
今天又是被python广告支配的一天。
小编最近怀疑自己得了病,病名就是“python恐惧症”。每天一打开微信,朋友圈,公众号,到处都能看到python的广告,刷刷视频,也是python......不知不觉之间,python已经攻占了几大主流的社交软件。
而且广告内容主题基本都是,python可一切。例如,面试中老板录取了那个学历最低,经验最少的,因为他会python;刚来的新人实习生都没过,却升了经理,因为他会python;公司到下班点全都走了,没有一个人加班,因为大家都会python......真想怼一句:你咋不让python带你飞,带你上天啊?
小编不否认,python确实是一款功能很强大的数据分析工具,而且相对简单,很容易上手,像小编这种编程小白最近也在用python抓取素材,分析账号,做可视化报表,而且效果真的是不错。
但是(转折很重要),python说白了就是一款数据分析工具,仅仅是靠着python就升职加薪,走上人生巅峰,我觉得是有很大困难的。结合小编这个初学者的经验来说,不是专业技术人员,使用python的情况一般都是去处理一些重复性工作,最常见的就是处理数据量很大的EXCEL表格,其他的更深入的例如python机器学习,python深度学习之类的,反正小编这种人是用不到。
python广告如此普遍,也从侧面反应这个时代对我们的需求。现如今是大数据的时代,再发展,就是AI人工智能时代了。相信大家都有看过相似消息,说未来几年哪些职业会被人工智能取代,最先被人工智能取代的就是重复性高的职业。那是不是意味着既然将来会有人工智能来处理重复性工作,那么我们现在也不用花精力去学习python了。错,恰恰是这样,我们现在才更有学习python的必要。将来在人工智能时代,要想不被淘汰,我们必须从现在就努力。以小编的工作来说,使用python自动抓取素材和监控热点,可以将精力更多的放在磨炼写作技巧,熟悉公司业务上。
所以,小编认为虽然现在大家每天都被python广告所支配,但我们确实是干不掉它,只能去使用它,这样我们才能有更多的时间去思考,学习,创作,创新,在人工智能时代有立足之地。
如果python能说话,它一定会翻着白眼,扣着鼻孔,趾高气昂地说:就喜欢看你们这些凡人看不惯我又干不掉我,偏偏还不得不使用我的样子。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14