目前的数据分析方法主要是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比较大，而且机器学习也是人工智能技术体系的重要组成部分，因此必须重视机器学习相关知识的学习和深化。
第二，关注平台的价值。数据分析师要想提升自己的职业价值，不仅要提高自己的技术水平，还要从工作效率方面入手，而提高工作效率更有效的途径就是合理利用平台。工业互联网时代必然是平台时代。数据分析作为大数据平台的一项重要功能，必然会得到平台的大量支持，因此数据分析人员必须重视技术平台的应用。
第三，注重行业知识的积累。数据分析师对行业知识的要求非常高。为了使数据分析在行业中发挥更重要的作用，数据分析人员必须能够根据行业选择和应用技术。
操控excel,选择Python还是vba？
对于大量数据，建议使用Python。VBA通常将数据存储在内存中。当数据没有分割，计算机配置不高时，会出现更多的卡。经过数据处理后，如果内存没有释放，电脑也会多卡。VBA一般启动两个CPU核进行数据计算，运算效率较低。现在微软已经停止更新VBA了，更建议大家学习python。如果只操作excel，两种学习难度相差不大，但是Python的开发空间会更好
另一种更方便的方法是使用power Bi的三个组件进行数据处理，power query进行数据处理，PowerPivot进行分析，power Bi进行数据处理的优点数据可视化的主要观点是学习周期短，数据可以自动刷新，启动时间相对较快。使用这种方法，效率可能比excel快，但速度仍然不如python快。当然，为了长时间的持续，建议学习python，但是开始的时间会比较长
虽然这种方法可能会产生很快的结果，效率也很高，但是由于所有的组件都是设计好的，所以基本上可以遵循规则，当您遇到问题时，您不能下推和重建组件，只能替换其他组件或更改组合方法；
并且您不能使用大量数据，因为Excel的逻辑关系太弱，就像构建块会崩溃一样，因此，处理10000个级别的数据有点困难；因此excel不能用于建造高层建筑。毕竟，世界上没有用积木建造的高楼。
从数据分析的角度看，Excel的可视化效果较差，数据采集无法与Python相比。这不是Excel的特长，但是Excel在数理统计方面的表现还是很好的
所以当数据量比较小的时候，你想快速得到结果，而且逻辑关系简单，Excel很香
！缺点是您需要能够做任何事情。你需要能够建造墙壁，建造和绘制图纸。自然比excel难学
从效率上讲，处理简单的问题肯定比excel差，但面对复杂的问题，Python的优势可以凸显
有了这堆原材料，你不仅可以建造高楼，还可以建造飞机，船和火箭头，所以人们说，Python是一种通用语言，它可以做任何事情，除了生孩子
另一点是，Python是开源的，至少比matlab（深执迷）好得多
从数据分析的角度来看，Python绝对比excel、数据采集，数据处理和数据分析、可视化都比excel好，当然这只是用于数据分析
当数据量大、逻辑关系复杂时，Python是最佳的解决方案
PS:
当然VBA是另一点。其实，我觉得VBA的学习难度和python没有太大区别，但是使用起来太难了。让我们看看个人的具体需求。这里我不详细说明具体的区别
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