이 기사는 WeChat Python 애호가 커뮤니티에서 재인쇄되었습니다. 작성자: Dapeng, 원본 링크: /s/OmfqSnrajwaAece_I4VU0A
현재 직장에서의 경쟁은 점점 더 치열해지고 있으며, 한두 가지를 배우는 것은 어렵습니다. 새로운 기술을 배우고, 지식을 최신 상태로 유지하며, 젊은 세대가 쉽게 추월할 수 있습니다. 어떤 사람은 외국어를 배우기로 선택하고, 어떤 사람은 직장에서 사람들을 대하는 능력을 배우기로 선택합니다.
당신의 직업이 데이터를 다루는 일이라면, Python은 확실히 당신의 승진과 급여 인상을 위한 디딤돌이 될 것입니다. 왜? 효율성 때문입니다. 연봉 240,000~480,000위안의 고위 데이터 분석가 채용 정보를 살펴보겠습니다. 고용주에게는 다음 네 가지 능력이 더 중요합니다.
잘 정리해보면 알 수 있습니다. 데이터 분석가가 아니더라도 다음과 같은 기술을 갖추고 있습니다. 이 네 가지 능력은 직장에서 자신에게 포인트를 추가할 수 있습니다. 전자상거래 판매 검토가 끝난 후 다른 사람들은 데이터를 정리하는 데 많은 시간을 소비하지만 귀하에게는 포지셔닝 문제를 분석하고 더 보기 좋은 대화형 차트를 만드는 데 더 많은 에너지가 있다고 상상해 보십시오. 비즈니스 분석을 위해 많은 양의 데이터를 가져와 수동으로 레이블을 지정하고 차트를 만드는 경우 Python 코드 몇 줄만큼 효율적이지 않습니다. 하나씩 분석해 보겠습니다.
1. 비즈니스 통찰력과 실행. 간단히 말하면, 방대한 양의 정보에서 효과적인 정보를 얻는 방법입니다.
Python은 MySQLdb 라이브러리를 사용하여 데이터베이스에 연결하고, 정리 및 분석을 위해 pandas 및 matplotlib를, 대화형 시각화를 위해 pyecharts를, 모델링을 위해 numpy 및 sklearn을, 심지어 패키지 워크플로에 대한 pyinstaller를 사용할 수 있으므로 효율성을 향상시키겠습니다. 함께...
matplotlib 라이브러리를 호출하여 몇 줄의 코드만으로 데이터를 빠르게 구성하고 그래프를 생성할 수 있습니다.
도구가 더 효율적이면 깊이 이해하고 분석할 시간이 더 많아집니다. 사업을 분석합니다.
2. 의사소통 능력
파이썬도 의사소통 능력을 향상시킬 수 있나요?
데이터 분석가는 비즈니스 측면에서 일하며 회사 프로젝트 및 고객 요구 사항과 장기적으로 접촉합니다. 기술적인 측면은 일반적으로 제품 기능의 구현에만 중점을 둡니다. Python을 마스터한 분석가는 비즈니스 측면과 기술 측면 모두의 문제점을 더 잘 이해할 수 있습니다.
3. Python과 SQL
대량 데이터를 다룰 때 Excel만 아는 것은 비경제적이므로 대부분의 데이터 분석 업무에는 SQL 기술이 필요합니다.
SQL 언어를 시작하는 것은 매우 간단합니다. 데이터 액세스 및 기본 데이터 정리 기능을 익히면 작업을 시작할 수 있습니다. 하급 분석가는 데이터를 로컬로 가져온 다음 분석할 수 있으며, 효율적인 데이터 분석가는 Python을 사용하여 분석을 위해 데이터베이스에 연결하여 워크플로를 더욱 효율적으로 만듭니다.
Python 도구 라이브러리 pymongo를 사용하여 데이터베이스 문서 쿼리
4. 주도권과 논리 주도권과 논리는 형이상학적이라고 말할 것입니다. 그러나 문제는 다음과 같습니다. 상사는 당신의 주도권을 어떻게 느낄 수 있습니까? 예를 들어...
전환율 데이터가 부진할 때 데이터를 빠르게 검색해 원인을 파악하고, 심지어 Python을 사용해 자동 경고 스크립트를 작성해 일선 사업 담당자에게 정확하게 표현하기도 한다. , 상사가 물어볼 때 "내 생각에는"이라고만 말하기보다는 회사의 새로운 사업이 아직 구체화되지 않았을 때 Python을 사용하여 효과적인 데이터를 수집하고 정리하고, 시각적 지표 시스템을 구축하고 사업을 안내합니다. "라고 생각합니다. 상사가 요구하면 주도적으로 배우고, 굳어진 데이터 워크플로에서 효율성을 높일 수 있는 새로운 방법을 적극적으로 찾아보세요. 예를 들어 동료가 반복적인 작업을 복사하여 붙여넣고 있는 것을 발견하면 Python을 사용하여 도움을 줄 수 있습니다. 동료들이 파일 병합을 위한 스크립트를 작성합니다. 이런 부분까지 상사가 물어보지는 않지만, 능력이 강하기 때문에 추진력과 논리력이 발휘될 수 있다.
Python을 사용하여 몇 분 안에 912개의 Excel 테이블 병합을 완료하는 작은 도구를 작성합니다.
요약하자면, "선임" 데이터 분석가가 되어 계속해서 안주하는 것은 불가능합니다. 당신의 월계관. 끊임없이 배우고 생각해야만 일류가 될 수 있습니다.