月前,日本最大的证券公司之一野村证券首席数字官马修·汉普森,在Quant Conference上发表讲话:“用Excel的人越来越少,大家都在码Python代码。”
甚至直接说:“Python已经取代了Excel。”
事实上,为了追求更高的效率和质量,他们开始使用比Excel更高效的Python,随后交易收入增长了15%。
而Python的应用领域极为广泛,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!
当今社会需要的,绝不是只会写代码的码农,而是技术过硬又懂业务的,可以通过数据分析,优化代码解决实际业务问题的复合性人才!
无论你做研发,系统架构,还是做产品,运营,甚至是管理,数据分析都是其基本功,可以毫不夸张的说:数据分析能力,可以让你未来至少10年的技术生涯游刃有余。
笔者特意对拉勾网上的相关信息做了一个探索性分析:月薪5w仅仅是处于中间位置。
据麦肯锡报告:目前大数据人才缺口在140000到190000之间,对于能通过数据分析,优化代码解决实际业务问题的复合性人才岗位缺口将达150000!
Python数据分析有多强大?举个栗子:
用几行代码就能快速整理数据并出图:
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:
你可能想知道——既然数据分析很重要,我该如何学习呢?
关于程序员学习数据分析,我不建议你把将大学的相关书籍拿出来啃一遍,耗费大量时间不说,关键是跟实际应用无法结合,学了还是不会用!
我们在了解新技术时,通常会分成三个阶段:
第一阶段是,怎么用;
第二阶段是,原理是什么;
第三阶段是,为什么是这样。
学数据分析也是这样,也有这样三个阶段,先用起来,了解原理,再知道为什么这么做。
基于这个思路,我向你推荐这门上线仅有20多天,就有1000+学员学习的《零基础搞定Python数据分析与挖掘》。这门系列课由CSDN学院联合数据分析畅销书作者刘顺祥老师共同研发完成,期望解决你在数据分析上的一些问题。
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内容涉及Python基础语法介绍、数据预处理、数据可视化以及数据分析与挖掘;使用到的技术包含Python3中的numpy、pandas、scipy、matplotlib、sklearn等模块。
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