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python语言有什么优势
1、Python 可扩展性强 Python 的可扩展性体现在它的模块。 Python缺点 运行速度慢 运行速度慢是解释型语言的通病，Python 也不例外。 代码加密困难 不像型语言的源代码会被编译成可执行程序。 如有侵权，请联系删除。
2、简单：Python奉行简洁主义，易于读写，它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。免费：Python是开源软件。
3、python语言有什么特性？简单易学、明确优雅、开发速度快 ①简单易学：与C和Java对比，python的学习成本和难度曲线低了很多，更适合新手入门，是自底向上的技术攀爬路线。
零基础如何系统学习数据分析?
1、编程语言。在数据分析师进行数据分析时，一定会用到Python或者R等编程语言。如果你是一个没有任何编程基础的小白，你可以先从最基础的C开始学起，然后再选择学习Python还是R语言。数学。
2、第二阶段：SQL数据库语言作为数据分析人员，首先要知道如何去获取数据，其中最常见的就是从关系型数据库中取数，因此可以不会R，不会python，但是不能不会SQL。DT时代，数据正在呈指数级增长。
3、首先，做数据分析首先得学习数据库，比较数据是最基本的***。其次，是数据分析相关的理论，为建模或者进行进一步分析打基础。代数和统计知识要求较高。再次，学习各种软件。
4、学习基本概念：开始之前，确保您了解数据分析的基本概念和术语。可以通过在线课程、教材、博客文章等***学习数据分析的基础知识。
数据分析师应该学习哪些语言?
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集合。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。
编程语言：熟练掌握一种或多种编程语言，例如Python、J***a等。编程语言是进行数据分析和处理的基础。统计学与数学基础：要能够理解并应用统计学和数学原理，包括线性代数、概率论、统计推断和***设检验等。
Python是一种面向对象的高级编程语言，主要用于Web以及应用程序的开发。Python拥有图形和可视化工具、以及扩展的分析工具包，能够更好地帮助我们进行数据分析。 SAS SAS（统计分析软件）是一套模块化的大型集成应用软件系统。
想要成为数据分析师应该重点学习以下两点：python、SQL、R语言这些都是最基础的工具，python都是最好的数据入门语言，而R语言倾向于统计分析、绘图等，SQL是数据库。
大数据分析师需要学习的内容如下：数据库知识：理解数据库的基本架构、SQL语言以及常见的数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）。编程语言：熟练掌握一种或多种编程语言，例如Python、J***a等。
数据库语言SQL SQL语言作为一门编程语言，是数据分析师的必备[_a***_]，也是数据分析师必须要熟练掌握的基本功，可以作为数据分析的入门学习内容之一。
R语言与Python是什么?
R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发（也因此称为R），现在由“R开发核心团队”负责开发。
r语言：它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。python：自Python由Guido van Rossum于1989年底发明创建以来，基于此项技术的网站和软件项目已经有了数千个。
虽然R语言更为专业，但Python是为各种用例设计的通用编程语言。
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。
Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。而R是在统计方面比较突出。
R语言是一种自由、开放源代码的统计学软件，可用于数据分析、数据可视化、机器学习等任务。Python Python是一种方便易用的编程语言，常用于数据分析、机器学习和人工智能等领域。
r语言和python哪个好学
python和r语言各有各的难点，有编程基础的人学python比较容易，有统计基础的人学r语言容易。相对来说，r语言的门槛要更低一些，但是，学会r语言是很不容易的。想从事数据分析工作的话，python和r语言都应该学。
Python比较好点，Python用的人比较多。ython和R这2个都拥有庞大的用户支持。2017年的调查显示，近45％的数据科学家使用Python作为主要的编程语言，另一方面，12％的数据科学家使用R语言。
Python入门简单，而R则相对比较难一些。R做文本挖掘现在还有点弱，当然优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。
Python的优势：大多数深度学习研究都是用python来完成的，因此Keras和PyTorch等工具都具有python优先的开发，你可以在Keras的深度学习导论和PyTorch的深度学习导论中了解这些主题。
Python和r语言相对来说，r更难一些。R语言 R是由统计学家开发的，它的出生就肩负着统计分析、绘图、数据挖掘的重要使命。因此在R的语言体系里，有非常多统计学的原理和知识。
适用场景不同 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。
r语言和python的区别
1、数据结构不同 r语言：r语言数据结构简单，主要包括向量一维、多维数组二维时为矩阵、列表非结构化数据、数据框结构化数据。
2、数据结构复杂程度不同 R中的数据结构非常的简单，主要包括向量一维、多维数组二维时为矩阵、列表非结构化数据、数据框结构化数据。Python 则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的和内存控制，多维数组。
3、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。
4、Python几乎都可以做，函数比R多，比R快。它是一门语言，R更像是一种软件，所以python更能开发出flexible的算法。
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