
近日,全自动口罩机亮相某博览会上,吸引了众多客商的目光,该机器占地不到10平方米,现场演示每分钟可生产160片口罩。
这对于普通老百姓而言是一件喜事,但是对于口罩流水线的工人,却犹如晴天霹雳,这种机器的发明和推广,意味着他们将失去赖以生存的工作。
它的出现,也值得我们深思!随着现代社会科技日新月异,人工智能飞速发展,很多有规律可循、有规则可设的重复工作岗位,在逐步被冰冷的机器替代。
你的工作容易被替代吗?它富有创造性,还是充斥着机械的重复性。前阵子领导层打算引进一个大项目,要林晓做份详细报告作决策依据。
“策划改了几十遍,现在看到数据就想吐……”她抓狂的说。
好不容易,林晓整出一版,欢欢喜喜递交领导,却被老板diss了一番。
方案太传统,严重缺乏互动性;
视觉冲击力不够,没抓住大众需求;
考虑的因素不够全面……
最后,两个字“重做”!劳动成果被全盘否定,林晓心里憋屈,无奈下只得央求职场上春风得意的闺蜜,让其传授些经验。
详谈后,闺蜜帮其总结了几个问题:
数据多、乱、差,还缺;
并非维度不全,而是太泛,无法一针见血;
在老板眼中,画面不美、互动性不强……
随后,闺蜜给林晓推荐了python,一项富有创造性的技能,只要学会它,林晓眼前的难题便可击破。
首先,用python写段网络爬虫代码,它会像小蜘蛛一样,自动在互联网这张大蜘蛛网上爬行,按要求抓取猎物(数据)。
对缺少数据的林晓而言,python强大的网络爬虫功能,简直是雪中送炭!
其次,收集的数据会存在格式不同、异常值、缺失值、重复等问题,我们需要进行“数据清洗”,这也是让林晓抓狂的大头,她80%的工作都耗在这步。
对拥有各种强大模块和包的Python来说,这些简直是小菜一碟,Python可多维高效处理数据,能大幅降低工作成本。
最后,画面精美、互动性强、一目了然的数据分析报告是汇报关键。python不仅提供多样的数据可视化样式和输出格式,还将它们封装成包,无基础小白亦可轻松调用。
另外,Python专攻统计可视化的模块,可无缝对接Pandas,兼容性和互动性极佳,能帮林晓制作出维度全且一目了然的策划报告。
从爬取数据到做汇报,在闺蜜帮助下,林晓当周便拿出了新策划案,老板和领导层都非常满意!
从此,林晓迷上了Python,从琐事而重复的工作中解放出来后,她有更多时间去思考和创新。因表现优异,林晓年纪轻轻就担任了部门经理,开始走上事业晋升之路。
——创造性工具Python有啥优势?
代码简洁:没编程基础也能看懂;
操作简单:各种功能包,小白也会调用;
告别重复:几行代码解决大量琐碎和重复工作;
惊喜创新:制作互动佳、画面美、一目了然的方案、工作报告等……
论文没有数据?用Python爬虫抓!
厌烦重复工作?用Python自动化!
想做可视化报表?用Python来制作!
想找不易被代替的工作?大厂偏爱创造性的求职者!
……再来看实际的应用
▽
1、快速爬取大量指定资料,快!
用python写段爬虫代码,就可根据我们提供的关键需求,自动从各大网站上获取大量的数据或图片,大幅节约手动“搬砖”的时间和人力。
2、一段代码搞定几个小时的活,爽!
Python拥有很多“神仙操作”,强大的模块和包使工作更舒适、更高效,你只需拎包入“驻”。
拿PDF或WORD格式文件需整理成表时,只需几行代码,喝口茶的功夫就能全部搞定。
3、强大的数据可视化功能,美!
分析结果呈现的方式极为重要,python可轻松将数据图形化,且拥有多元化的输出格式,制作出画面精美、互动性强、一目了然的报告或方案。
——Python能适用于哪些行业?
随着全国提倡编程从娃娃抓起,计算机语言就不再是程序猿、攻城狮的专属,而已变身成实用的辅助工具、炫酷的工作技能。
高盛针对全球2500名夏季实习生进行了调研, 当问到“哪个语言在未来更重要”,72%的优秀年轻人选了Python。
python已赢得了各行业各岗位从业人员的喜爱,成为职场标配技能。
>>>运 营
写个python爬虫代码,追踪查看竞争对手的商品信息,爬取用户网上的浏览信息、点击行为等,并对获取的数据进行清洗、分析和可视化,从而精确指导运营,制定高效策略!
>>>教 育
教育部门利用Python监控学员学习质量,根据考试学业水平,研究人群特征,如:性别、父母教育水平、居住地等,对各科目分数的影响。
从而,为教师针对不同环境下的群体,提供个性化教学法,因材施教,为学生全面发展来保驾护航。
>>>人力资源
企业培养人才需要大量的成本,为了防止人才再次流失,可用Python预警员工流失的风险,提醒公司注重员工状态,降低流失率。
>>>金融
摩根大通新入职资产管理分析师被要求学Python,几行代码完成金融分析中数据收集、数学计算、结果可视化等复杂任务,及时为决策者提供宝贵意见!
>>>财务
面对几十万条大数据,用Python完成庞大税务数据存储、统计与管理,做整体财务分析报表、支出预测,可大幅节约企业时间和人工成本!
——Python更适合哪些人学?
学习和工作中需面对大量信息梳理,分析海量数据的人,以及数据爱好者和研究者等都非常适合学习Python。
✔ 零基础,对Python感兴趣
python简单易懂,零基础童靴也可学,只要感兴趣,有毅力,肯努力就行。
✔ 应届毕业生或在读高校生
即将毕业或在读生学Python也是不错选择,因为年轻人学习和理解能力都强,可更好掌握知识点,对未来职业发展有大帮助。
✔ 各行从业者或欲转行者
财务、设计、运营、策划、销售、HR、金融从业者、电商从业者、创业者.....都适合学。工作中使用python能事半功倍,助推自己跻身业界佼佼者。
✔ 从事开发领域的专业人员
机器语言相通之处甚多,对有编程经验的人来说,学Python就再简单不过了,适合程度五颗星。
——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
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10