近几年随着大数据行业的蓬勃发展，企业对数据分析领域的人才需求越来越大，于是不少小伙伴就想转行成为数据分析师，那数据分析师要学些什么呢？学掌门认为Python就是其中必不可少的。

1. Python简单易学

Python由于其清晰的语法和易读性而得到广泛认可，特别是参与Web服务，移动应用程序或编码的开发时。

其次Python相对于C＃，Ruby，Java等语言更容易掌握，尤其是对于入门级程序员而言。同时Python的简单性和可读性，为数据分析师提供了许多有用的选项。因此，即使对于复杂的场景，新手也可以轻松利用其非常简单的语法来构建有效的解决方案，这就是为什么它是初学者的理想工具。

2.良好的支持

Python在工业领域和学术领域得到广泛使用，Python拥有大量有用的库，其中包含大量的帮助和支持材料。最大的好处是所有库都免费提供。语言的流行程度越高，有关真实用户体验的认知信息就越多。因此，您可以访问用户提供的代码，堆栈溢出，文档，邮件列表等。世界各地的用户可以在需要时向更有经验的程序员寻求建议和帮助。

3.灵活性

不错的选择还不止于此。因此，让我们观察另一个为什么Python确实是数据处理的绝佳选择的原因。该语言的另一个强大功能是超强的灵活性，这使得Python在数据分析师中很受欢迎。用Python可以在短时间内构建数据模型，将数据集系统化，创建基于ML的算法，Web服务以及应用数据挖掘以完成不同的任务。这种优势使Python成为数据分析行业所需的理想解决方案。

4.可扩展性

与R，Go和Rust等其他语言相比，Python更快，更可扩展。因此，Python可以很好地解决各种领域中各种领域的不同用法。此外，数据分析在该语言可以成功应用的行业列表中。

5.庞大的图书馆馆藏

正如我们已经提到的，Python是当今最受支持的语言之一。它有一堆可供所有用户使用的完全免费的库。如果您涉足这一领域，那么您很可能会熟悉诸如Pandas，SciPy，StatsModels之类的名称，这些名称在数据科学界得到了广泛使用。值得注意的是，库不断增长，提供了强大的解决方案。因此，您可以轻松找到所需的解决方案而无需额外花费。

6.超越Python社区

Python采用基于社区的模型进行开发。除了统计，数据可视化和Manipulation，ML等开放源代码库外，Python拥有庞大的社区基础，并提供许多培训和论坛。这样，全世界的人们都可以交流经验，思想和知识，以及提供解决方案。

7.图形和可视化工具

众所周知，视觉信息更容易理解，操作和记忆。这使得Python不仅是数据分析而且是所有数据科学的必备工具。您可以通过创建各种图表和图形以及可用于Web的交互式绘图，使数据更易于访问和使用。是的，Python为您提供了获得良好数据感的能力。

8.提供扩展的分析工具包

收集数据后，就可以处理它。Python非常适合此目的。因此，在寻求用于复杂数据处理或自助服务分析的理想工具时，我们不得不提及Python的内置数据分析工具。全球数十家数据挖掘公司都使用Python来减少数据量。Python还具有轻松渗透模式以及关联大量信息的能力，并在评估性能时与其他关键矩阵一起提供了更好的见解。

其实说到数据分析师要学什么，除了Python，统计学、Excel、SQL等等也是必学的。赶紧来对照一下，你这些技能你都具备了吗？