提起大数据想必大家都知道目前互联网时代，大数据是多么厉害。对于个人来说，大数据主要应用于人体感应装置，收集日常生活数据，使我们的日常锻炼、身体素质等各项指标得以实现，对个人身体和生活习性进行了自我分析，进而改进了对个人日常生活规律的调控，让我们更好的生活。
显然，大数据分析成了热门的行业，很多人们想转行到大数据分析行业中，零基础会在培训机构系统学习大数据分析课程培训，掌握更多专业技能，从而能够胜任这份工作。那么在学习的过程中应学习哪种编程语言以及作为大数据分析师应掌握哪种编程语言呢?
目前大数据分析应掌握的编程语言是Python，接下来给大家介绍下编程语言Python，Python的一些基本特点如下：
Python的主要特性
一、开源
Python和大多数的支撑库和工具都是开源的，通常可以非常灵活的使用而且有开放的协议。
二、解释性
也可以使用Cpython完成将解释性语言转化为实施可执行的Python二进制代码的应用。
三、多框架
Python语言支持不同的编程与实现框架，例如面向对象、和必要的函数型或过程化编程。
四、多目的
Python可以用于快速的、交互式的代码开发以及建构大型应用系统，它也可以用于底层系统操作以及高级分析的任务。
Python生态系统
本课程中展示的例子都是使用Ipython这种流行的Python交互式开发环境(IDE)。
IPython是python的一个交互式shell，它比默认的“python shell”更方便，支持变量自动补全，自动缩进，支持 bash shell 命令，内置了许多强大的功能和函数。IPython 是基于BSD 开源的，并且IPython为交互式计算提供了一个丰富的架构。
Python的用户群体
Python不仅会吸引专业的软件开发人员，而且可以为业务开发者，领域专家和科学计算开发者所使用。
专业的软件开发者
Python支持所有的编程框架，有大量的开发工具，专业的软件开发者可以使用这些工具来构建自定义的框架和类，与基础的Python库和科学计算库一起，实现生态系统的大化应用。
科学开发者和领域专家：
这些用户会大量的使用某些库和框架的框架，来创建自己的应用程序并且随着时间进行提升和优化，使得整个生态系统满足他们的具体需求。这类用户通常会致力于较长时间的交互操作，快速的形成新代码的原型，并且对研究以及领域数据集进行探讨和可视化。
比较随意的编程人员
使用Python来处理他们认为有优势的具体问题。例如可以将一些matplotlib的具体代码进行复制，稍加修改来满足特定的业务需要。
