其實(shí)每個(gè)人學(xué)Python，或是任何一項(xiàng)技能，都希望具備解決每一項(xiàng)問(wèn)題的能力。比如，醫(yī)生學(xué)醫(yī)，能治療病人；程序員學(xué)代碼，是用編程實(shí)現(xiàn)某個(gè)功能。
未來(lái)，python這種編程能力，也會(huì)成為人人必備的技能，畢竟，現(xiàn)在小學(xué)生都開(kāi)始學(xué)python了，高考也加入python項(xiàng)目了，已經(jīng)開(kāi)始逐漸顯露出全民學(xué)編程的趨勢(shì)啦~
最近看了很多公司的招聘信息，驚訝的發(fā)現(xiàn)，很多大廠崗位在招聘JD里居然都寫(xiě)上了：‘熟悉python編程’優(yōu)先這樣的條件?？梢宰屇愕暮?jiǎn)歷更加出彩
剛開(kāi)始覺(jué)得這個(gè)要求很奇怪，仔細(xì)想想發(fā)現(xiàn)又非常有道理：當(dāng)下，python在信息搜集和數(shù)據(jù)分析方面的應(yīng)用已經(jīng)非常普遍，早就不是程序員的專屬技能了。
就像office一樣，python已經(jīng)成為了進(jìn)入職場(chǎng)的必備技能。
??做行政，很多公司已經(jīng)用python自動(dòng)形成考勤表，完成資產(chǎn)盤(pán)點(diǎn)和記錄，輕松實(shí)現(xiàn)辦公自動(dòng)化。
??做財(cái)務(wù)，需要用 python完成龐大的報(bào)表數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和分析。
??做銷售，你要會(huì)用python生成銷售業(yè)績(jī)表，周報(bào)和月報(bào)。
??做運(yùn)營(yíng)，你要會(huì)用python抓取競(jìng)品海量信息，得出分析結(jié)論，制定更加有利的運(yùn)營(yíng)策略。
【1】先說(shuō)會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)
會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)都離不開(kāi)和數(shù)據(jù)打交道，而且每天有大量重復(fù)性工作，
所以學(xué)習(xí)Python最大的用處是：釋放大部分人力對(duì)數(shù)據(jù)的處理，解放重復(fù)勞動(dòng)性工作
另外也在評(píng)估預(yù)算的時(shí)候，爬取自己所需要的數(shù)據(jù)，來(lái)進(jìn)行對(duì)比。
因此會(huì)計(jì)主要的發(fā)展方向是Python技能與數(shù)據(jù)方面的能力
舉一個(gè)學(xué)員的例子，小芬是半審計(jì)，半管理會(huì)計(jì)。她需要進(jìn)行大文件操作，一個(gè)一整年的賬目文件大概有80萬(wàn)行，用excel實(shí)行起來(lái)困難，根本原因是不會(huì)用SQL，想看看能不能用python實(shí)現(xiàn)類似的功能。
她的需求里，需要解決的四個(gè)表都在五十萬(wàn)行以上，所以盡管只是簡(jiǎn)單的vlookup操作，在Excel里面還是很難做。
學(xué)會(huì)python操作excel，然后可能學(xué)一學(xué)科學(xué)計(jì)算的第三方庫(kù)就差不多了。
python里面還有其他第三方制圖的，plotpy這個(gè)第三方庫(kù)也可以制圖
寫(xiě)好代碼，點(diǎn)擊運(yùn)行，看著電腦自動(dòng)處理，看完電影直接驗(yàn)收成果就好啦~
如果還想有一個(gè)按照新科目分類匯總的話，必須清楚的了解什么是可以被歸類的，清楚這些分類的規(guī)則，這樣才能被實(shí)施
還有的學(xué)員，她需要對(duì)比許多公司5到10年左右的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，有時(shí)候還要按照季度對(duì)比。雖然excel能跑，但是一行一行拉數(shù)據(jù)很慢
也同樣可以使用Python操作excel，主要需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)
諸如此類的例子和技能，我們的專業(yè)課程都會(huì)教。如果在課程實(shí)踐中有問(wèn)題，也可以尋求專業(yè)課的助教進(jìn)行解決~
身邊學(xué)會(huì)計(jì)都會(huì)抱怨很忙很累，常常加班加點(diǎn)，但技術(shù)不就是幫人解決這些麻煩問(wèn)題的嘛？我們要學(xué)會(huì)用技能，去優(yōu)化效率，釋放產(chǎn)能，騰出更多的時(shí)間去生活，去思考，去更加提升自己
做數(shù)據(jù)分析和可視化的同學(xué)建議收藏哦
2017年9月德勤財(cái)務(wù)機(jī)器人、普華永道、安永、畢馬威相繼推出了財(cái)務(wù)智能機(jī)器人方案
發(fā)票數(shù)據(jù)核對(duì)無(wú)誤，數(shù)據(jù)從入庫(kù)到銷售一氣呵成與費(fèi)用報(bào)銷，全程自動(dòng)憑證直至生成財(cái)務(wù)報(bào)表。
資金系統(tǒng)按照既定規(guī)則劃撥資金，報(bào)稅系統(tǒng)定時(shí)申報(bào)。
稅務(wù)系統(tǒng)一切通過(guò)數(shù)據(jù)系統(tǒng)匯總計(jì)算每戶企業(yè)應(yīng)納稅額，杜絕了偷稅漏稅
二、【HR之類需要處理大量表格文檔，有很多繁瑣文件工作的崗位】
這是我們公司的HR小姐姐，學(xué)會(huì)python后寫(xiě)的自動(dòng)處理考勤excel文件，并自動(dòng)發(fā)郵件??
