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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