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Python 之父离职:从私人项目到世界级语言,Python到底有什么魅力?

算法与数据结构 • 7 月前 • 179 次点击  



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最近,Python 之父 Guido 宣布退休。


然而很多人不知道,Python在最初的时候,只是Python之父Guido van Rossum 的私人项目。

当时已有的编程语言无法满足他的工作需求,于是,他决定开发一门既易于使用、功能又强大的新语言——Python

不过,令他想不到的是,Python为如此多的人带来工作上的便利。

每天有超过数百万的人使用Python,用户群呈现出直线的增长,几乎没有出现下降的迹象。

Python的应用领域广泛,尤其是在数据分析领域,与SQL数据库、统计数学、机器学习算法等一起,几乎是职场必备技能:

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调用matplotlib库快速整理数据并出图



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用pandas整理导出excel数据,解放双手


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合成多个excel表格,一键告别复制粘贴



Python正在以它的魅力吞吃世界,精通数据分析更是让各行各业的人至少释放80%的重复劳动让你拥有更多时间和精力去提升自己。



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有些人在很多高薪行业的招聘JD中,经常看到“熟悉数据分析优先”这样的招聘要求。

因为大数据时代,从海量数据中挖掘对企业有价值的知识,已成为国内外的共识。

根据全球顶尖管理咨询公司麦肯锡出具一份详细报告显示,2018年大数据人才缺口在140000到190000之间,对于如何利用大数据做决策的数据分析岗位缺口将达150000!



在国内,普通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


来源:职友集

各个传统的行业都会有大量的数据需要处理,从政府部门、金融机构到教育行业,你能想象到的行业,都需要大数据来创新驱动。

然而很多人在入门或者转行做数据分析师时,难免会产生这样的疑问:学数据分析,会不会好难?

而我想告诉你的是,作为一名初学者,接触一项全新的事物,都会感觉有些难度。但是如果在你学习的路上有一位名师,那么学习的路途将会是坚定且富有乐趣的。




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  • 【从0到1】使用Matplotlib做数据可视化(可看回放)

    1. 场景与工具:Matplotlib可视化处理及Pandas介绍

    2. 处理方法:场景数据分析流程与业务场景建模

    3. 分析结果:可视化分析提升结果预判有效性


  • 【算法入门】一节课搞定机器学习经典算法 — 线性回归(可看回放)

    1. 问题抛出:清晰要解决的问题

    2. 原理推导:逐步进行算法推导

    3. 逻辑分析:基于误差项展开

    4. 通俗解读:出现梯度下降


  • 【从0到1】使用PCA进行数据分解分析

    1. 场景和工具:用SKlean分析数据成分及Pandas介绍

    2. 处理方法:PCA分析及业务场景建模

    3. 分析结果:用PCA可视化工具进行有效结果预判




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