在职场中,会Python有多吃香?
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今年很多人在问一个问题:到底什么才是抗风险能力?
稳定的工作?存款?理财?
有人预测:“到2030年,今天一半的工作岗位都将消失。”
关于哪些工作最先消失,李开复提出过“五秒钟准则”:一项工作如果可以在5秒钟内作出相应决定,那就非常可能被人工智能取代。
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▲未来10年,人类50%的工作都会被人工智能取代。/《奇葩大会》
AI的发展早已超过我们的想象:气象播报、智能交通、无人酒店、无人超市、无人驾驶...... 人工智能都出色地完成。
在我看来,真正的抗风险能力应该是一项不论在什么行业、什么时候都能用上的技能。
如果我们在未来不想被取代,那必须意识到“技能傍身”的重要性。
应该学习什么技能?
马云在一次大会上提出,未来我们面临的客户都出生于互联网时代,想要在公司生存下来,必定要记住:
“第一是一切业务数据化,第二是一切数据业务化。”
在大数据的时代,数据驱动业务的发展,成为决策的核心。而Python在数据分析有极大的优势。
已经有不少企业证实了这个说法。
摩根大通集团,强制要求资产管理部门的300名分析师学习编程Python;
四大会计师事务所,在处理大量审计底稿的时候,会使用 Python 实现审计底稿的批量化自动处理。
华夏银行,规定所有的金融科技人员和投研人员,都必须三个月内学会Python。
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▲图片和数据来自Udemy
看看如今的招聘网站上,很多大企业都给出了「熟悉 Python 优先」这样的招聘条件,还开出了比较高的薪资。
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信息来源于boss直聘
▲ 熟悉python成了很多岗位的招聘要求
大数据时代已经来临,我建议你要学习Python,因为它被大家一致看好。
Python学了有什么用?
学编程?Python?
很多人可能一头雾水,觉得只有程序员才学得会编程,还把Python脑补得很难。
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其实不是的,Python是编程语言中最简单、最贴近人类语言的一种,即便你是零基础,也能轻松地入门。
并且,Python也不是程序员的专属,它将是每个职场人的必备技能。因为它在各行各业的应用实在太广泛了:
面对庞大的数据和复杂的流程时,输入几行代码就可以一次性处理上百个表格,自动抓取关键数据绘制成基本走势图、移动平均线、RSI 和 MACD 指标。
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▲ 不用再花一整天的时间绘制动态图,既精准又方便
Python做的小工具能自动化导入密密麻麻的数据、分析结果并生成股票走势图,市场情况一目了然,避免因主观预测失误带来的经济损失。
想了解产品的销售情况,敲几行代码,电脑就会自动找到产品的数据资料,还能自动绘制成可视化图表,整个过程5分钟都不用。
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▲自动绘制成表,客观、清晰
做一个绩效数据自动分析模型,喝杯奶茶的功夫,四个表格就完成了绩效信息自动整合、分类,汇总成一个表格,简单快捷。
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▲自动整合、分类汇总表格
用Python来抓取相关数据,比如抓取页面中用户停留时长、每个部分的跳出比。
通过对获客渠道、用户行为的数据分析,进行用户分群,对不同的用户展开有针对性的运营,从而实现更精准的用户获取、更多的留存。
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评论也是一种用户数据,可以从其长度、情感偏颇、可读性,反映出用户对内容的喜好程度。根据用户的评论出现频率,
生成云图,一目了然。![](http://static.careerengine.us/api/aov2/https%3A_%7C__%7C_mmbiz.qpic.cn_%7C_mmbiz_gif_%7C_YtGgA4cEGhXicgnvA28Zx2GpW7kKNEaE4fl9A2hrSs86Y49mn95XVwd1iaQdyhZib4QjLZh6r8wJwxdiagrZrENQjA_%7C_640%3Fwx_fmt%3Dgif.jpg)
▲Python抓取评论生成关键词云图
在职场,可以说只有你想不到的,就没有Python做不到的。
以前加班加点干好几天的活,用Python辅助,不到半天就能完成。你可以把更多时间精力放在能实现自我增值的事物上!
应该怎样高效学Python?
网上有很多免费视频,但是内容枯燥乏味,遇到问题也无人解答,对新手太不友好了。
线下Python培训机构也很多,但是学费动辄上万,固定时间和地点上课,非常不灵活,成本也很高。
如果你只是想学点技能来应付日常所需,提升工作效率,那没必要费这么大的劲。
很多人觉得编程很难,对Python敬畏的根本原因:是课程本身没有考虑用户的认知心理,一味灌输式地呈现知识点,无法让我们感受到学习的乐趣,也就没有动力学下去。
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这里,我要推荐一下高口碑的「风变编程Python小课」,它改变了我对编程晦涩难懂的固有认知。原来,学编程还能这么有趣!
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▲ 改变,从现在开始
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你就像电影的主人公一样,穿越在剧情中,通关过坎,不知不觉完成知识的学习。
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真人助教贴心指导,教到你会为止
说实话,我从学校毕业后,就再没感受过这么浓厚的学习氛围了,越学越有劲儿。
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Q&A
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