word排版、替換、批量發(fā)郵件 自動(dòng)生成EXCEL表格這些，都是可以的喔，python語(yǔ)法課里面就有教的
舉個(gè)例子，Excel做分析的過(guò)程：定位空值-刪除空值-修改數(shù)據(jù)格式-去除異常值-公式計(jì)算-數(shù)據(jù)透視表-整理數(shù)據(jù)-插入圖表-調(diào)整結(jié)果……
繁瑣的每一步都是來(lái)自鼠標(biāo)點(diǎn)擊，中間如果一步有誤，很多步驟都需要重新調(diào)整，浪費(fèi)大量時(shí)間。
用Excel進(jìn)行簡(jiǎn)單的描述統(tǒng)計(jì)分析，每換一份數(shù)據(jù)都需要重新操作一遍。
但使用Python編寫(xiě)每一步過(guò)程就非常方便，統(tǒng)一語(yǔ)言帶來(lái)記錄方法的統(tǒng)一。當(dāng)分析過(guò)程需要修改或者復(fù)用，只需要調(diào)整設(shè)定好的參數(shù)就可以。
使用Python代碼可以迅速調(diào)用數(shù)據(jù)，計(jì)算需求，并記錄每一步過(guò)程，方便修改。
如果想做出各種好看的圖表，使用Python可視化類工具就可以，幾行代碼，省時(shí)省力，還具有交互功能。如果需要調(diào)整也只要修改代碼，不用費(fèi)心費(fèi)力重新做圖。
三、【金融】
身處金融行業(yè)的你應(yīng)該很清楚，量化交易平臺(tái)全都由python完成，是以數(shù)學(xué)模型替代人的主觀判斷來(lái)制定交易策略。
為什么學(xué) Python成了金融領(lǐng)域的潮流呢？
因?yàn)镻ython是金融分析、量化交易領(lǐng)域目前為止，用的最多的語(yǔ)言。
它的用處很多：可以獲取股票數(shù)據(jù)、可以進(jìn)行因子分析、可以搭建回測(cè)系統(tǒng)、可以開(kāi)發(fā)交易平臺(tái)。
Python的語(yǔ)法很容易實(shí)現(xiàn)那些金融算法和數(shù)學(xué)計(jì)算，每個(gè)數(shù)學(xué)語(yǔ)句都能轉(zhuǎn)變成一行Python代碼，每行允許超過(guò)十萬(wàn)的計(jì)算量。
比如 Numpy，就是 Python的一個(gè)擴(kuò)展，它可以很好地處理數(shù)學(xué)函數(shù)，數(shù)組和矩陣。
還有Scipy庫(kù)，很適合用來(lái)做技術(shù)領(lǐng)域和科學(xué)領(lǐng)域的計(jì)算，很多工程師，科學(xué)家和分析人員都在用使用。
未來(lái)幾年將是大數(shù)據(jù)、人工智能爆發(fā)的時(shí)代，人類將面臨大量的數(shù)據(jù)處理， Python正是對(duì)數(shù)據(jù)的處理，有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。
如果你是金融工程專業(yè)背景的同學(xué)或者工作人士，如果你是在證券公司、基金、銀行、期貨公司、交易所等相關(guān)領(lǐng)域工作的職場(chǎng)人士，或是其他從業(yè)者，但需要為后續(xù)跳槽、轉(zhuǎn)行做必要的知識(shí)技能準(zhǔn)備……
一張圖告訴你為什么金融從業(yè)者要學(xué)習(xí)python
四、【互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)】
如果你是做電商，可以使用爬蟲(chóng)技術(shù)，抓取同行店鋪產(chǎn)品用戶評(píng)價(jià)，可以針對(duì)用戶的痛點(diǎn)進(jìn)行營(yíng)銷活動(dòng)
還可以抓取店鋪sku/spu、評(píng)論、客單價(jià)、客戶群、銷售額、每日價(jià)格趨勢(shì)分析、并制作數(shù)據(jù)報(bào)表，大大提升運(yùn)營(yíng)效果
電商是個(gè)競(jìng)爭(zhēng)很大的行業(yè)，差異化競(jìng)爭(zhēng)是發(fā)展的關(guān)鍵，所以我們肯定是需要做個(gè)競(jìng)品分析的，相信這點(diǎn)，電商行業(yè)的小伙伴也都知道
利用Python可以一次爬取相關(guān)所有的信息
你的工作效率也就更高，效果也更好，競(jìng)爭(zhēng)策略就更為明智和客觀
5、【運(yùn)營(yíng)】
