我不是码农,为什么还要学Python?

在之前《三个月内成为Data高级玩家玩转Python》中,扫地僧为小伙伴们列了一系列想成为Business Analyst和Data Analyst必须学会的软件技能。

比如Tableau,比如SQL,再比如我们今天要讲的,这两年非常流行的Python

Python大概就是编程界的易烊千玺

(图片来源:Stack Overflow)

2017年可谓是Python年,在2016-2018年间增势迅猛,甚至在GitHub 2017年度报告中超越Java成为第二受欢迎语言,在在ranked.com的排名中,又成为2017 年最受欢迎人工智能编程语言。

(图片来源:TIOBE)

在2018年5月TIOBE编程语言排行榜中,巍然屹立在第四的位置。

Python有这么好吗?

语言简单。Python作为编程软件,语言简约,易于读写,程序员可以把精力都放在问题本身,而不是繁琐的程序语言和语法上。

免费!一般来说优秀的软件都是死贵的,比如Tableau,专业版每月$70。但是这么优秀的Python却是免费开源,零成本下载、共享和复制它。

它兼容各种平台。

既支持面向过程,也支持面向对象编程。

强大的Python库资源。因为Python社区创造了一大堆各种各样的库,你可以管理文档,执行单元测试、数据库、Web浏览器、电子邮件、密码学、图形用户界面和更多的东西。

可我也不是码农,为什么要学Python?

大数据时代,编程能力是数据分析师必不可少的技能。

在这个数据世界,你面对的对象就是成千上万的数据。而现实工作中,你很少会得到准备完善的数据集而只需要做简单描述性统计和绘图。大部分情况下,你所接触到的数据都是多样且繁杂,无法直接拿来建模的,那么在前期你就必须将数据变换、合并、分类和整理。在整个过程中你需要调整大量参数和控制细节,并不断尝试想法和验证假设,这就需要临时产生和执行新的代码。

正如学习他国语言对于你出国是非常有帮助的,同样的道理,学习编程也将有助于你在数据世界生存。知识和技能永远是你的硬核,It never hurts to learn more。

而Python作为一个成本低效率高的编程软件,十分适用于数据处理和分析。上面已经提到,Python更加强调逻辑而不是语言本身,所以非常适合数据挖掘。对于不需要成为专业码农的你,Python简单易懂,容易上手。

总而言之,想成为Data Analysts的你,必须会的就是数据分析能力和编程能力,而你又不需要成为码农去开发软件,入门级别的Python就成为了你的不二选择。

怎么入门Python?

1、找一本合适的教材:

Learn Python the Hard Way

Python核心编程(Core Python Programming)

Think Python

Python入门(Introducing Python)

……

2、将这些书看一遍,学着把里面的代码打一遍,理清代码逻辑,明白这么设计代码的原因和原理。

3、用项目来练手,比如分析一个品牌的消费者行为,以保证你学到的东西是能够使用的。

反复的复习。天下之事,唯手熟尔。只要不断反复的敲代码,掌握一门编程语言就只是时间的问题而已了。

4、一往无前一直学下去就好了,很多时候只要你学到后面,前面遇到的问题基本上自然而然的你就明白原因了。

5、最开始先不要纠结于理论知识,比如数据结构、计算机组成原理、和数学等等这些问题。等有一定技术后,想进阶的时候,再来补充理论知识。

但是只是学会Python就想成为Data界大神所向无敌,这可能有点异想天开了。Hard Skills可以苦读三月学成,但soft skills可不是看书敲代码就能学会的。参加实习,多做项目,把技能运用到实际中去,才是成长最迅速的方法。

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图来源网络

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