
作者 | 木东居士
来源|Data_Engineering
最近在朋友圈看见读者分享了《终结低等勤奋》书中的一句话:
“终结低等勤奋,最简单的方法就是准时下班。当你的目的不再只是“工作做完就好”,而是“必须在几点下班。”
工作到现在,其实我发现,90%的活儿,都是可以不加班就完成的。
我不清楚具体有多少读者的目标是提高工作效率、涨薪、增加职场竞争力,但我想”沉沦“低效、重复的人应该不会太多。
有句话说得好,授人以鱼不如授人以渔。
因此,今天我想跟大家继续聊一下”赋能“这个话题。希望给大家不一样思考和认知,高效工作、生活。
01
我拼命加班
准点下班的新人却升职了
首先我想和大家分享一件发生在我朋友小琴身上的事。
小琴在一家电商公司做市场,一天临近下班,领导突然下达了一个临时任务:让小琴和另一个新来的女同事小A分别准备一份上季度的市场竞品分析报告。
一个月后,自己没涨薪,新人小A却被升职了,小琴这会儿可就纳闷了:凭什么她每天准点下班,还升职加薪,自己兢兢业业一年多,却啥都没有!
后来小琴才知道小A用python将数据自动导进Excel,几行代码,几秒钟就抓取了需要的所有素材,1分钟不到就处理了小琴需要花半小时才能整理好的数据。
而且她发现能力越突出的人,越会借助工具帮助自己更快更好地完成工作。
于是,不甘落后的小琴也去学习编程,了解到最适合新手的语言是Python,她每天下班学30分钟,再把学到的知识不断运用到工作中。
原先费好大劲儿才能处理的数据,刷刷几秒就做好,而且比人工更准确!
提高工作效率后,小琴很快得到了老板的青睐,现在她已经从地方的小办事处,正式调到分公司。
这次见到小琴,她兴奋地告诉我:还好当时没有一时冲动辞职,与其花3个小时加班,不如花1个小时学习技能,提高效率,宝贵的时间应该去做更有价值的事情。
现在自己每天都过的有条不紊,很喜欢工作
02
与其焦虑
不如学会如何高效工作
放眼望去,我们可能也和小琴一样,面临大量搜集资源、整理信息的重复工作,这时,不妨学会借助工具去帮我们完成,这就相当于你坐飞机,别人还在翻山越岭慢慢地走。职场的车道上,你当然走得比别人快了。
而这些,都能通过编程来实现。
“学编程不就成了程序员吗?”
其实不是这样的。
作为职场必备技能,很多高薪行业都在招聘JD中,纷纷给出了“熟悉Python优先”这样的招
▲各类高端岗位的招聘要求
我一开始也觉得这些招聘JD很奇怪,但仔细想想发现好像又很有它的道理:
如今,国家政策的大力扶持,各大高校也相继开设人工智能专业,加上求职率极高的互联网行业蓬勃发展,这一系列的迹象都表明,python确实是当下发展的趋势。
当下,python在信息搜集和数据分析方面的应用已经非常普遍,早就不是程序员的专属技能了。因为编程而拥有的“高光时刻”越来越多,编程已经几乎变成了职场的必备技能。
可能你还没有察觉,但这就是正在发生的大趋势。
几个“栗子”——
01
一位金融行业的同学,用不到200行的代码,自动获取财经网站里的数据生成股市分析图。
帮助他更快更准确地判断接下来的走势,赢得客户的信
02
一位行政小姐姐,编写出了一个简单的公司资产管理
03
一个非常有生意头脑的商学生,爬取了学年论文所需要的素材,发了截图在行业交流群中,没想到竟然有同学问她:能不能卖一份给他?
30分钟抓取毕业论文素材,赚了200元
为工作的学长抓取某点评网站5k+评论,赚了800元
单靠这一技能,她轻松赚取了不少的收入。
或许你也曾经在某个时间段被身边的人或者周围环境影响,觉得应该学一些编程,却迟迟没有迈出第一步。
诚然,进入一个新的领域我们往往需要强有力的理由来说服自己。然而你或许不知道,即便你无心做程序开发,甚至不在IT互联网行业工作,你依然有一大把理由学习编程。尽早把Python学起来,尽早将自己从繁忙纷杂的工作中解救出来!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA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 ...
2025-08-15