Python在各行各业的应用日益广泛，特别是在数据分析领域表现出强大的效率，对比Excel，Python处理大规模数据的速度远超前者。在金融交易、数据整理和图表生成等方面，Python已成为必备技能。随着数据分析人才需求的增长和高薪诱惑，学习Python+数据分析成为了进入大厂的热门路径。对于求职者而言，掌握这一组合将提高竞争力，但同时也需注意行业竞争的加剧。
1.Python愈发受重视，各行各业都需要
Python在不同行业中的应用，越来越广泛。
去年底北大保安“神仙打架”的新闻，让本来就火得一塌糊涂的Python又上了把热搜。
Python的功能到底有多强大？我们来看一组数据：
- 用Excel处理50,000行 x 100列的数据需要15分钟
- 用Python处理10,000,000行 x 50,000列的数据只需要10秒
在野村，Python已经成为高级交易员必备的硬技能。
今天，来好好谈一谈：会Python的人，到底有多厉害？
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Python数据分析这么好用这么重要，我该如何学习呢？
在人工智能领域，Python被用来做机器学习算法相关工作。不仅需要有很强的数学功底，而且对学历有极高要求，入门非常不容易。
而对于爬虫来说，尽管有所谓的“Python爬虫工程师”，但随着未来的反爬虫趋势越来越明显，职业前景也通常不被看好。
这几个应用领域中，只有“数据分析”最值得作为求职的切入点。业内广泛流传的“数据分析利器”就是Python。
“Python+数据分析”的双保险，也被混迹职场的老炮们誉为“大厂敲门砖”。之所以说得这么肯定，有三个原因：
第一，数据分析的入行门槛低，且相关岗位多，更容易找到心仪工作。数据分析能力不仅是数据分析师的刚需，还是产品、运营、研发等一切与数据打交道的岗位必备技能。
第二，数据分析相关岗位人才稀缺，是招聘市场的香饽饽。据主流数据媒体调查，全国目前的数据分析师数量仅46万，未来3-5年，人才缺口将高达150万。
第三，数据分析人才的薪资领跑全行业。为了抢夺数据分析人才，大厂随随便便就能开出25k以上的月薪。
这里也必须提醒一下，数据分析人才紧缺的现状会随着时间而缓解，以后的竞争会越来越激烈。想成为高薪数据型人才的你，不仅要先人一步尽快取得提升，更要找对路子。
为了帮助大家迅速建立数据分析能力，早日斩获大厂Offer、掌握职场话语权，
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