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数据分析工程师告诉你,python已成社会大趋势
1、运营工作 一些公司做网站运营工作，或者一些电商行业做运营的，都会用python抓取竞品海量信息，得出分析结论，制定更加有利的运营策略。
2、目前应用最多的：全栈开发、数据分析、运维开发，可以看到，Python工程师的起薪大多数在15K起，3年以上工程师的起薪大多超过20K。
3、在市场数据分析工程师就业薪资水平也是非常高的，一直都处于不断上升的趋势之中。爬虫工程师：爬虫在我们的生活中一直都是应用非常广泛的，网络爬虫是数据***集的关键，作用是非常明显的。
4、Python自身强大的优势决定其不可***的发展前景。而且从最新Python招聘岗位需求来看，Python工程师的岗位需求量是非常大的Python作为一种通用语言，几乎可以用在任何领域和场合，角色几乎是无限的。
5、Python数据分析的前景很不错。一方面国家大力支持Python数据分析行业的发展，已经上升为国际战略的今天，Python数据分析人才正在拥有更多的发展机会。如需学习Python数据分析，推荐选择【达内教育】。
6、其次，市场需求大。从最新Python招聘岗位需求来看，Python工程师的岗位需求量巨大，并且岗位需求量还在呈现上涨的趋势。全国Python岗位需求量接近10W个。最后，薪资水平。
python是否值得学习?
不建议学python的原因语言性能差、对多处理器支持不好、语法混乱、市场混乱、就业前景一般、学习进程慢等。语言性能差 Python的缺点主要是执行速度还不够快。
Python是一门易学易用的语言。相比于其他编程语言，Python语法简单明了，代码可读性强，容易上手。Python的语言特点使得编写代码变得更加轻松愉快，也更容易维护和扩展。Python具有广泛的应用场景。
这两种编程语言比较，Python语言更值得学。Python的优势 Python的优势在于其易学性和应用广泛性。对于初学者来说，Python是一个非常好的起点，可以帮助初学者快速掌握编程的基本概念和实践技能。
首先，我要说，我是一个有热情、有经验的数据分析师，我深深热爱Python，并且相信Python是一门值得深入学习和掌握的强大语言。
python做数据分析和数据库分析有什么区别
1、Python强大的计算能力依赖于其丰富而强大的库：Numpy Numerical Python的简称，是Python科学计算的基础包。其功能： 快速高效的多维数组对象ndarray。 用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数。
2、python的用处不是存储和查询数据，那是数据库干的事，python可以用来获取数据（如爬虫），分析数据（如使用pandas），最后将想要的结果输出（如使用matplots画图）或者存储到数据库中（有对mysql的支持）。
3、python可以做什么 1 首先，最基本的功能就是借助python中自带的科学计算包Numpy、padas、matplotlib等，完成复杂的数据分析。2 网络爬虫，利用python可以从网络上爬取任何格式的数据，比如文本数据、音频、视频数据、图片等。
数据分析用r还是python
1、使用R：R有一组称为Tidyverse的软件包，这些软件包提供了功能强大但易于学习的工具，用于[_a***_]，操作，可视化和报告数据。使用这些工具，没有任何编程或数据分析经验（至少是轶事）的人可以比Python更快地提高生产力。
2、R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。
3、数据分析常用的编程语言有Python、R、sql、Scala、Julia。编程是软件开发的基础，大数据分析是包括计算机科学在内的多个领域的***。它涉及科学过程和方法的使用，以分析数据并从中得出结论。
4、Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。
5、· 高级分析· 预测分析· 统计· 探索和数据分析· 学术科研· 大量计算研究领域虽然每个领域几乎都服务于特定群体，但在统计和探索等方面，使用R语言更为普遍。
6、我觉得是python需求大，因为R能做的python基本都能做的。
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