答案是肯定的，学习Python是个不错的选择。
Python语言在最近几年得到了快速的发展，在大数据领域、机器学习和自然语言处理等领域都有广泛的应用，加之Python本身就是传统的Web开发方案之一，所以Python整个的应用生态还是比较健全的。
学习Python有多条学习路线可以选择，在学习Python之前应该先明确一个大致的学习方向，这样在制定学习计划的时候可以更有针对性。
当前正处在大数据落地应用的初期阶段，未来在大数据领域将释放出大量的工作岗位，其中大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等岗位将占据大量的比例，而Python语言在这些岗位中都有所应用，尤其是大数据应用开发和大数据分析岗位，所以大数据方向是目前一个不错的选择。
学习Python做大数据方向可以按照三个阶段来制定学习计划，第一个阶段是学习Python的基本语法，这个阶段的学习完全可以通过自学来完成，对于没有任何计算机基础的人来说也并不会感到特别困难。Python的基础部分包括数据类型、表达式、列表、元组、字符串、字典、流程控制、函数、OO编程、异常处理、IO操作、多线程、网络编程基础、数据库编程等内容，在学习这些内容的同时要辅助大量的实验，另外建议采用Python 3.x版本（我在头条上写了关于学习Python的系列文章，想学习的朋友可以看一下）。
通常基础部分学习完成之后可以编写一个Python爬虫，这也是一个比较常见的Python实验。接下来应该学习一下大数据开发平台，可以从Hadoop开始学起，Hadoop平台目前有广泛的使用。接下来需要学习一下Spark，Spark平台相对于Hadoop来说速度更快，也更轻一些。
使用Python做大数据分析也是目前比较流行的做法，做数据分析需要学习一下Python的Numpy、Matplotlib、Scipy等库，这些库在Python的数据分析、机器学习等领域有大量的应用。
最后，学习Python一定要与实际项目结合，在掌握了基本内容之后，参加一个项目组实习是非常重要的。
作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。
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