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。

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数据分析从业者:数据分析师、数据运营、商业分析师等专业分析人员,遇到瓶颈想系统提升分析能力或期望借助机器学习算法提高分析效率与预测能力。

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