Py学习  »  Python

用Python入门数据分析,薪资究竟有多高?

大数据分析和人工智能 • 3 年前 • 266 次点击  

去年底北大保安“神仙打架”的新闻,让本来就火得一塌糊涂的Python又上了把热搜。


资料来源 @北大官微


不过,最吸引我的不是这条微博本身,而是一条“学会Python,可以上天”的评论。


此语一出,立刻遭到群嘲。


最扎眼的,莫过于那句:“学会Python,你照样找不着工作!


我一个凭借“精通Python”成功入职名企的老司机,被这句话彻底激怒。


今天,我决定从自身经历出发,来好好谈一谈:会Python的人,到底有多厉害?


01.

Python小技能,

一个比一个高级!


最开始接触Python,还是大学时亲眼看见室友用它自动搜索高清大片。


完全不用盯着进度条骂网速,喝杯水的功夫,电影资源就全部下载好了,还可以分门别类地放进对应的文件夹。

用Python自动爬取资源


于是我打算认真研究一下这个工具,结果发现Python不仅能爬取资源,用处非常广泛:


▎告别12306,轻松抢到火车票

哥们上大学的时候,有个同学在贴吧发帖,说寒假回家没抢到火车票,拜托学长们帮忙,他就用Python写了个小程序,发给了那位同学。
 

用Python爬虫抢火车票
 

没过一个礼拜,轻轻松松抢到了一张别人退的车票,省了一大笔坐飞机的钱。


▎租房神器,一键获取本地房源

蛋壳暴雷,留下一地鸡毛。不是长租公寓有多好,而是找个好房子太难了。

哥们跟我说:“要是早点知道Python可以按照要求筛选房源,哪还用得着住蛋壳。”

Python脚本可以爬取租房网站上的房源信息,再利用地图软件的 JSAPI 信息,设定好自己的要求:位置、价格、几室几厅等等,就可以自动筛选出满意的房源啦。

用Python自动找房源

通过一个又一个Python小技能,我在大学期间就成功接下爬资源、教程制作、编程老师等副业,攒够了人生中第一个10万元!

02.
学Python找不到工作?
我有话说!

首先,这句话过于片面。找不到工作的,是那些除了Python什么都不会的人。

不管Python被吹嘘到什么地步,它的本质都是编程语言,或是一个用途广泛的工具。

要想把工具变成自己的技能点,就必须要考虑在实际工作中的应用。

概括起来,Python常常被应用在以下六大领域:

图片来源于知乎@king

在人工智能领域,Python被用来做机器学习算法相关工作。不仅需要有很强的数学功底,而且对学历有极高要求,入门非常不容易。

而对于爬虫来说,尽管有所谓的“Python爬虫工程师”,但随着未来的反爬虫趋势越来越明显,职业前景也通常不被看好。

这几个应用领域中,只有“数据分析”最值得作为求职的切入点。业内广泛流传的“数据分析利器”就是Python。

图片来源于网络

“Python+数据分析”的双保险,也被混迹职场的老炮们誉为“大厂敲门砖”之所以说得这么肯定,有三个原因:

第一数据分析的入行门槛低,且相关岗位多,更容易找到心仪工作。数据分析能力不仅是数据分析师的刚需,还是产品、运营、研发等一切与数据打交道的岗位必备技能。

第二,数据分析相关岗位人才稀缺,是招聘市场的香饽饽。据主流数据媒体调查,全国目前的数据分析师数量仅46万,未来3-5年,人才缺口将高达150万

第三,数据分析人才的薪资领跑全行业。为了抢夺数据分析人才,大厂随随便便就能开出25k以上的月薪。

👇👇👇

向左滑动查看更多

▲数据来源于拉勾网。

的确,小到能够说服老板获取业务资源,大到能够帮助企业做出正确的商业决策出色的数据分析能力,绝对是你必备的职场利器

但无论是刚刚提速的小白,还是行驶已久的“老司机”,不少人的数据之路都是问题重重:
熬夜做出来的图表和报告,领导来了句“分析等于没分析”...
Excel、SQL、Python都能做数据分析,不知道该学哪个…
只学了理论却没有实战经验,应聘时一头懵

没有数据能力,职场发展可以说是寸步难行,更不要说进大厂、拿高薪了。

大厂不仅要求数据分析师能综合运用各种数据处理、可视化工具,如Python、SQL、Tableau等,更要求有强大的数据思维,能拆解业务发展问题、指导业务增长方向。

大厂数据分析岗位要求一览表

这里也必须提醒一下,数据分析人才紧缺的现状会随着时间而缓解,以后的竞争会越来越激烈。想成为高薪数据型人才的你,不仅要先人一步尽快取得提升,更要找对路子。

为了帮助大家迅速建立数据分析能力,早日斩获大厂Offer、掌握职场话语权,特别推荐一门收获超多好评的新课——「数据分析就业班-6天春招特训营」


这门课由Python布道师廖雪峰,数据分析专家杨国俊,《零基础玩转Python》畅销书作者常江等几位大咖亲自研发授课。通过这门课,你将收获——

✔︎ 数据分析行业新认知,高薪就业秘籍:10万数据带你分析招聘市场,薪资、岗位、行业...
✔︎ 数据分析全流程,工具方法一个不落:5步完成数据分析报告、8类用户运营策略、9种数据可视化图形、百万级数据采集处理方法。
✔︎ 全天候超值伴学服务:6天 7 节课 + 数据分析专家直播+3 个实战练习 + 6 天社群服务 + 班主任作业督学答疑。

