首先，很多编程语言都可以用于数据分析，比如R语言在数据分析领域的应用也比较普遍，但是要想从事专业的数据分析，同时想扩展自身的数据分析边界，可以重点考虑一下Python语言，一方面原因是Python语言目前在数据分析领域的应用处在一个上升的通道当中，另一方面原因是Python语言是全场景编程语言，也可以完成落地应用的开发。
目前数据分析的方式有两大类，一类是采用统计学的数据分析方式，另一类是采用机器学习的方式，Python语言在这两种数据分析方式当中，都有比较广泛的应用。当前随着机器学习在数据分析领域的应用逐渐增多，Python也受到了更多的关注，实际上当前有很多传统行业领域也在使用Python来完成数据分析。
Python语言虽然语法相对比较简单，但是由于数据分析本身的任务难度也不尽相同，需要学习和掌握的库往往也会比较多，所以使用Python进行数据分析也需要一个系统的学习过程。对于初学者来说，要想提升学习的效率，一方面要为自己营造一个实践场景，另一方面还需要与专业人士进行交流沟通，这对于提升学习效率有非常直接的影响。
按照历史经验来看，初学者学习Python进行数据分析，可以按照三个阶段来制定学习计划，其一是学习Python的基本语法，这个阶段的学习压力是比较小的，学习时间也会比较短，其二是学习机器学习，其三是学习场景数据分析。
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