选择Python和大数据分析师哪个更好，取决于您的职业目标、个人兴趣以及市场需求。以下是两者的比较：
Python
学习难度：Python语法简洁，易于上手，适合初学者。
应用领域：Python广泛应用于数据科学、机器学习、人工智能、Web开发等领域。
技术生态：拥有丰富的第三方库和工具，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等。
跨平台兼容性：可以在多个操作系统上运行，与其他编程语言和工具兼容性好。
多功能性：除了数据处理，还可进行Web开发、自然语言处理、图像处理等。
大数据分析师
学习难度：需要掌握Hadoop、Spark、NoSQL等技术，学习曲线可能较陡峭，需要一定的数学和统计基础。
应用领域：专注于处理和分析大规模数据集，帮助企业做出数据驱动的决策。
薪资待遇：在科技发达的国家，大数据相关岗位的薪资待遇通常优厚。
市场需求：大数据的应用范围广泛，就业前景广阔。
综合比较
市场需求：大数据和Python都有很高的市场需求，但Python可能在人工智能和机器学习领域更受欢迎。
职业发展：如果您对编程、开发和技术有浓厚兴趣，Python可能更适合您；如果您更倾向于数据分析、商业决策和统计，大数据分析师可能是更好的选择。
结论
选择哪个方向应根据您的个人情况和职业目标来决定。如果您是初学者，Python可能是更好的起点，因为它易于学习且有广泛的应用。如果您对数据处理和分析有浓厚的兴趣，并希望从事与大数据相关的职业，那么大数据分析师可能更适合您。