Python是一門強大的編程語言，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析和科學計算。結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以拓展Python的能力，應(yīng)用更廣泛。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('data.csv')
# 數(shù)據(jù)清洗
df.dropna(inplace=True)
# 數(shù)據(jù)分析
mean = np.mean(df['score'])
median = np.median(df['score'])
mode = df['score'].mode()[0]
print(f"Mean: {mean}")
print(f"Median: {median}")
print(f"Mode: {mode}")
# 數(shù)據(jù)可視化
plt.hist(df['score'], bins=10)
plt.xlabel('Score')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

上述代碼展示了使用Python進行數(shù)據(jù)分析的基本步驟。首先，使用pandas模塊讀取數(shù)據(jù)并進行清洗；然后使用numpy模塊進行統(tǒng)計分析，計算均值、中位數(shù)、眾數(shù)；最后使用matplotlib模塊進行數(shù)據(jù)可視化。

大數(shù)據(jù)技術(shù)包括但不限于Hadoop、Spark、NoSQL等，這些技術(shù)可以處理海量數(shù)據(jù)并提供數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)存儲等功能。Python可以通過調(diào)用這些技術(shù)實現(xiàn)更加龐大、更加精細的數(shù)據(jù)分析。

學習Python和大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以在數(shù)據(jù)分析和相關(guān)領(lǐng)域擁有更多的就業(yè)機會和發(fā)展前景。