運(yùn)營(yíng)是離用戶最近的，第1時(shí)間獲得用戶反饋，優(yōu)化產(chǎn)品，第1時(shí)間查看數(shù)據(jù)，需要思考方向，
春江水暖，運(yùn)營(yíng)先知，一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的價(jià)值放大是離不開(kāi)運(yùn)營(yíng)的。
要想高薪，你就得懂?dāng)?shù)據(jù)
現(xiàn)在看看Python這門萬(wàn)門語(yǔ)言，對(duì)運(yùn)營(yíng)什么幫助呢？
A. 爬蟲(chóng)：當(dāng)你需要獲取競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，通過(guò)爬蟲(chóng)可以方便的獲取對(duì)方的數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析處理
B. web，手機(jī)自動(dòng)化：當(dāng)你需求處理重復(fù)的頁(yè)面操作或者手機(jī)操作時(shí)間，可以用這個(gè)編寫(xiě)代碼代替人工操作，提高操作的效率
C. qq，微信機(jī)器人：當(dāng)你運(yùn)營(yíng)一個(gè)qq群或者微信群的時(shí)候，可以通過(guò)編寫(xiě)機(jī)器人完成一些簡(jiǎn)單的回復(fù)，或者自動(dòng)化的操作，例如定時(shí)發(fā)送信息，群發(fā)信息等
D. 數(shù)據(jù)分析：panda包可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行很方便的數(shù)據(jù)操作，幾行代碼就可以處理很復(fù)雜的數(shù)據(jù)內(nèi)容
模塊庫(kù)的應(yīng)用這個(gè)會(huì)是爬蟲(chóng)精進(jìn)課程重點(diǎn)學(xué)習(xí)的
E. 機(jī)器學(xué)習(xí)：Scikit-learn包封裝了很多機(jī)器學(xué)習(xí)的模型的算法，可以很方法的進(jìn)行使用
F.可視化：matplotlib包含了豐富的圖形
一個(gè)高階運(yùn)營(yíng)，必然是一個(gè)懂?dāng)?shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)，價(jià)值蘊(yùn)含在數(shù)據(jù)中，，而Python是最適合做數(shù)據(jù)處理的一個(gè)工具，你準(zhǔn)備好學(xué)習(xí)了嗎？
比如做運(yùn)營(yíng)的同學(xué)，學(xué)會(huì)python之后，可以批量采集百萬(wàn)文章內(nèi)容，分析熱點(diǎn)文章，還可以開(kāi)發(fā)自動(dòng)化網(wǎng)頁(yè)工具，自動(dòng)發(fā)帖機(jī)，群發(fā)機(jī)等等。
只要你的一些工作內(nèi)容是在電腦中重復(fù)有規(guī)律的動(dòng)作，都可以通過(guò)來(lái)寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的自動(dòng)化腳本或者網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)來(lái)代替，解放自己。
其實(shí)編程只是工具，它本質(zhì)上和excel和word這種辦公軟件沒(méi)啥區(qū)別。
編程可以將我們從重復(fù)的工作中解放出來(lái)，去完成更多更有創(chuàng)造性、挑戰(zhàn)性的工作。
爬數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、做統(tǒng)計(jì)、做報(bào)告……這些我們每天都在做的重復(fù)性的工作，都可以交給程序搞定
無(wú)論你是從事運(yùn)營(yíng)、策劃、銷售、HR、金融從業(yè)者、電商從業(yè)者、創(chuàng)業(yè)者.....
如果你想提高工作效率，掌握高效工作的技能，python是你不應(yīng)忽視的一項(xiàng)學(xué)習(xí)。
如果你5分鐘能完成8小時(shí)的工作量，5分鐘能獲取別人3天的信息量，這就相當(dāng)于你坐飛機(jī)?，別人還在翻山越嶺慢慢地走。職場(chǎng)的車道上，你走得也定然比別人快了。
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