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被编进小学教材的 Python,到底有多强大?

算法爱好者 • 5 年前 • 557 次点击  
混迹互联网的同学们,或多或少都对“数据分析师”这一职业有所耳闻。即使你不认识任何数据分析师,也一定看到过这类研究报告或者文章:


      


Smart is the new sexy. 酷炫的图表,理性的分析阐述,出其不意又在情理之中的思考角度,总让人对这群“用数据讲故事的人”充满了向往。



01.

潜力巨大的数据分析岗位


在信息时代的今天,数据推动业务发展、数据辅助业务决策早已成为大势所向,而顺应大数据时代号召的人,薪资待遇自然也是让人羡慕不已——数据分析师确实是高薪职业,大部分公司提供的待遇基本上是10K往上走;且随着工作经验的累积和技能树的完善,薪资超过30k也是指日可待!


         某招聘网站的数据分析师薪资待遇分布情况



02.

数据分析师的职业之路



数据分析师大体工作流程可以简化描述成:数据获取整理——数据分析——数据报告几个关键环节那么,小白想成为数据分析师应该从哪里开始努力呢?

           

我们先从数据分析师最常用的工具——Excel和Python入手。

 


1、基础能力:使用Excel完成简单的数据分析工作

      

Excel相信大家都已经很熟悉了,它适用于一些数据量不大、重复性不算强的工作场景,但面对海量数据和批量任务时,也会存在效率低(数据量大时会卡死)、复用性不强等问题。



2、进阶能力:使用Python语言进行更高效、更深入、更强大的数据分析

 

Python是近年来最火的编程语言之一,在数据分析领域,Python语言的运行效率是Excel望尘莫及的,图表的交互性和工作可复用性也非Excel可比拟。


使用python构建交互式图表查看整体营收情况
 

当你不满足于熟练使用Excel,转向对Python技能的探索,新的职业大门也会向你敞开——无论是Web开发,操作系统、运维、数据开发、机器学习等等,都离不开Python。
  
     


3、从技术到业务:数据分析师的基本素养。


数据分析师对数据的处理往往是为业务服务的,这就需要数据分析师熟知业务痛点和需要,使用自己的专业知识,从数据中提取出有价值的结论。有意从事数据分析的同学,还一定要结合具体项目来实践自己的数据技能。



03.

挑战高薪:
成为既懂技术又懂业务的数据分析师



看了这么多例子,相信很多同学已经对数据分析师的工作有了初步的认知。那么,想成为既懂技术又懂业务的数据分析师,有没有什么捷径呢?


那当然是……认真学习一门贴合实际的、有用的数据分析师课程!!





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  • 《图表可视化:快速创建自己的旅游攻略!


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