月前，日本最大的证券公司之一野村证券首席数字官马修·汉普森，在Quant Conference上发表讲话：“用Excel的人越来越少，大家都在码Python代码。”
甚至直接说：“Python已经取代了Excel。”
事实上，为了追求更高的效率和质量，他们开始使用比Excel更高效的Python，随后交易收入增长了15%。
而Python的应用领域极为广泛，尤其是在数据分析领域，与SQL数据库、统计数学、机器学习算法等一起，几乎是职场必备技能！
当今社会需要的，绝不是只会写代码的码农，而是技术过硬又懂业务的，可以通过数据分析，优化代码解决实际业务问题的复合性人才！
无论你做研发，系统架构，还是做产品，运营，甚至是管理，数据分析都是其基本功，可以毫不夸张的说：数据分析能力，可以让你未来至少10年的技术生涯游刃有余。
笔者特意对拉勾网上的相关信息做了一个探索性分析：月薪5w仅仅是处于中间位置。
据麦肯锡报告：目前大数据人才缺口在140000到190000之间，对于能通过数据分析，优化代码解决实际业务问题的复合性人才岗位缺口将达150000！
Python数据分析有多强大？举个栗子：
用几行代码就能快速整理数据并出图：
甚至可以编写合成多个Excel表格的Python脚本，一键跳过复制粘贴：
你可能想知道——既然数据分析很重要，我该如何学习呢？
关于程序员学习数据分析，我不建议你把将大学的相关书籍拿出来啃一遍，耗费大量时间不说，关键是跟实际应用无法结合，学了还是不会用！
本文章为转载内容，我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题，欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。
