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自學Python數據分析之後,我有幾點經驗分享

身為職場人,收集上萬條表格數據做商業分析,裁剪上千張圖片,發送數百封郵件...這些都是經常會遇到的場景。我一直期待能有個工具解放我,直到我遇到了Python。




Python的魅力






很多小夥伴入坑Python都是從爬蟲開始的,在簡單了解 HTTP 協議、網頁基礎知識和一些爬蟲庫之後,爬取一般的靜態網站根本不在話下。


       


寫幾十行代碼便能實現表情包爬取




我也是從爬蟲開始,輕鬆爬取數據讓我感到快樂,但我逐漸意識到,爬取數據僅僅只是第一步,對數據進行分析才是重點。作為一名數據分析師,我的工作是要做好技術崗和業務崗的對接。




Python,再次以他強大的魅力拯救了我的工作效率。


我可以調用matplotlib庫用幾行代碼快速整理數據並出圖:






我可以使用pandas整理導出excel數據給業務部門的其他同事:





我甚至可以編寫合成多個excel表格的Python腳本,一鍵跳過複製粘貼:





Python因為其易讀、易學和高效有了今天的人氣,而人氣高的語言意味著更多的大牛會開發Python相關庫,以至於他的用途變得越來越廣,進一步提升可用性。這種良性循環的氛圍才讓我徹底從一個excel數據分析師變成了Python數據分析師!




Python數據分析師的待遇





目前Python數據分析師正處於需求量大,人才供不應求的階段,薪資也很可觀。在國內,普通Python數據分析師的基本崗位薪資起步可達10000元/月。2年以上工作數據分析工程師薪資高達30000元/月以上。




       

      


       

      



各個傳統的行業都會有大量的數據需要處理。而Python最大的優勢,就是在數據處理領域有著得天獨厚的優勢。



     



      


Python入門難不難?






作為一個真正的編程零基礎的人來說,難免會產生這樣的疑問:這麼厲害的東西,會不會好難?



我也曾經是這樣的初學者

。從頭開始學習任何事情總是有點難度的,堅持是最好的捷徑。但與此同時,我也確信一點:如果在你學習的路上有一位名師,那麼學習的路途將會是輕鬆且富有樂趣的。




而我也遇見了這樣的名師

——許多的學員在這個學習系統里,動輒玩到凌晨一兩點鐘,根本止不住學習的興奮與成就感:





使用Python構建蒙特卡洛模型模擬現實問題





使用Python數據分析進行實戰案例研究




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:「碼農」數據分析師中的優勢有多大?

(可回看)


12月5日晚8點

:數據圖表思考:輔助過程or結果表達?


12月11日晚8點

:未來的必修課:空間數據研究方法


12月13日晚8點

:數據之美,數據可視化經典案例解讀


12月18日晚8點

:如何用商業智能BI輔助決策過程?


12月25日晚8點

:【數據感知】數據工作者最難得的軟實力


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