想成為大數據時代的搶手人才？你絕不能錯過Python
20世紀是數據的時代，每個人每分每秒都在產生數據。如何利用數據可以幫助企業找到下一個人氣商品、下一個展店地址、甚至是該推出哪種色調的產品包裝，消費者才會買單，更是數據的價值所在。由於大數據的潛力無窮，使不少企業都祭出高薪招攬大數據人才。但想成為炙手可熱的大數據分析師，到底該學習哪些程式語言呢？答案很簡單，Python絕對是你的第一選擇。
大數據範例：用Python隨時關注網路輿情風向
學過或聽過程式語言的人，想必都知道Python是非常實用的程式語言之一，長年位居企業需要程式語言的前幾名。但你或許不知道，Python在大數據領域同樣搶手，可以幫助企業在大量且快速生成的雜亂資訊中，快速找到最重要的資訊。
企業監測網路輿情的好幫手InfoMiner輿情分析平台便是用Python編寫而成，運用分散式網路爬蟲技術，可從多個論壇網站、PTT、甚至是Facebook留言板，快速抓取內容，並從留言中分析出網路風向，幫助企業隨時了解品牌形象，並在負面輿情剛出現時可即時反應，讓企業可做出正確的公關決策，順利化危機為轉機。
強大的輿情監測能力凸顯出Python可以快速處理大量資訊的能力、不但可快速抓取真正有用的資料、並可分析出對企業真正有價值的資訊。如果你還不認識Python，接下來就會從Python的五大特性，告訴你為什麼想成為數據分析師，就一定要認識Python。
Python：資料分析界的佼佼者
Python是通用於各種領域的程式語言，語法簡單，重視邏輯，因此程式碼有高度的可閱讀性，對新手也非常友善，是較容易上手的程式語言。除此之外，Python還有許多受到矚目的優勢，使它成為資料分析界的寵兒，也是開發大數據程式的最佳選擇之一。
大數據的程式語言第一選擇
大數據有4V特點：大(Volumn)、雜(Variety)、快(Velocity)、真(Veracity)，因此若想分析大數據，所用的程式語言必須具備一條龍的特性：可快速清理大量資訊、找出有用的部分、分析計算、最後可製成讓一般人閱讀的圖表。因此比起在做網頁開發時你必須學會JavaScript、想開發遊戲必用C++，若你學習程式的目的是分析數據，那Python絕對符合你的需求。
優秀的資料分析能力
Python有優秀的數據處理能力，這絕對是Python成為分析大數據時重要程式語言的主要原因。雖然Python本身不是為分析資料而設計的專業統計程式，但是Python有豐富的套件可支援多種資料分析的情境，其中最有名的三個套件分別是：支援大量高階維度陣列與矩陣運算並提供龐大數學函式庫的NumPy、可簡化數據處理與數據分析的Pandas、以及能將分析結果視覺化的Matplotlib。
除此之外，Python也有多種套件可支援機器學習、資料探勘與建立人工智慧模型等應用，比如SciPy、Scikit-learn、TensorFlow等。因此綜合來說，與其整合多種工具，不如直接學習Python，便可一次掌握所有分析大數據時需要用到的各種工具。
高度的可擴充性
Python是一種膠水語言，這代表工程師可以使用Python來整合其他類型的程式語言，比如先用C++撰寫模組，再用Python將不同模組黏合在一起，就可以同時兼具「C++的高效能」與「用Python快速開發」兩種特性，這對於資料又「快」又「雜」的大數據來說，可兼容不同程式的特性是Python不可取代的優勢。
此外，由於Python支援跨平台作業，也提供多種直譯器，因此工程師可以直接在Python呼叫其他程式語言、比如C/C++的各種函式庫，或用C/C++編寫各種擴充模組。這種特性大大提升Python的應用範圍，讓工程師可以靈活應用多種程式語言，寫出更容易使用且高效能的程式。
對初學者友善
Python屬於高階語言，也就是它是以人類習慣的語言進行編寫，就代表它的可讀性較高，學習起來也比較容易。對於大數據這門尚在發展中的科技領域來說，學習一種門檻較低且變化較多、應用範圍廣泛的程式語言，可以幫你快速踏入這個嶄新的領域，也可以幫助你在徹底會一個程式語言、打下穩固基礎後，再去學習其他門檻較高的低階語言，比如C++。
如果你充分了解Python的魅力、也想成為學習Python的一員，你將面臨的第一個問題是：該去哪裡學Python？
Python該自學或購買課程？
Python是很熱門且學習人數很多的程式語言之一，因此想在學校或補習班報名相關課程，甚至是在網路上找線上課程都很容易。不過比起這些需要繳學費、規定學習進度的課程來說，想真正學會一種程式語言，最重要的是「依據自己的步調學習」。與其交學費抄下連自己都看不懂的筆記，不如先接觸免費的學習資源，探索自己對程式的興趣，並摸索出屬於你的學習方式。
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