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。统计学专业应该学Java还是Python？

这是python。

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Python的主要语法很简单，并且使用了动态类型，这带来了许多优点。因为它是一个动态类型，类型将在解释过程中确定，所以在Python中很容易做到这一点。与Java相比，Python中的伪代码描述的类传递和函数传递要容易得多，在程序实现的层次上，与Java相比，在传输过程中更容易理解其原理。Python经常用于系统管理、构建web服务、web爬虫、统计分析等许多方面。它是一种用途广泛的粘合语言

我还记得我去书店的时候，有一本书叫《用Python学习统计》，非常适合这个问题。让我们暂时不要评论

作为一个it从业者，让我来回答这个问题。

首先，许多编程语言可用于数据分析。例如，R语言也广泛应用于数据分析领域。但是，如果您想从事专业的数据分析并扩展您自己的数据分析边界，您可以关注Python语言。究其原因，一方面是Python语言在数据分析领域的应用正处于上升通道，另一方面Python是一种全场景编程语言，也可以完成落地应用的开发。

目前有两种数据分析方法，一种是统计数据分析方法，另一种是机器学习方法。Python语言广泛应用于这两种数据分析方法中。目前，随着机器学习在数据分析领域应用的日益广泛，python也受到了越来越多的关注。事实上，很多传统行业也在使用Python来完成数据分析。

虽然Python语言的语法比较简单，但是数据分析本身的任务难度不一样，还有很多库需要学习和掌握。因此，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，为了提高学习效率，一方面需要为自己创造一个实践场景，另一方面需要与专业人士进行交流，这对提高学习效率有着非常直接的影响。

学习Python进行数据分析的初学者可以根据历史经验，分三个阶段制定学习计划。一是学习Python的基本语法。这个阶段的学习压力比较小，学习时间也会比较短。二是学习机器学习，三是学习场景数据分析。

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