作為一名IT從業者，我來回答一下這個問題。

首先，很多編程語言都可以用于數據分析，比如R語言在數據分析領域的應用也比較普遍，但是要想從事專業的數據分析，同時想擴展自身的數據分析邊界，可以重點考慮一下Python語言，一方面原因是Python語言目前在數據分析領域的應用處在一個上升的通道當中，另一方面原因是Python語言是全場景編程語言，也可以完成落地應用的開發。

目前數據分析的方式有兩大類，一類是采用統計學的數據分析方式，另一類是采用機器學習的方式，Python語言在這兩種數據分析方式當中，都有比較廣泛的應用。當前隨著機器學習在數據分析領域的應用逐漸增多，Python也受到了更多的關注，實際上當前有很多傳統行業領域也在使用Python來完成數據分析。

Python語言雖然語法相對比較簡單，但是由于數據分析本身的任務難度也不盡相同，需要學習和掌握的庫往往也會比較多，所以使用Python進行數據分析也需要一個系統的學習過程。對于初學者來說，要想提升學習的效率，一方面要為自己營造一個實踐場景，另一方面還需要與專業人士進行交流溝通，這對于提升學習效率有非常直接的影響。

按照歷史經驗來看，初學者學習Python進行數據分析，可以按照三個階段來制定學習計劃，其一是學習Python的基本語法，這個階段的學習壓力是比較小的，學習時間也會比較短，其二是學習機器學習，其三是學習場景數據分析。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

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