毫不夸張地說，大數據已經成為任何商業交流中不可或缺的一部分。桌面和移動搜索向全世界的營銷人員和公司以空前的規模提供著數據，并且隨著物聯網的到來，大量用以消費的數據還會呈指數級增長。這種消費數據對于想要更好地定位目標客戶、弄懂人們怎樣使用他們的產品或服務，并且通過收集信息來提高利潤的公司來說無疑是個金礦。

篩查數據并找到企業真正可以使用的結果的角色落到了軟件開發者、數據科學家和統計學家身上。現在有很多工具輔助大數據分析，但最受歡迎的就是Python。

為什么選擇Python?

Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法并且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要，并且許多企業內部已經在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼，和索尼夢工廠。還有，Python是開源的，并且有很多用于數據科學的類庫。所以，大數據市場急需Python開發者，不是Python開發者的專家也可以以相當塊速度學習這門語言，從而最大化用在分析數據上的時間，最小化學習這門語言的時間。

用Python進行數據分析之前，你需要從Continuum.io下載Anaconda。這個包有著在Python中研究數據科學時你可能需要的一切東西。它的缺點是下載和更新都是以一個單元進行的，所以更新單個庫很耗時。但這很值得，畢竟它給了你所需的所有工具，所以你不需要糾結。

現在，如果你真的要用Python進行大數據分析的話，毫無疑問你需要成為一個Python開發者。這并不意味著你需要成為這門語言的大師，但你需要了解Python的語法，理解正則表達式，知道什么是元組、字符串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。

各種類庫

當你掌握了Python的基本知識點后，你需要了解它的有關數據科學的類庫是怎樣工作的以及哪些是你需要的。其中的要點包括NumPy，一個提供高級數學運算功能的基礎類庫，SciPy，一個專注于工具和算法的可靠類庫，Sci-kit-learn，面向機器學習，還有Pandas，一套提供操作DataFrame功能的工具。

除了類庫之外，你也有必要知道Python是沒有公認的最好的集成開發環境(IDE)的，R語言也一樣。所以說，你需要親手試試不同的IDE再看看哪個更能滿足你的要求。開始時建議使用IPythonNotebook，Rodeo和Spyder。和各種各樣的IDE一樣，Python也提供各種各樣的數據可視化庫，比如說Pygal，Bokeh和Seaborn。這些數據可視化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一個簡單且有效的數值繪圖類庫。

所有的這些庫都包括在了Anaconda里面，所以下載了之后，你就可以研究一下看看哪些工具組合更能滿足你的需要。用Python進行數據分析時你會犯很多錯誤，所以得小心一點。一旦你熟悉了安裝設置和每種工具后，你會發現Python是目前市面上用于大數據分析的最棒的平臺之一。

以上內容為大家介紹了Python在編程語言中的優勢，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關知識，請關注IT培訓機構:千鋒教育。http://www.jun-ho.cn/