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假如你定期需要處理一份或多份類似形式表格,你就可以利用 Python 寫個自動化腳本,一次寫完,多次受益;之后需要用的時候直接啟動一下腳本就 ,需要上千份表格需要你處理,并且都是做同樣的操作,讓單調(diào)重復(fù)的工作自動化,即為 編程語言 需要承擔(dān)的責(zé)任,Python 用在這里切到好處。
現(xiàn)在無論是哪個行業(yè)的,做數(shù)據(jù)分析的人似乎都離不開這個編程,因為Python給他們帶來的工作效率是非常的大。在生物信息學(xué)和物理和建筑和地理信息系統(tǒng)、圖像可視化分析、生命科學(xué)等領(lǐng)域都會運用進(jìn)行科學(xué)和數(shù)字計算。
國內(nèi)人才缺口高達(dá)40萬,部分領(lǐng)域如人工智能、大數(shù)據(jù)開發(fā)人才稀缺, 年薪20萬都招不到人。北京Python工程師的平均月資能夠達(dá)到20930元。由此可見,可觀的收入就擺在面前,真正的人才卻無處可尋。面對這樣強大的人才缺口,工程師名副其實地成為了就業(yè)領(lǐng)域的“爆款搶手貨”!另外,隨著我國在人工智能的投入和規(guī)劃,對于人工智能人才的需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。這個編程是人工智能的開發(fā)語言。
以做自動化運維的,幫一些公司在管理服務(wù)器集群,很多公司的項目都不是特別大,有時候不會專門找一個運維,會在網(wǎng)上兼職找一個運維工程師,來搭理一下服務(wù)器。數(shù)據(jù)分析這一塊,找的一些兼職項目報酬應(yīng)該更多。數(shù)據(jù)分析適用的行業(yè)。
據(jù)分析從難易程度來講,可以分為簡單分析、復(fù)雜分析。簡單分析的目的是幫公司中的所有人看清公司數(shù)據(jù)現(xiàn)狀,需要分別告訴管理層、執(zhí)行層現(xiàn)狀是什么。復(fù)雜分析是幫助企業(yè)找到現(xiàn)狀產(chǎn)生的原因和未來的方向,即回答為什么和未來是什么的問題。
如果有基礎(chǔ),自身學(xué)習(xí)能力不錯,自學(xué)是完全沒有問題的??梢运鸭恍┻m合自己的教材,網(wǎng)上搜一些相應(yīng)的視頻課程輔助學(xué)習(xí)。如果沒有基礎(chǔ)的自學(xué)能力相對弱一點的童鞋。建議系統(tǒng)學(xué)習(xí)一下除了學(xué)習(xí)一些理論,再做一些實際的項目效率會更高一些。
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