
近年来,无论在编程领域,还是人工智能开发,亦或在职场技能上,Python的热度都居高不下。
2017年,Python被纳入山东省小学教材;2018年,Python列入全国计算机等级考试。同时,浙江省信息技术教材也改用Python语言。
2019年2月超越多年的王者Java,登上编程语言流行指数(PYPL)排行榜榜首。
PYPL依据编程语言在Google上相关搜索的频率高低而定,最新一期榜单上,Python份额高达26.42%,比上一年同期增长了5.2个百分点,增长势头最猛。
从走势图中,能十分明显的看到Python的增长。
2020年,Python已成为职场人士,一项大幅提升职场竞争力的标配技能。
论文没数据?用Python爬取相关数据!
厌烦重复工作?用Python自动化处理!
想进大企业?HR更欢迎会编程的面试者
……
随着Python热度迅猛攀升,街头巷尾也出现了一些魔化Python的热潮。
其实,Python再好,也只是门极佳的计算机语言,它有很多学习方向,如:数据分析、web开发、机器学习、网络爬虫、运维、游戏开发、办公自动化等,每个分支都需掌握精髓,学以致用才能发挥出功效。
所以,无论你选择哪个方向,静下心来一步一个脚印的学习才是王道。这里,给python从业者或想学Python的童靴几点建议,希望能帮到大家!
1、有明确的目标
古之立大事者,不惟有超世之才,亦必有坚忍不拔之志,故而学Python也要先明确自己的目标。
2、有系统的学习
在此,以CDA数据分析的Python课程大纲为例,给大家简单提供一个学习规划:
第一阶段:Python概述与基础
学习Python的基础和介绍。
第二阶段:Python数据清洗
包括Numpy数组和矢量计算等与Pandas基础&进阶。
第三阶段:Python爬虫
学习Python爬虫的知识以及实践等。
第四阶段:Python数据可视化
学习使用Matplotlib、Seaborn等包对数据进行探索式分析和可视化。
第五阶段:Python机器学习
Python机器学习的一些经典算法与案例实战。
3、适当的学习手段、工具、素材
学习手段基于学习要求,规划和学习时都要严格实施,工具和素材可参考CDA数据分析就业班的Python部分。
4、良好学习心态
第一是坚持;第二多撸代码;第三不要怕错。建立好的学习心态,树立走上人生巅峰的信心。
Python不再只是数据分析师或编程猿等专业人士的技能,普通职场人士也可利用它各种功能强大的模块和包,使工作更舒适,大幅提升办公效率。
接下来,以Python办公自动化方向为入口,给大家展现下Python那些“神仙操作”。
一行代码读取整页数据
当你拿到PDF或WORD格式文件,需要整理成表时,手动一份份处理,不仅费时、费力、费眼,还容易出错。
但这些在Python看来,通通不是问题,只需几行代码,就你喝口茶的功夫,就能全部搞定。
另外,面对有固定模式,内容却因人而异的定制化邮件发送,传统方法是打开邮箱,将内容复制到相关栏,点击“发送”即完成一封。
机械性的复制粘贴,不仅耗时,而且一旦信息和邮箱地址复制错误,会给公司或机构造成不良后果,甚至导致客户投诉。
这时,你只要花几分钟,写上一段Python代码,让电脑按照要求,准确无误地自动发送上千上万封定制邮件。
另外,Python还能帮你自动整理文件、处理报表、填写合同、回复信息、批量转换格式、拆分或合并表格……
所谓“君子善假于物”,在职场上要懂得利用现代化工具,从而解放自己,将更多时间花在真正有意义的学习和思考上,为企业带来实效。
财务专员小蓝用Python代码处理了大量财务数据,给公司大幅节约了人力、时间等成本,收获了丰厚奖金,并涨薪30%。
月薪3000的行政小姐姐,因在微博上分享编写的Python代码,被大型数据分析公司直接挖走,月薪10K起。
当你发现和家人吃饭、和朋友聊天、愉快玩耍的时间都成了“加班”,就要开始反思自己是否已沦为“搬砖工”,马云所说的那种随时会被取代的工具。
一切重复皆可搞定的Python,可助你摆脱职场“忙忙忙”困境,让你有更多时间思考和总结经验,提高你的执行力和创新力,从而扫除被替代的威胁。
CDA联合创始人曹鑫老师认为:工作遭遇问题时,脑中立即弹出快速的解决方案,如此才算活学活用。
Python自动化不单单提高了工作效率,还在潜移默化完善着使用者的逻辑能力,将其塑造成时下抢手的高效、高能、高知型人才,所以花点时间学Python物超所值。
——热门课程推荐:
想学习PYTHON数据分析与金融数字化转型精英训练营,您可以点击>>>“人才转型”了解课程详情;
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
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: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。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11