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自学Python数据分析之后,我有几点经验分享

算法与数据结构 • 5 年前 • 523 次点击  

DT(Data Technology)时代,公司对于数据越来越重视,身为职场人,收集上万条表格数据做商业分析,裁剪上千张图片,发送数百封邮件...这些都是经常会遇到的场景。我一直期待能有个工具解放我,直到我遇到了Python。


Python的魅力



很多小伙伴入坑Python都是从爬虫开始的,在简单了解 HTTP 协议、网页基础知识和一些爬虫库之后,爬取一般的静态网站根本不在话下。

       

写几十行代码便能实现表情包爬取


我也是从爬虫开始,轻松爬取数据让我感到快乐,但我逐渐意识到,爬取数据仅仅只是第一步,对数据进行分析才是重点。作为一名数据分析师,我的工作是要做好技术岗和业务岗的对接。


Python,再次以他强大的魅力拯救了我的工作效率。

我可以调用matplotlib库用几行代码快速整理数据并出图:



我可以使用pandas整理导出excel数据给业务部门的其他同事:


我甚至可以编写合成多个excel表格的Python脚本,一键跳过复制粘贴:


Python因为其易读、易学和高效有了今天的人气,而人气高的语言意味着更多的大牛会开发Python相关库,以至于他的用途变得越来越广,进一步提升可用性。这种良性循环的氛围才让我彻底从一个excel数据分析师变成了Python数据分析师!


Python数据分析师的待遇



目前Python数据分析师正处于需求量大,人才供不应求的阶段,薪资也很可观。在国内,普通Python数据分析师的基本岗位薪资起步可达10000元/月。2年以上工作数据分析工程师薪资高达30000元/月以上。


             

             


各个传统的行业都会有大量的数据需要处理。而Python最大的优势,就是对数据的处理,有着得天独厚的优势。

     

      

Python入门真的简单?



作为一个真正的编程零基础的人来说,难免会产生这样的疑问:这么厉害的东西,会不会好难?


我也曾经是这样的初学者。从头开始学习任何事情总是有点难度的,坚持是最好的捷径。但与此同时,我也确信一点:如果在你学习的路上有一位名师,那么学习的路途将会是轻松且富有乐趣的。


而我也遇见了这样的名师——许多的学员在这个学习系统里,动辄玩到凌晨一两点钟,根本止不住学习的兴奋与成就感:


使用Python构建蒙特卡洛模型模拟现实问题


使用Python数据分析进行实战案例研究


如果你也想掌握这样高效的工作方法,但是疑惑该怎么入手,学习内容对自己来说会不会有难度。

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