在智能数字时代下，企业离不开数据。随着数据量的增大，信息处理也变得耗时费力。数据科学行业也因此快速发展起来，企业对于数据科学家的需求量也跟着增大。因此数据分析岗位成为了很多企业的刚需，可许多小白认为转行数据分析十分困难，其实归根结底只是没有不够了解+没有选择对的学习方式而已。
C，C++，R，Java，Javascript和Python这一类的编程语言都能够用于记录、存储和分析数据。其中，Python是目前广泛使用的编程语言之一。很多高级开发工程师认为，Python是开发金融科技软件及其他应用程序的比较合适的编程语言。它拥有大量面向数据的功能包，可以加速和简化数据处理，从而节省大量的时间。
一：简单易学
Python的语法清晰、易读性强。C#，Ruby，Java等编程语言相比Python而言，都很难掌握，尤其是对于新手来说。Python没有那么多的语法规则。同样要完成一个任务，用C语言要写1000行，用Java要写100行，而用Python，可能20行就够了。因此，很多初学者会选择Python作为入门级编程。
二：开源可获取
Python是一种开源的编程语言，我们可以直接在python官网上下载。它拥有大量的库，并且它所有的库都是直接提供的。
三：灵活性超强
Python是进行数据处理时好用的工具，因为它的灵活性超强。因此，它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的算法以及挖掘应用数据。这样的优势也让Python成为数据科学行业不错的编程语言之一。
四：可扩展性高
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的问题，包括数据分析领域。这就是许多公司青睐于使用Python的原因。
五：学习资料多
尽管Python的学习相对而言比较容易，我们还是免不了在学习过程中，会遇到一些困难。但是，Python拥有大量的库，其中包含大量的帮助和支持材料。同时，它的库在不断地增长，可以为我们提供更多的解决方案。
六：拥有图形和可视化工具
众所周知，视觉信息更容易让人理解、操作和记忆。Python恰好有一组可用的可视化选项工具。通过创建各种图表、图形以及可用于Web的交互式绘图，数据分析员能够更好地访问和使用数据。
七：提供扩展的分析工具包
当数据完成收集后，我们就需要处理数据。运用Python处理数据适合不过。Python的内置数据分析工具，非常适合用于复杂数据的处理以及自助服务的分析。
企业是否能够成功，取决于它是否能从大量的数据中提取有用的信息，从而制定有利于企业发展的决策，只有这样，企业才能在同行业的竞争中，拥有十足的竞争力。
