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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。
语法简洁明了,代码可读性高,容易入门。哲学是“做一件事情应该只有一种最好的方法”,对于初学者规范自己的学习有很大的帮助,同时也帮助初学者能够读懂其他人的代码。有助于帮助小白养成良好的习惯。语法设计非常优秀,思想也比较现代,可以更快的理解现代编程语言的一些思想。内置数据结构清晰好用,优秀的代码很多。免费的书很多,可以找到许多资料啃。同时社区比较集中,有问题可以向高手问。
假如你定期需要处理一份或多份类似形式表格,你就可以利用 Python 写个自动化脚本,一次写完,多次受益;之后需要用的时候直接启动一下脚本就 ,需要上千份表格需要你处理,并且都是做同样的操作,让单调重复的工作自动化,即为 编程语言 需要承担的责任,Python 用在这里切到好处。
在数据分析方面有着天然的优势,它比Java更有效率,具有庞大而活跃的科学计算生态,在数据分析、交互、可视化方面有相当完善和优秀的库。在大数据时代,会数据分析的重要性已经不需要再过多强调了,可以严重一点说,没有哪一行完全不需要数据分析,不过是占比大小罢了。
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。
作为一门编程语言除了可以用来找工作以外,它还可以提升你个人的创造力还可以提升核心竞争力,学习这个编程可以提升自己的办公效率。编程的创造力和实用性其实更习难度更低事实上学编程更好。现在学习这个编程还是非常有优势的。
据分析从难易程度来讲,可以分为简单分析、复杂分析。简单分析的目的是帮公司中的所有人看清公司数据现状,需要分别告诉管理层、执行层现状是什么。复杂分析是帮助企业找到现状产生的原因和未来的方向,即回答为什么和未来是什么的问题。
看你学到什么程度了,因为有些不专业培训机构扰乱市场,现在公司都不敢招初级工程师了,一般都要3年经验起步了初级工程师的话,可能不太好就业高级的话,就随意了。学什么看你的有什么基础有哪方面的基础或者兴趣就学哪个方向。
如果有基础,自身学习能力不错,自学是完全没有问题的。可以搜集一些适合自己的教材,网上搜一些相应的视频课程辅助学习。如果没有基础的自学能力相对弱一点的童鞋。建议系统学习一下除了学习一些理论,再做一些实际的项目效率会更高一些。
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