python適合做數據分析還是做開發？

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都適合。

Python 現在在數據分析、科學計算領域用得越來越多，除了語言本身的特點，第三方庫也很多很好用，某些場景下甚至可以取代 Matlab. 常見的庫有 Pandas, NumPy, SciPy 等。

Python 是一種通用型語言，在不同領域的開發都有廣泛使用。最常見的是 Web 開發（Flask, Django, Tornado 等），還可以做桌面開發（PyQt）、爬蟲（Scrapy, pyspider, requests）、自然語言處理（NLTK, jieba）、命令行工具（click, mycli, pgcli, httpie）、圖像處理（pillow, scikit-image）、機器學習（pattern, pylearn2）、運維開發（fabric, supervisor, openstack, ansible）等。GitHub 上有個很詳細的列表：GitHub - vinta/awesome-python: A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources

簡單來說，Python 是一門語法簡單的動態類型語言，有豐富的標準庫和第三方庫支持，不足的是相比很多其它語言來說，性能會更差。使用時根據自己的情況，選擇合適的語言和工具就可以了。

都適合

先通過學習python編程，再談應用。

Python最適合的一個領域就是數據分析，至於開發看什麼領域了。

我現在負責龍圖遊戲的數據分析部門(技術)，承載了刀塔傳奇，劍與魔法，山口山戰記這些appstore暢銷榜前列的遊戲，還有一些流水不高的小遊戲，每天單個遊戲的數據量就小几百G，遊戲數據合理拆分後都靠單機運算(逼格有點低)，出任何問題我都可以立馬解決，至於為什麼不用hadoop，spark這就是後話了。我們數據分析，報表展示，後台管理暫時都是全Python的。

appstore暢銷榜前列的山口山戰記(https://itunes.apple.com/cn/app/shan-kou-shan-zhan-ji-bu-luovs/id1105367722?mt=8ign-mpt=uo%3D2)遊戲後台是Python做的。

語言只是工具，合適的場景使用合適的語言，先挑一門自己喜歡的，外延展開，構造自己的知識體系。。。

我用過的高級語言也不少了， c, c++, java, obj-c, php, matlab, javascript, python等，python是我用過的最爽的語言。搭配一個好的IDE，比如pycharm，用於數據分析和開發都很順手。

Python的DNA就是數據分析，因為它天生為數據分析而生，當然它的其他功能也非常強大，開發可以做.無論是桌面的界面GUI開發wepython,Tk，可以很方便的跨平台移植.web開發有強大的 web框架一站式服務，比如輕量級的flask,Django,非同步的tornado,都是很不錯的。也可以關注我的微信公共號：菜鳥學python,裡面會分享python的心路歷程和技巧總結。希望能給初學者一些幫助

數據分析。長遠來看，毋庸置疑是對數據分析的能力更為重要，隨著數據的增長，從自己手中擁有的數據裡面挖掘出有用的東西非常有必要。

沒有類型提示，都不咋滴，f#大法好。

java適合做web還是做安卓

一個編程語言如何應用，看開發者掌握的程度，python無論做數據分析和開發都算是上手比較容易的，但是要做好，都是需要功底的，我覺得應該順其自然。