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Python与大数据有什么关系：
Python有非常多的第三方库。比如用于web开发的Django/Flask，用于科学计算的Numpy/Scipy，用于机器学习的Scikit-Learn，用于运维的Supervisor/Fabric，用于网络爬虫的BeautifulSoup/Scrapy……这些你都可以轻松调用实现，不用再造轮子。
在开始使用Python之前，我对用Python进行数据分析有一个误解：我必须不得不对Python编程特别精通。因此，我参加了Udacity的Python编程入门课程，完成了codeacademy上的Python教程，同时阅读了若干本Python编程书籍。就这样持续了3个月（平均每天3个小时），我那会儿通过完成小的软件项目来学习Python。敲代码是快乐的事儿，但是我的目标不是去成为一个Python开发人员，而是要使用Python数据分析。之后，我意识到，我花了很多时间来学习用Python进行软件开发，而不是数据分析。
在我看来,精通用Python开发好的软件才能够地进行数据分析，这观点是没有必要的。
如果自己没有什么python数据分析的基础，建议参加Python培训机构，进行系统全面的学习。
大数据、人工智能时代已经来临，python数据分析的应用范围越来越广泛了，据了解，现在python工程师的起薪是8-12K，对于刚毕业的大学生来说，这比同龄人的起薪要高出很多的。
有许多的Python书籍和在线课程，然而我不并不推荐它们中的一些，因为，有些是给大众准备的而不是给那些用来数据分析的人准备的。同样也有许多书是“用Python科学编程”的，但它们是面向各种数学为导向的主题的，而不是成为为了数据分析和统计。
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