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python和SQL數(shù)據(jù)分析可以完全取代excel。這個在一些比較大型的咨詢公司,財務(wù)公司、商業(yè)分析領(lǐng)域已經(jīng)是一個趨勢崗位越高,python是必備技能大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)抓取和數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化能力逐漸成為職場必備技能。
語言特點(diǎn)簡潔優(yōu)雅易學(xué)容易上及其簡單的語法省略了各種大括號和分號還有一些關(guān)鍵字,類型說明你能夠?qū)W⒂诮鉀Q問題而不是去搞明白語言本身。語言類型解釋型語言,運(yùn)行的時候是一行一行的解釋并運(yùn)行所以調(diào)試代碼很方便,開發(fā)效率高。
爬蟲。往年,深度學(xué)習(xí)還沒發(fā)展起來的時候,書店里python就和爬蟲掛鉤。數(shù)據(jù)分析。有各種的數(shù)據(jù)分析庫可以方便使用,pandas幾乎是人手必備,可視化繪圖工具等。算法。直接相關(guān)的,也是python最有競爭力的 就是它對于算法開發(fā)十分友好,好不容易想到了算法的改進(jìn)思路,結(jié)果被代碼各種bug搞死,這種情況絕對是我們不希望的。
語法簡單,適合初學(xué)者。語法超級簡單,幾乎沒有哪種熱門編程語言能夠超越,簡單點(diǎn)說同樣一個項目用C語言實(shí)現(xiàn)需要五千行代碼,需要一千行,而用可能僅僅用一百行就能搞定。使用范圍廣,內(nèi)置的庫超級多,能夠調(diào)用常見的接口來幫助我們完成數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)的獲取,常見的爬蟲都是用來編寫的,不僅僅是專業(yè)的開發(fā)者,現(xiàn)在還有更多的白領(lǐng)和新媒體人都學(xué)會來幫助自己抓取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析完成工作。
語言在金融工程領(lǐng)域用得最多,我們在練習(xí)實(shí)踐中常常可以看到量化交易,金融分析等實(shí)例。主要原因是因為是一門動態(tài)語言,語言結(jié)構(gòu)清晰簡單,且成熟穩(wěn)定,再科學(xué)計算和統(tǒng)計分析方面的效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于c++,java等,尤其擅長策略回測。用來解決金融中的線性和非線性問題,以及如何根據(jù)有限差分法定價來描繪含有期權(quán)的隱含波動率曲線等問題再合適不過。
可以在網(wǎng)上挑選一些適合自己的網(wǎng)課,每天制定好學(xué)習(xí)計劃,如果想要學(xué)好這個編程就要暗示自己一定要學(xué)好,遇到不會的問題,可以多在網(wǎng)上搜一搜。如果實(shí)在學(xué)不好的話還是比較推薦報班學(xué)習(xí),報班學(xué)習(xí)會有老師總結(jié)知識點(diǎn)可以事半功倍的學(xué)習(xí)。
這個語言學(xué)會就不會覺得難了,學(xué)習(xí)任何事情都要有學(xué)習(xí)態(tài)度。這個漫長的過程其實(shí)是很無聊的。你可能只是想要分析數(shù)據(jù),或建立網(wǎng)站,或創(chuàng)建具有人工智能的自主無人機(jī)?;ㄔ谡Z法上的所有時間都會削弱你的動力,大多數(shù)人都放棄了。
確定學(xué)習(xí)領(lǐng)域,在開始之前,有必要問問自己為什么要學(xué)習(xí) 這個編程。大部分情況,學(xué)習(xí)編程的過程經(jīng)歷會很無聊和單調(diào)。為了成功度過這些階段,需要通過專注于你非常感興趣的事情來激勵自己。作為一個初學(xué)者嘗試記憶語法是花費(fèi)很多精力的。
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