月前，日本最大的证券公司之一野村证券首席数字官马修·汉普森，在Quant Conference上发表讲话：“用Excel的人越来越少，大家都在码Python代码。”

甚至直接说：“Python在数据分析领域正在超越Excel！”

作为一门胶水语言，Python在数据分析领域的发展和应用十分显著和高效。

可以说，在科学计算和数据分析领域，Python一直没有缺席，成熟的第三方模块和活跃的社区，使Python成为数据处理任务的一个重要解决方案。

NumPy和Pandas等模块，为数据处理提供了非常大的便利。

matplotlib、pyecharts等模块也是非常优秀的数据可视化模块。

Jupyter Notebook模块则为数据分析人员提供了一种全新的数据分析流。

Python数据分析有多强大？举个栗子：

用几行代码就能快速整理数据并出图：

甚至可以编写合成多个Excel表格的Python脚本，一键跳过复制粘贴：

那该怎么学呢？为什么买了那么多课，学了那么多工具，还是不会数据分析？

原因无外乎2个：

一是碎片化学习降低了独立思考的能力，缺少系统的学习路径，没有建立知识间的联接，无法形成自己的知识体系；

二是缺少实战，导致遇到问题不知道怎么寻找解决方案，学完一阵子就忘了。

关于程序员学习数据分析，我也不建议你把将大学的相关书籍拿出来啃一遍，耗费大量时间不说，关键是跟实际应用无法结合，学了还是不会用！

那有没有一种方法，学完就能用起来呢？

有！CSDN学院深入研究几万人学习数据分析的痛点后，联合数据分析畅销书作者刘顺祥老师共同研发完成的《Python数据分析与挖掘》。

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基础篇：围绕Python基础语法介绍、数据预处理、数据可视化、数据分析与挖掘......这些核心技能模块展开，帮助你快速而全面的掌握和了解成为一个数据分析师的所有必修功法。

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