首先，从工业互联网和大数据的发展趋势来看，Python数据分析师的就业前景还是非常广阔的。一方面，数据分析本身的应用场景会越来越多。另一方面，python语言也广泛应用于人工智能领域，因此python数据分析师的发展空间相对较大。
如果你想走Python数据分析师的发展道路，你应该从以下三个方面提高你的职业价值：第一，注意新技术的学习。数据分析技术是一个快速迭代的领域，因此数据分析人员必须跟上技术的发展趋势，尤其要注意算法相关知识的学习。从大技术的角度来看，目前的数据分析方法主要是基于统计学和机器学习。机器学习在数据分析领域的发展潜力比较大，而且机器学习也是人工智能技术体系的重要组成部分，因此必须重视机器学习相关知识的学习和深化。
第二，关注平台的价值。数据分析师要想提升自己的职业价值，不仅要提高自己的技术水平，还要从工作效率方面入手，而提高工作效率更有效的途径就是合理利用平台。工业互联网时代必然是平台时代。数据分析作为大数据平台的一项重要功能，必然会得到平台的大量支持，因此数据分析人员必须重视技术平台的应用。
第三，注重行业知识的积累。数据分析师对行业知识的要求非常高。为了使数据分析在行业中发挥更重要的作用，数据分析人员必须能够根据行业选择和应用技术。
想做数据分析是学python还是学大数据？大数据结构中的很多组件都是用Java语言编写的，还有一些是用Scala编写的，比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、hive、spark等。这些东西更倾向于数据工程、数据处理和计算。Python语言，包括pandas、numpy、SciPy等数据分析扩展包，通过学习使用这些包，可以充分掌握数据分析的能力。因此，要学习数据分析，建议学习Python而不是大数据。
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