根据统计数据，随着各行各业的企业越来越依赖大数据分析，对数据分析专业人员的需求逐年增长。
事实上，这个最热门的职业有许多不同的学习途径，选择合适的职业取决于你在职业生涯中所处的位置。除了数学和统计学，编程专业知识也是数据分析专业人士的必备技能之一。
数据分析专业人员最常用的 3 种编程语言正如一项调查结果所揭示的那样，Python 是最常用的编程语言，其次是 SQL 和 R。
该调查是对近 24000 名数据专业人员进行的，其中 3/4 的人员建议学习 Python 进行数据分析。在本文中，让我们找出是什么让 Python 成为数据专业人士中最受欢迎的编程语言，以及为什么选择 Python 进行数据分析。
为什么数据分析专业人员喜欢 Python？数据分析专业人员需要处理复杂的问题，问题解决过程基本上包括四个主要步骤——数据收集和清理、数据探索、数据建模和数据可视化。
Python 为他们提供了所有必要的工具。Python 带有强大的统计和数字库，如 Pandas，Numpy，Matplotlib，SciPy，scikit-learn 等，以及先进的深度学习库，如 Tensorflow，PyBrain 等。
此外，Python 已经成为 AI 和 ML 的默认语言。因此，这种通用语言是数据分析专业人员中最常用的编程语言也就不足为奇了。
现在，让我们看一下数据分析过程中涉及的步骤以及用于数据挖掘的 Python 包，这些应该是数据分析专业人员工具箱中不可或缺的一部分。
数据收集和清理使用 Python，可以使用不同格式提供的数据，例如 CSV（逗号分隔值），TSV（制表符分隔值）或 Web 的 JSON。无论是想将 SQL 表直接导入代码中，还是需要抓取网站，Python 都可以帮助您轻松完成这些任务（如 PyMySQL 和 BeautifulSoup）。前者使您能够轻松连接 MySQL 数据库以执行查询和提取数据，而后者可帮助您读取 XML 和 HTML 类型数据。
数据探索现在已经有了数据，需要根据业务问题，转换为数据分析问题。为此，需要识别数据属性并将它们分为不同的类型，例如数字、序数、分类等，以便更好的处理。一旦数据按类型分类，数据分析库 NumPy 和 Pandas 将通过允许你轻松有效地操作数据来帮助你从数据中找到答案。
数据建模这是数据分析过程中一个非常关键的阶段，在这个阶段中，Python 有许多高级库，可帮助你利用机器学习的力量来执行数据建模中涉及的任务。只需使用 SciPy，可以轻松执行科学计算，Scikit-learn 可以提供直观的界面，并将机器学习算法应用于数据。
数据可视化和分析Python 有很多数据可视化包。Matplotlib 是其中最常用的库，用于生成基本的图形和图表。如果您需要设计精美的高级图形，还可以尝试另一个 Python 库 Plotly。
IPython 可帮助您实现交互式数据可视化，并支持使用 GUI。如果想将数据嵌入到交互式网页中，nbconvert 函数可以将 IPython 或 Jupyter 转换为 HTML。
当你开始数据分析之旅时，使用 Python 编程是一个明智的选择。即使您更喜欢其他语言而不是 Python，也请告诉我们您的看法。请在下面留下您的评论，与我们分享您的经验。
