如果要问Python如何能在这短短的十余年间，远远超越其他的编程语言，成为数据分析、数据科学、人工智能等领域从业者必知必会的「最流行工具」，其超级丰富且健全的软件生态是最主要的原因之一。
无论你有无编程经验，都可以通过较低的学习成本，在掌握Python编程基础后，进一步迅速学习掌握Python生态中的各种实用库，来解决日常科研、工作中的诸多问题。
而谈及利用Python进行数据分析必备的工具有哪些，从不同的方面讨论，可以得到不同的答案：
对于以表格数据日常处理为主的朋友来说，中小型数据可以使用pandas，单机大型数据可以使用polars、python-duckdb，分布式计算可以使用pyspark、Dask、Ray等框架；
对于以办公自动化为主的朋友来说，用xlwings、openpyxl、xlsxwriter处理excel表格，用python-docx处理word文档，用python-pptx处理ppt幻灯片，用reportlab等库处理pdf文档，用smtplib、imapclient等库自动化处理邮件，都非常的方便；
对于以数据可视化为主的朋友而言，matplotlib、seaborn、plotly、pyecharts等经典的绘图库是你出图的好帮手；
对于使用Python开发平台应用的朋友，Dash、Flask、FastAPI等库赋予你高效的开发效率；
对于以数值计算研究的朋友来说，numpy、scipy、jax、numba等库是你迅速实现算法优化的绝佳选择；
对于从事机器学习建模的朋友，scikit-learn、xgboost、LightGBM、catboost等库是你快速完成工作的捷径；
对于从事深度学习模型研究的朋友，pytorch、tensorflow是你经常要打交道的朋友；
对于研究大语言模型应用的朋友，OpenAI、LangChain、LlamaIndex等库必不可少；
诸如此类，不胜枚举，无论你想要解决现实世界中的何种问题，Python极其丰富的生态不会让你失望😉，而在成为Python数据分析高手的过程中，势必会存在一关又一关逐渐进阶的知识需要去掌握💪。
我们「Python大数据分析」公众号平台，长期以来一直在持续输出有关Python生态领域的各种实用文章内容，但仅仅有公众号文字内容形式，终究是不够生动的。
为了帮助更多希望掌握Python数据分析技能的朋友进步成长，从今年6月开始，我们在持续运营的知识社区「我们谈论数据科学」知识星球（成员700+）中开启了「数据分析必知必会」系列主题课，制作了一系列简洁易懂的视频课程（每集时长均在10分钟之内），帮助大家利用碎片化的时间快速get一个又一个必知必会的Python数据分析技能点🚀，目前「数据分析必知必会」系列主题课正在连载中的新鲜视频课程为：
玩转数据分析神器jupyterlab
第1课：jupyterlab的安装
第2课：jupyterlab的快捷启动
第3课：jupyterlab界面一览
第4课：jupyterlab的基础使用
第5课：jupyterlab常用快捷操作
第6课：jupyterlab项目结构注意事项
第7课：jupyterlab中魔术命令的使用
2024年已完成更新的课程有：
玩转Python环境搭建及管理
1：Miniforge的安装及配置
2：虚拟环境的创建及删除
3：虚拟环境中包的安装、升级及卸载
4：联网环境下虚拟环境的迁移
5：离线环境下虚拟环境的打包迁移
除了这些「数据分析必知必会」系列主题课全新课程之外，还积累有下列历史课程，供大家无限制的浏览学习：
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