粵嵌了解到，近年來隨著大數據時代、人工智能時代的到來，python數據分析應用的越來越廣泛了。Python與大數據有什么關系？如何用python做數據分析？這些問題就由粵嵌Python大數據培訓來講解。

　　Python與大數據有什么關系：

　　Python有非常多的第三方庫。比如用于web開發的Django/Flask，用于科學計算的 Numpy/Scipy，用于機器學習的Scikit-Learn，用于運維的 Supervisor/Fabric，用于網絡爬蟲的BeautifulSoup/Scrapy……這些你都可以輕松調用實現，不用再造輪子。

　　在開始使用Python之前，我對用Python進行數據分析有一個誤解：我必須不得不對Python編程特別精通。因此，我參加了Udacity的Python編程入門課程，完成了codeacademy上的Python教程，同時閱讀了若干本Python編程書籍。就這樣持續了3個月（平均每天3個小時），我那會兒通過完成小的軟件項目來學習Python。敲代碼是快樂的事兒，但是我的目標不是去成為一個Python開發人員，而是要使用Python數據分析。之后，我意識到，我花了很多時間來學習用Python進行軟件開發，而不是數據分析。

　　在幾個小時的深思熟慮之后，我發現，我需要學習5個Python庫來有效地解決一系列的數據分析問題。然后，我開始一個接一個的學習這些庫。

　　在我看來,精通用Python開發好的軟件才能夠高效地進行數據分析，這觀點是沒有必要的。

　　如果自己沒有什么python 數據分析的基礎，建議參加Python培訓機構，進行系統全面的學習。

　　大數據、人工智能時代已經來臨，python數據分析的應用范圍越來越廣泛了，據了解，現在python工程師的起薪是8-12K，對于剛畢業的大學生來說，這比同齡人的起薪要高出很多的。

　　有許多的Python書籍和在線課程，然而我不并不推薦它們中的一些，因為，有些是給大眾準備的而不是給那些用來數據分析的人準備的。同樣也有許多書是“用Python科學編程”的，但它們是面向各種數學為導向的主題的，而不是成為為了數據分析和統計。

      粵嵌Python大數據培訓推出的人工智能+Python課程強化了算法和編程思想，進一步優化了使用Python高效進行web全棧開發的內容。通過數據分析與網絡爬蟲（數據采集）綜合運用、深入數據采集和數據分析以及人工智能深度學習等階段讓學員成為熟練掌握前、后端開發、互聯網數據爬蟲采集和開發人機大戰的全能稀缺人才。