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python和SQL数据分析可以完全取代excel。这个在一些比较大型的咨询公司,财务公司、商业分析领域已经是一个趋势岗位越高,python是必备技能大数据时代数据抓取和数据分析和数据可视化能力逐渐成为职场必备技能。
语言特点简洁优雅易学容易上及其简单的语法省略了各种大括号和分号还有一些关键字,类型说明你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。语言类型解释型语言,运行的时候是一行一行的解释并运行所以调试代码很方便,开发效率高。
爬虫。往年,深度学习还没发展起来的时候,书店里python就和爬虫挂钩。数据分析。有各种的数据分析库可以方便使用,pandas几乎是人手必备,可视化绘图工具等。算法。直接相关的,也是python最有竞争力的 就是它对于算法开发十分友好,好不容易想到了算法的改进思路,结果被代码各种bug搞死,这种情况绝对是我们不希望的。
语法简单,适合初学者。语法超级简单,几乎没有哪种热门编程语言能够超越,简单点说同样一个项目用C语言实现需要五千行代码,需要一千行,而用可能仅仅用一百行就能搞定。使用范围广,内置的库超级多,能够调用常见的接口来帮助我们完成数据分析和数据的获取,常见的爬虫都是用来编写的,不仅仅是专业的开发者,现在还有更多的白领和新媒体人都学会来帮助自己抓取网络数据进行分析完成工作。
语言在金融工程领域用得最多,我们在练习实践中常常可以看到量化交易,金融分析等实例。主要原因是因为是一门动态语言,语言结构清晰简单,且成熟稳定,再科学计算和统计分析方面的效率远远高于c++,java等,尤其擅长策略回测。用来解决金融中的线性和非线性问题,以及如何根据有限差分法定价来描绘含有期权的隐含波动率曲线等问题再合适不过。
可以在网上挑选一些适合自己的网课,每天制定好学习计划,如果想要学好这个编程就要暗示自己一定要学好,遇到不会的问题,可以多在网上搜一搜。如果实在学不好的话还是比较推荐报班学习,报班学习会有老师总结知识点可以事半功倍的学习。
这个语言学会就不会觉得难了,学习任何事情都要有学习态度。这个漫长的过程其实是很无聊的。你可能只是想要分析数据,或建立网站,或创建具有人工智能的自主无人机。花在语法上的所有时间都会削弱你的动力,大多数人都放弃了。
确定学习领域,在开始之前,有必要问问自己为什么要学习 这个编程。大部分情况,学习编程的过程经历会很无聊和单调。为了成功度过这些阶段,需要通过专注于你非常感兴趣的事情来激励自己。作为一个初学者尝试记忆语法是花费很多精力的。
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