Python被认作是人工智能和机器学习的基础语言，而数据科学和人工智能又有着密切的交集。因此，Python被视为数据科学领域应用最广泛的语言并不会令人感到意外。
现在让我们一同来回顾一下数据科学处理问题过程中的各个步骤，以此来进一步了解Python在其中所扮演的角色。
- 数据收集和清洗
- 数据探索
- 数据建模
- 数据可视化和解释
- 数据收集和清洗
通过Python，你可以加载各式各样不同格式的数据，比如说CSV（逗号分隔值）、TSV（制表符分隔值）或者来源自网络的JSON。
无论是你想直接把SQL表格载入到你的程序中，还是说需要爬取网站信息，Python都可以帮助你轻松完成这些任务：前一个任务可以用PyMySQL包，后一个任务可以用 BeautifulSoup包。
PyMySQL可以让你轻松连接MySQL数据库、执行查询、抽取数据等。BeautifulSoup可以帮助你读取XML和HTML类型的数据。在提取和替换数值后，你可能要还在数据清洗阶段处理缺失值和无意义值。
此外，如果你在处理某一特殊的数据集时遇到麻烦，你可以去网上搜索这一数据集名称再加上“Python”，或许就能够找到解决方案。
（爬取猫眼评论和评分，并分析该电影出现低分的原因）
- 网络爬虫/抓取：Python 的 beautifulsoup 和 Scrapy 更加成熟、功能更强大，结合django-scrapy我们可以很快的构建一个定制化的爬虫管理系统。
- 连接数据库: Python 只用 sqlachemy 通过ORM的方式，一个包就解决了多种数据库连接的问题，且在生产环境中广泛使用。Python由于支持占位符操作，在拼接SQL语句时也更加方便。
- 内容管理系统：基于Django，Python可以快速通过ORM建立数据库、后台管理系统。
- API构建：通过Tornado这个标准的网络处理库，Python也可以快速实现轻量级的API。
根据权威数据调研机构报告显示，到2025年中国数据人才缺口或将达到200万；中国商委会数据分析部的统计显示：未来中国基础性数据分析人才的缺口将达到1000万+。
我们来看一下目前企业数据分析师的招聘要求和薪资待遇， 果然也没有让人失望。
不言而喻，Python数据分析师可能将会是未来五年最稀缺最赚钱的职业。
这几年Python极其火爆，应用相当广泛。例如：爬虫、数据分析、科学计算、人工智能，Python 都可以胜任。
而在互联网公司，很多人都喜欢用Python完成自动化办公****，表格处理，数据分析等工作。因为学会Python，使得工作效率更高！或许就是这种万能属性，使用Python进行数据分析变得越来越流行，俨然成为了所有职场人的一个基本功和必备技能。
企业为什么如此重视数据分析？现在，越来越多的企业都在讲求数据驱动，用数据说话，这是因为通过提炼繁杂的数据，可以将重点更直观、清晰的呈现在我们眼前。
麦肯锡曾说过：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
最后
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一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、Python必备开发工具
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