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发出 Python 操作 Excel 视频后,有小可爱问:
我想从事数据分析之类的工作,必须要会 Python 吗?
好问题,值的拿来说到说到~
首先要知道能被称为“数据分析师/业务分析师” 的岗位,Excel 和 SQL 是必须熟练掌握滴~
Python 不是必须要求会,但是如果你会,会加分,可以让你偶尔“摸鱼”刷刷小师妹的视频。
所以说在其他的数据分析必备技能掌握情况下,就意味着你工作了一段时间。
对真实的业务,数据清洗加工环节有了真实的感受后,可以来开始学 Python~
因为知道有什么用,需要怎么用,学起来才更有效率对不对~
这里无中生友一下哈,我有个朋友,哈哈哈,其实小师妹本人啦。
如果你想从事数据分析之类的工作,就不要一开始就花时间去学:“爬虫”
很简单,因为用不到~
公司里一般都会有现成的代码,或者合法的浏览器插件,让你快速拿到数据。
你的工作是数据分析,不是爬数据。
什么 scrapy 框架,IP 代理池,通通不用学~
另外 Python 可视化也不要学,不是说它不好。
是真的花架子,实际使用率极低。
去学 BI,一劳永逸~
另外 Python 机器学习也不建议你去学,因为也是绝大多数时间用不到。
因为你不从事数据挖掘之类的高级业务场景,根本用不上。
往往是工作几年的老手要考虑的事情。
还是开头的观点,没有需求的学习,学了也白学,不如不学。
去掉上面这些 Python 中不用学的,你只需要先学会:
基础会了,万变不离其宗,用最基础的代码实现想要的功能就够了。
不用管效率问题,因为现实开发中,算法层面的事情不归你管,你会调用处理数据就好。
Pandas 就相当于 Python 中的 Excel 啦,可以快速清洗和分析数据。
实际工作中,用到 Python 的机会不是很多,就我个人而言哈~
小师妹毕业后进入的第一家公司,因为领导原因,业务的数据放在几个独立的数据库中。
没办法一条 SQL 语句拿到想要的结果,我就用 Python 链接到各个库,用 Pandas 洗数据和整合。
将结果汇总到一张表,这样以后其他项目,照搬代码就好。
这样程序干活的时候,咱们就可以适当溜达溜达,摸摸鱼,刷刷视频啦。
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