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。統計學專業應該學Java還是Python？

這是python。

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Python的主要語法很簡單，并且使用了動態類型，這帶來了許多優點。因為它是一個動態類型，類型將在解釋過程中確定，所以在Python中很容易做到這一點。與Java相比，Python中的偽代碼描述的類傳遞和函數傳遞要容易得多，在程序實現的層次上，與Java相比，在傳輸過程中更容易理解其原理。Python經常用于系統管理、構建web服務、web爬蟲、統計分析等許多方面。它是一種用途廣泛的粘合語言

我還記得我去書店的時候，有一本書叫《用Python學習統計》，非常適合這個問題。讓我們暫時不要評論

作為一個it從業者，讓我來回答這個問題。

首先，許多編程語言可用于數據分析。例如，R語言也廣泛應用于數據分析領域。但是，如果您想從事專業的數據分析并擴展您自己的數據分析邊界，您可以關注Python語言。究其原因，一方面是Python語言在數據分析領域的應用正處于上升通道，另一方面Python是一種全場景編程語言，也可以完成落地應用的開發。

目前有兩種數據分析方法，一種是統計數據分析方法，另一種是機器學習方法。Python語言廣泛應用于這兩種數據分析方法中。目前，隨著機器學習在數據分析領域應用的日益廣泛，python也受到了越來越多的關注。事實上，很多傳統行業也在使用Python來完成數據分析。

雖然Python語言的語法比較簡單，但是數據分析本身的任務難度不一樣，還有很多庫需要學習和掌握。因此，使用Python進行數據分析也需要一個系統的學習過程。對于初學者來說，為了提高學習效率，一方面需要為自己創造一個實踐場景，另一方面需要與專業人士進行交流，這對提高學習效率有著非常直接的影響。

學習Python進行數據分析的初學者可以根據歷史經驗，分三個階段制定學習計劃。一是學習Python的基本語法。這個階段的學習壓力比較小，學習時間也會比較短。二是學習機器學習，三是學習場景數據分析。

網頁名稱：python語法基礎知識想做數據分析是學python還是學大數據？-創新互聯
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