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不入IT行,不当程序员,普通上班族学Python是不是没啥用?nonono!能用得上的岗位多着呢~
那编程多了去了,为什么是Python编程呢?不是我偏心哈,举个例子:
处理一张Excel表格过程:定位空值-删除空值-修改数据格式-去除异常值……
繁琐的每一步都是来自鼠标点击, 中间如果一步有误,很多步骤都需要重新调整 ,浪费大量时间。但使用Python就非常方便 ,输入简短的代码,就可以自动处理上百份表格,跨表取数也不是问题。
而且程序是可以复用的,下次做表,只需要调整设定好的参数就可以,不需要再手动重来。
如果想做出各种好看的数据可视化图表,Python几行代码就能自动生成,数据展示一目了然,省时又省力,还具有交互功能。
- 使用pandas整理导出Excel数据给业务部门的其他同事
- 编写合成多个Excel表格的Python脚本,一键跳过复制粘贴
- 写几十行代码便能实现热点内容、爆款文章的爬取
我想没有谁会愿意天天面对着一堆机械重复的活儿吧?累就算了,关键毫无技术含量啊!
所以无论是从入门学习的难度还是从日常工作的处理来讲,Python确实更适合作为普通上班族的职场辅助技能。
如果你对Python感兴趣,学好 Python 不论是就业、副业赚钱、还是提升学习、工作效率,都是非常不错的选择,但要有一个系统的学习规划。
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这样说,可能你觉得不够接地气,那接地气的来了。
办公自动化它不香吗?!
自动化办公(适用于文职类岗位)
自动化办公无非是针对office或者WPS等办公软件的使用,具体的话就是对word、excel、ppt的办公自动化应用,这里简单例举出大概的一个知识点,具体的使用这里不做详细的赘述,感兴趣的同学可以上网了解相关资料!
- word自动化
python操作Word 的库:
python-docx、import docx:只对 windows 平台有效
pypiwin32、import win32com:跨平台,但无法处理 doc 格式的 word 文本,doc 格式不是基于 xml 的
textract、import textract:它同时兼顾"doc”和"docx”,但安装过程需要一些依赖。 你可以批量的用 python 生成 word 文件,推荐使用 docx,不需要会太多。
- excel自动化
office家族其实都可以用 VBA 解决自动化的问题,但可能很多人不会用。
python针对 excel 有很多的第三方库可以用,比如 xlwings、xlsxwriter、xlrd、xlwt、pandas、xlsxwriter、win32com、xlutils 等等。
- ppt自动化
python 当然是支持 ppt 的自动化处理,主要的库有 pywin32com、pptx,可以创建、修改 ppt 文件。
Python在哪些行业可以发挥妙用?
(1)财会
一入财会深似海~在财务行业中,特别是审计岗位,即使只要用Excel做简单的vlookup、xlookup函数操作,每天需要处理几十个表格,每个表格有几十万行…
几乎天天加班,结果到头来,一查工资卡,嘿,才4000块钱!会Python的话, 只需几行代码,喝杯咖啡的功夫,就可以一键整理表格, 轻松干完以前半天甚至一整天才能完成的数据整理汇总等机械重复的工作。
财务的本质就是数据,而Python是数据分析利器;不论你是:零基础想要入门编程的财务小师妹还是想提升工作效率的财务达人,会Python真的真的不亏!
财务人,Stay hungry, Stay foolish,何不对技术保持一点好奇?
(2)互联网
运营和电商最适合运用Python;运营,特别是对于社群运营的小伙伴来说,每天处理几个甚至十几个用户群,面对着重复的问题,可以用Python写个自动回复脚本,工作效率一下就上来了。
电商的话作用就更大了,可以用Python爬取同行店铺产品的用户评价,针对用户痛点进行营销,吸引客户,还可以爬取评论、客户群、每日价格趋势等,制作数据报表,提高运营效率。
对于动不动就加班的互联网小伙伴来说,Python就是Buff一样的存在!
(3)新媒体运营
用Python来抓取相关数据,分分钟抓取用户关注热点。
比如抓取页面中用户停留时长、每个部分的跳出比,看看他们都在看什么,可抓取各个网站的有流量的爆款文章整合成一篇精品文章,爆款文章这不就来了吗?!
(4)房地产销售
利用Python写一个爬虫小程序,抓取房源的全部评价和细节内容。
给用户从地段、交通、价格、小区环境等各个方面进行比对,推荐最合适的房源。
(5)金融业
在金融行业的金融分析和量化交易领域中,Python是目前为止应用得最多的语言。
在近年的招聘中,很多金融机构对金融行业核心热门职位的应聘者提出了Python方面的技能要求。
因为Python的语法很容易实现那些金融算法和数学计算,比如Python的Pandas库,作为金融数据分析工具,为时间序列分析提供了很好的支持,Numpy库则提供了许多高级的数值编程工具。
(6)咨询业
咨询这个行业中,最常见的工作应该是咨询顾问。
顾问工作对数据分析能力也有一些基本要求,几乎任何一名顾问都会在日常工作中经常需要对客户企业的内部数据从行业层面获得对比分析,并获取客户的需求,手动下载研报、在网上“抄”数据是杯水车薪。
其实你只要用python获得权威平台的API接口,就可以直接导入年报、研报等资料数据了。自动导入资料数据,何乐不为?
(7)零售业
传统零售行业过去是“许三多”——客户多、商品多、门店多,到今天还要加上一多——数据多。
以沃尔玛为例,全国的采购库存数据在总部进行集中管理,有十几万的供应商数据需要采集。如果数据获取和处理制作效率不高,造成库存不足或者订货出错,造成的损失会非常大。
在这种情况下,用Python就可以快速解决数据获取的质量和效率问题,还可以用可视化工具Tableau一秒构建美观的仪表盘。
职场会Python到底有多加分呢?
现在打开任何一家招聘网站,你都会看到,很多岗位都要求应聘者具备一定的数据分析能力,会某些编程语言的优先考虑。
为啥公司都喜欢会点编程技术的人呢?
原因很简单哈,因为现在是大数据数时代,都需要从海量的信息中提取中有价值的东西。
阿里不经常讲一句话嘛:“一切业务数据化,一切数据业务化。”
“业务生产数据,数据反哺业务,” 我们不仅要收集和沉淀业务产生的数据,更加要聚焦于数据,让数据发挥作用。
相比于R或matlab,Python不仅可以分析数据,还可以爬取数据、写小程序、自动化运维,利用这一种技术去解决项目中一连套的业务问题,能够大大提高数据分析的效率。
而Python入门难度低,语法简单这是大家都知道的,非常适合刚入门的朋友学习。
学Python,没那么可怕!
不用你英语数学有多好,不用你是理科生,你只需要:认识 26 个字母 +记得一点初中的数学知识
很多同学都私戳过我,询问 Python 的学习方法。
我认为Python是一个较为简单的编程语言,而对于编程最高效的学习路线莫过于以下几步:
- 看书或者一些教程进行入门学习,掌握语言的语法和常用方法
- 找一些小项目练手,查漏补缺,熟练语法的基础上明确自己的不足
- 找一个方向,做一些相应的实战,进一步巩固
(1)Python所有方向的学习路线(新版)
这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
最近我才对这些路线做了一下新的更新,知识体系更全面了。
(2)Python学习视频
包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频,总共100多个,虽然没有那么全面,但是对于入门来说是没问题的,学完这些之后,你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。
(3)100多个练手项目
我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了,只是里面的项目比较多,水平也是参差不齐,大家可以挑自己能做的项目去练练。
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。
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一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!
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