新的一年，分享几点自学Python的经验

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。

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！

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。经验丰富的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，就是在数据处理领域有着得天独厚的优势。

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，但是不知道该如何入手，碰到问题不知道该找谁解决。

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