從事數據分析工作的必備技能
- 2019 年 10 月 8 日
- 筆記
DT（Data Technology）時代，公司對於數據越來越重視，身為職場人，收集上萬條表格數據做商業分析，裁剪上千張圖片，發送數百封郵件…這些都是經常會遇到的場景。我一直期待能有個工具解放我，直到我遇到了Python。
Python的魅力
很多小夥伴入坑Python都是從爬蟲開始的，在簡單了解 HTTP 協議、網頁基礎知識和一些爬蟲庫之後，爬取一般的靜態網站根本不在話下。
寫幾十行代碼便能實現表情包爬取
我也是從爬蟲開始，輕鬆爬取數據讓我感到快樂，但我逐漸意識到，爬取數據僅僅只是第一步，對數據進行分析才是重點。作為一名數據分析師，我的工作是要做好技術崗和業務崗的對接。
Python，再次以他強大的魅力拯救了我的工作效率。
我可以調用matplotlib庫用幾行代碼快速整理數據並出圖：
我可以使用pandas整理導出excel數據給業務部門的其他同事：
我甚至可以編寫合成多個excel表格的Python腳本，一鍵跳過複製粘貼：
Python因為其易讀、易學和高效有了今天的人氣，而人氣高的語言意味着更多的大牛會開發Python相關庫，以至於他的用途變得越來越廣，進一步提升可用性。這種良性循環的氛圍才讓我徹底從一個excel數據分析師變成了Python數據分析師！
Python數據分析師的待遇
目前Python數據分析師正處於需求量大，人才供不應求的階段，薪資也很可觀。在國內，普通Python數據分析師的基本崗位薪資起步可達10000元/月。2年以上工作數據分析工程師薪資高達30000元/月以上。
各個傳統的行業都會有大量的數據需要處理。而Python最大的優勢，就是對數據的處理，有着得天獨厚的優勢。
Python入門真的簡單？
作為一個真正的編程零基礎的人來說，難免會產生這樣的疑問：這麼厲害的東西，會不會好難？
我也曾經是這樣的初學者。從頭開始學習任何事情總是有點難度的，堅持是最好的捷徑。但與此同時，我也確信一點：如果在你學習的路上有一位名師，那麼學習的路途將會是輕鬆且富有樂趣的。
而我也遇見了這樣的名師——許多的學員在這個學習系統里，動輒玩到凌晨一兩點鐘，根本止不住學習的興奮與成就感：
使用python構建蒙特卡洛模型模擬現實問題
使用python數據分析進行實戰案例研究
