1、总体来说大数据和python发展前景都很好。大数据具有：大量、高速、多样、低价值密度、真实性等特点。大数据是一项数据分析工作。python具有简单易学，代码简洁，快速建模等特点。python是一门编程语言。总结：大数据分析是python语言的一个方向，python语言可以用来做web开发，爬虫，游戏制作，运维等等。
2、对于初学者来说，python会更加友好，容易学，也容易找工作，用python入门，然后向大数据的方向发展学习，这才是一个更好的选择，大数据是一种发展方向，而Java、Python则是编程语言，三者并能直接进行对比。
3、python的后台编程必不可少，但是人才多；而大数据现在越来越被重视，而且人才较少。就从竞争的程度来讲，学大数据是比学python要更有优势的。大数据现在已经是一个潮流了，而且发展势头又很迅猛，现在正是缺人的时候。现在学python的那么多，现在才学的话可能没什么优势了，除非学得非常好。
1、业务导向的专家，如数据分析师，更倾向于与业务部门紧密合作，他们的核心任务是解读数据，提供决策支持，同时沟通能力是必不可少的。而工程导向的专家，如数据挖掘师和大数据工程师，更多关注的是数据处理、模型构建和系统集成，他们需要具备深厚的数学和编程技能，以及对数据基础设施的深入理解。
2、大数据具有：大量、高速、多样、低价值密度、真实性等特点。大数据是一项数据分析工作。python具有简单易学，代码简洁，快速建模等特点。python是一门编程语言。总结：大数据分析是python语言的一个方向，python语言可以用来做web开发，爬虫，游戏制作，运维等等。大数据分析可以使用python也可以使用其它语言。
3、Python是一种面向对象的解释型计算机程序的设计语言， Python具有丰富和强大的库。它常被称为胶水语言，能够把其他语言制作的各种模块很轻松地结合在一起。相对于Java、C语言等，Python简单易学，更适合没有编程基础的小白入门。
4、相对于Java、C语言等，Python简单易学，更适合没有编程基础的小白入门。Python 的语言没有多少仪式化的东西，所以就算不是一个 Python 专家，你也能读懂它的代码。Python的发展方向：数据分析、人工智能、web开发、测试、运维、web安全、游戏制作等等。
5、Python学会了你可以做web开发、运维、大数据、数据分析、人工智能、科学与计算等等。学了Python一样可以做大数据、数据开发。但是学大数据的话就不行做web开发，人工智能、运维这些。相对来说Python的就业方向要多一些。并且现在人工智能是未来的大趋势。
1、SQL被称为“大数据分析的关键”，SQL是大数据分析家必须具备的最重要技能。SQL或“结构化查询语言”是用于从称为关系数据库的有组织数据源中检索数据的数据库语言。在大数据分析中，SQL用于更新，查询和操作数据库。作为大数据分析家，了解如何检索数据是工作中最重要的部分。
2、想要学习大数据技术，首先要掌握一门基础编程语言。Java编程语言的使用率最广泛，因此就业机会会更多一些，而Python编程语言正在高速推广应用中，同时学习Python的就业方向会更多一些。Linux 学习大数据一定要掌握一定的Linux技术知识，不要求技术水平达到就业的层次，但是一定要掌握Linux系统的基本操作。
3、更系统全面的学习资料，点击查看Python、SQL、Java、R语言、Scala、Julia、MATLAB这七种必备的语言。Python：学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等，这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。
4、在大数据分析与挖掘领域，Python编程语言的应用最为广泛。Python不仅用于数据分析与挖掘，还涵盖了数据抓取、开发游戏模拟器等多个领域。Python之所以广受欢迎，主要归功于其三大特性： 丰富的第三方库资源：Python支持众多第三方库，如Numpy、Pandas、Matplotlib和Sklearn等。
1、建模分析Scikit-learn从事数据分析建模必学的包，提供及汇总了当前数据分析领域常见的算法及解决问题，如分类问题、回归问题、聚类问题、降维、模型选择、特征工程。数据可视化如果在Python中看可视化，你可能会想到Matplotlib。除此之外，Seaborn是一个类似的包，这是用于统计可视化的包。
2、利用Python分析建模 在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn两个库。Statsmodels允许用户浏览数据，估计统计模型和执行统计测试。可以为不同类型的数据和每个估算器提供广泛的描述性统计，统计测试，绘图函数和结果统计列表。Scikit-leran则是著名的机器学习库，可以迅速使用各类机器学习算法。
3、熟练Python语言基础，掌握数据分析建模理论、熟悉数据分析建模过程；熟练NumPy、SciPy和Pandas数据分析工具的使用；特别是Pandas和Numpy，Pandas是Python中一种数据分析的包，而Numpy是一个可以借助Python实现科学计算的包，可以计算和储存大型矩阵。
4、首先学习一点python基础的知识，Python语言基础，函数，文件操作，面向对象，异常处理，模块和包，Linux系统使用，Mysql数据库等；其次就可以学习一些基本的爬虫，进行数据采集，当然也有很多爬虫工具，直接使用即可。
5、Python 数据分析 掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。
6、大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识 python 的，他们也开始解决类似 leetcode 网站上的 python 编程难题。他们认为在开始使用 python 分析数据之前，必须熟悉编程概念。
1、在大数据分析与挖掘领域，Python编程语言的应用最为广泛。Python不仅用于数据分析与挖掘，还涵盖了数据抓取、开发游戏模拟器等多个领域。Python之所以广受欢迎，主要归功于其三大特性： 丰富的第三方库资源：Python支持众多第三方库，如Numpy、Pandas、Matplotlib和Sklearn等。
2、Julia是最近开发的编程语言，最适合科学计算。它像Python一样简单，因此广受欢迎，并且具有C语言的迅捷性能。这使Julia成为需要复杂数学运算的领域的理想语言。作为大数据分析家，您将研究需要复杂数学的问题。Julia能够以很高的速度解决此类问题。
3、Python语言 如果你的数据科学家不使用R，他们可能就会彻底了解Python。如果你有一个需要NLP处理的项目，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy。
4、Python语言 Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是一等公民。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本（对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此）。
5、数据分析领域涉及多种工具和编程语言，例如R、Python、Matlab等。 对于数据分析，R语言是首选，因其社区支持强大、学习成本相对较低，且在统计分析方面表现出色。 若追求通用编程能力，Python是不错的选择，它广泛应用于各种编程任务，包括数据分析。
6、Python 作为数据分析的常用语言，Python拥有丰富的可视化库，例如matplotlib、seaborn、plotly、Boken和pyecharts等。这些库各具特色，并在实际应用中广泛使用。 大数据领域的学习与更新 随着大数据领域的快速发展，新的技术和方法不断出现。作为一名大数据分析师，持续学习和更新知识至关重要。
1、选择Python作为数据分析的原因有以下几个关键因素： 易学易用：Python是一门易于学习且容易使用的编程语言。Python的数据科学库（如pandas和NumPy）非常强大，易于理解，可以让你迅速上手数据分析。
2、究其原因，主要有以下几点：①Python的语法简单，代码可读性高，易于上手，有利于初学者学习；当我们处理数据时，我们希望使数据数字化并将其转换为计算机可以操作的数字形式。我们可以直接使用一个行列表推导来完成，这非常简单。
3、数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。