Python 從1994年正式發表至今二十餘年,
擁有絕佳的跨平台支援能力,可以在不同尺寸、不同系統的電腦設備上,操作同樣的語言環境。
在大數據與資料分析的領域,Python更有著舉足輕重的地位!

對於開發工程師而言

Python的優雅和簡潔是最大的吸引力

對於運維工程師而言

Python最大優勢在於幾乎所有Linux發行版本都內置了Python解譯器

對於資料科學家而言

Python簡單又強大

最能幫老手加分的程式語言

Python採取開放策略,本身被設計擁有可擴充性,提供了豐富的API和工具,
以便程式設計師能夠輕鬆地使用C、C++、Cython來編寫擴充模組。
Python編譯器本身也可以被整合到其它需要腳本語言的程式內,
使Python能夠完美結合如C、C++和Java等其他語言。

跨平台 各種主要的作業系統都支援 Python。Python程式常不需修改,便可以同時在Linux與Windows平台上執行。
容易擴充 Python可以用C/C++ 或 Fortran撰寫高效率的模組,所撰寫的Python程式透過標準的模組進行包裝後,即可安裝於各種平台,在Windows下更可以自動產生方便的可執行 installer。

最容易跨入Big Data的程式語言

近年來在大數據資料分析上,Python有著重要的應用!和R語言不同,
Python本身就是一門工程性語言,資料科學家用Python實現的演算法,對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。
也因為資料科學家對Python和R的熱愛,Spark對這兩種語言提供了非常好的支援。

跨足資料分析領域 根據2013年KDnuggets的調查顯示,Python是資料解析、資料探勘、資料科學工作中經常被使用的程式語言,使用率不僅達到38.8%,更已連續三年向上攀升,足見其未來的重要性。
開發人員的最愛 善用Python豐富的套件加上它的彈性及互動性環境讓各種背景的開發者都很容易使用並大幅降低門檻,省下時間與人力成本,幫助企業挖掘出大數據中的無限商機。
大數據的通用程式語言 Python在網路爬蟲、雲端基礎設施、DevOps與數據處理等領域都是炙手可熱的語言,只要學會Python,就可以實現一個完整的BigData處理平臺。

Python學習流程圖

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