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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,財務公司、商業(yè)分析領域已經(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。
語言特點簡潔優(yōu)雅易學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鍵字,類型說明你能夠專注于解決問題而不是去搞明白語言本身。語言類型解釋型語言,運行的時候是一行一行的解釋并運行所以調試代碼很方便,開發(fā)效率高。
爬蟲。往年,深度學習還沒發(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思路,結果被代碼各種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,簡單點說同樣一個項目用C語言實現(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,內置的庫超級多,能夠調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)在還有更多的白領和新媒體人都學會來幫助自己抓取網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行分析完成工作。
語言在金融工程領域用得最多,我們在練習實踐中常常可以看到量化交易,金融分析等實例。主要原因是因為是一門動態(tài)語言,語言結構清晰簡單,且成熟穩(wěn)定,再科學計算和統(tǒng)計分析方面的效率遠遠高于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,每天制定好學習計劃,如果想要學好這個編程就要暗示自己一定要學好,遇到不會的問題,可以多在網(wǎng)上搜一搜。如果實在學不好的話還是比較推薦報班學習,報班學習會有老師總結知識點可以事半功倍的學習。
這個語言學會就不會覺得難了,學習任何事情都要有學習態(tài)度。這個漫長的過程其實是很無聊的。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?;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。
確定學習領域,在開始之前,有必要問問自己為什么要學習 這個編程。大部分情況,學習編程的過程經(jīng)歷會很無聊和單調。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。作為一個初學者嘗試記憶語法是花費很多精力的。
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