AI 技术给许多行业都带来了空前的效率提升，于是“某某职业将会消失”总能掀起一波热议。
想要从事数据分析工作的同学也难免心生疑问，在某乎上的一个问题就很有代表性：“数据分析师被人工智能（gpt）取代是必然的吗？”
有人认为 AI 已经足够强大，所有数据分析的技术工作它都可以承担，并且还给出了一份 GPT 生成的数据分析工作周报示例。也有人从探讨 GPT 技术本质出发，认为其还难称完美，需要人工甄别、强化训练，才能做好数据分析工作。
虽然众说纷纭，但数据分析本身不是目的，它本质上是助力企业获得商业成功的一种手段。我们来看下数据分析能够解决哪些问题。
从以上几点可以看出，企业经营最关键的因素仍然是人，只不过 AI 技术给数据分析工作带来了革新。不懂 AI 的数据分析师将被淘汰，能用好 AI 的在未来必将胜出。
至此，同学们的疑问已经可以打消，那怎样才能在 AI 时代做好数据分析呢？
答案都写在《Python数据分析 第3版》这本书里，它一次性讲明白了从零基础到数据分析高手的学习过程。我们先来了解一下做数据分析要不要学会编程。
做数据分析一定要精通编程吗？好消息是不必达到专业开发水准，能够使用一门简单灵活的语言会处理数据就行，Python 就是数据分析师们最常用的语言工具。
Python 如此受到青睐，有以下五大优势。
看得出来，Python 用起来简单，功能还强大，所以《Python数据分析 第3版》就是要告诉大家，如何用 Python 做好数据分析这件事。
本书三位作者的实力也保证了内容的权威性与实用性，我们来看下各位大神的技能槽。
阿维纳什 · 纳夫拉尼（Avinash Navlani）在数据科学与人工智能领域有超过十年的经验。他曾在高校任教，讲授用 Python 进行数据分析、数据挖掘、机器学习、数据库管理等课程。
阿曼多 · 凡丹戈（Armando Fandango）在深度学习、机器学习、分布式计算和计算方法方面造诣颇深，在国际期刊和会议上发表过不少研究成果。
伊万 · 伊德里斯（Ivan Idris）是一位技术极客，担任过 Java 开发人员、数据仓库开发人员和 QA 分析师。他的兴趣包括商业智能、大数据和云计算。他喜欢编写简洁、可测试的代码和撰写有趣的技术文章。
作者团队囊括了研究型专家与一线工程师，在这本书里同学们学到的不仅有理论知识，还有实操技巧。接下来就学习如何从零基础入门进阶数据分析高手。
数据分析学起来难吗？零基础的同学也不必担心，《Python数据分析 第3版》从最基本概念讲起，将学习过程分为四个阶段，只要一步一步跟随书中内容学习，做好数据分析不叫事儿。
第一步：Python 入门与数据基础
在这一部分里，先教大家学会 Python 语言的基本用法，了解数据分析的基本流程，包括 KDD、SEMMA 和 CRISP-DM。在此基础上学会 Jupyter Notebook 的用法，以及用 NumPy、pandas 和 SciPy 库处理数据的方法。
在理论方面，重点讲解统计学与线性代数的知识，帮助大家培养起数学能力。
第二步：数据分析与数据清洗
直观呈现数据的意义是很重要的，所以本部分先讲解了使用 Matplotlib、Seaborn、Bokeh 这三种库实现数据可视化的方法。接下来介绍了读写 Excel、JSON、HTML 等文件的方法，以及访问 SQLite3、MySQL、MongoDB 等数据库的方法。
对于如何清洗混乱的数据，书中讲解了过滤数据、处理缺失值 、处理异常值、特征编码等方法。最后对信号处理和时间序列分析进行了说明。
第三步：机器学习研究
机器学习是当今 AI 技术的主流理论，搞懂这个，就能让数据分析工作如虎添翼。本部分讲解了监督学习的回归分析与分类技术，以及无监督学习的 PCA 与聚类技术。
这部分涉及的理论知识较多，需要同学们多思考、多练习，切实掌握好。
第四步：NLP、图像分析与并行计算
打好了机器学习理论基础，在这部分就可以通过实例来尽情体验 AI 技术在数据分析中的妙用。在 NLP 应用中，使用 NLTK 和 SpaCy 库实现对文本数据的分析，例如使用文本分类进行情感分析。
接下来详细讲解了图像数据的处理与分析方法，介绍了如何对人脸进行检测。最后是使用 Dask 对大数据实现并行计算的方法，介绍了如何使用 Scikit-learn 实现规模化机器学习的并行计算。
这四步学习好，同学们可以自信地迎接数据分析工作中的任何挑战了。
其实不仅是专职数据分析师，包括技术、营销、管理等岗位，都要求从业者具备数据分析能力，以此提升自己的效能，从而助力企业获得商业成功。
数学分析如此重要，还不会的就一定要踏实学会。《Python数据分析 第3版》这本书就算交给小白也能学会，因为本书的特点是图文并茂，以案例讲解知识点，将复杂的内容以简单易懂的方式表述出来。
书中介绍了丰富的数据可视化方法，数据意义展现一目了然。
在实践环节，本书提供了详细的代码分析，想上手真的不要太轻松。而对于数据分析师来说，遇到疑难问题或是知识盲点，也可以随时查阅本书，这就是一本手边“工作词典”。
在 AI 时代，人人都应该学会数据分析，打造自身核心竞争力，同时从数据中挖掘更多黄金机会！