一些经典的大厂面试题,在课程里也都有详细解答,如:

Python在数据分析中的具体应用?
怎么拆解XX业务,获得指标体系?
发现获客环节的新用户数减少,你会如何分析?
……

机会总是留给有准备的人的,尤其在整个就业大环境都不太乐观的情况下,你更要为自己做好充足的准备!所以,强烈建议你不要犹豫!

(PS:今天报名,还可免费领取价值99元的「Python数据分析手册」~)

 数据分析就业班-6天春招特训营 
原价 199 
本公众号前 100 名粉丝
专享价仅需 0.99 元 售完即止
立即报名,抢先一步

拿Offer/升职加薪/跳槽必备

1
课程大纲
此次的课程设计,从体系化、规范化、实战化三方面出发,让你迅速学会互联网大厂主流数据分析工具,掌握数据分析全流程的逻辑与思路,快速积累数据分析实战经验。


先导课:Python带你走进数据分析
天下英雄出我辈 | print()函数与数据容器
美队的洞察计划 | 数据类型、数据转换、数据合并
X战警团队的抉择 | if条件判断语句入门




实操课:快速上手数据分析全流程
数据分析工具选择 | Python、Java、C++…
数据分析技能拆解 | Python+Excel+SQL+…
业务分析进阶 | 抖音、快手业务数据对比分析
Python数据爬虫实操 | 以爬取论文为例




直播课:数据大牛详解数字化人才职业优势
为什么说我们的衣食住行,离不开数据分析?
如何快速掌握数据分析?无缝衔接就业?
数据分析行业深度剖析,入行有门槛吗?
10万数据分析招聘市场:薪资、岗位、行业有多香?




进阶课:数据可视化全套指南
9种数据可视化常见图表及其意义
Tableau快速实现销售数据可视化
Python绘制多种类型可视化图表
文本数据分析及词云图生成




就业课:4招搞定大厂高薪数据岗
数据分析步骤及各环节所需技能
数据分析报告撰写方法论
大厂面试能力拆解 | 建立用户画像、评估运营活动
必备算法能力养成 | RFM模型评估用户运营策略




附赠:Python运行环境一劳永逸的搭建方法


2
课程收获

✔︎ 掌握用Python处理海量数据的方法、告别秃头加班的超级能力;
✔︎ 能够从数据角度指导业务方向,提供战略分析,提升公司GMV;
✔︎ 掌握数据分析在各大真实业务场景的应用,职场晋升一路开挂!
✔︎ 撰写高质量的数据分析报告,绘制可视化图表,一步跃进涨薪大门!

3
硬核专家倾力打造

课程由资深大数据专家廖雪峰老师团队,结合各大厂数据分析能力需求,专为入门提升或晋升就业的同学打磨的实战干货。


4
强大背景,定是你的不二之选

作为中国新职业在线教育独角兽企业,开课吧的师资力量雄厚,学员遍布BAT大厂,上课前后薪资水平显著提高。


开课吧目前,已为里、腾讯、头条等1000多家企业提供员工内训,业内获奖无数。
12月8日,在央视网主办的2020年度央视网教育盛典中,开课吧荣膺2020年度口碑影响力职业教育品牌。想要职场进阶,先要擦亮双眼,选行业内首屈一指的靠谱大公司,绝对错不了。


5
什么样的人适合学

首先,如果你是对自身职业发展规划不清晰、有困惑,想拿Offer、进大厂的学生,不要犹豫,这门课程非常适合你!

其次,这门课程也适合0基础想要做数据分析的小白,或是0-3岁的数据新人来学习。

最后,数字化时代一定需要更多的复合型人才,尤其在互联网行业。

所以,如果你是运营、产品、财会等其他岗位,掌握数据思维与分析方法一定是你给产品定方向、给业务做增长的核心利器,让你在日后工作中拥有更多话语权。

最后,再强调一下粉丝限时福利:
今天报名,还可免费领取价值99元的「Python数据分析手册」。想要提升自己、冲击高薪的小伙伴抓紧时间,赶紧扫码领取吧!先到先得~

 数据分析就业班-6天春招特训营 
原价 199 
本公众号前 100 名粉丝
专享价仅需 0.99 元 售完即止
立即报名,抢先一步

拿Offer/升职加薪/跳槽必备

Q:怎样报名课程并开始学习?
A:扫码支付后,即可添加助教老师,开始学习。助教老师将在48小时内通过申请,请您耐心等待。

希望大家都能学有所获。加入学习,跟着大牛 Get 大厂数据分析师硬核技能,特别是近期求职并冲击大厂高薪的同学,不能错过哦~

Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/111927
 
266 次点击