python數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景如何？這是一個非常好的問題。作為一個it從業(yè)者和教育工作者，讓我來回答這個問題。首先，從工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢來看，Python數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景還是非常廣闊的

python數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景如何？

這是一個非常好的問題。作為一個it從業(yè)者和教育工作者，讓我來回答這個問題。

首先，從工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢來看，Python數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景還是非常廣闊的。一方面，數(shù)據(jù)分析本身的應(yīng)用場景會越來越多。另一方面，python語言也廣泛應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，因此python數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展空間相對較大。

如果你想走Python數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展道路，你應(yīng)該從以下三個方面提高你的職業(yè)價值：第一，注意新技術(shù)的學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)分析技術(shù)是一個快速迭代的領(lǐng)域，因此數(shù)據(jù)分析人員必須跟上技術(shù)的發(fā)展趨勢，尤其要注意算法相關(guān)知識的學(xué)習(xí)。從大技術(shù)的角度來看，目前的數(shù)據(jù)分析方法主要是基于統(tǒng)計學(xué)和機器學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的發(fā)展?jié)摿Ρ容^大，而且機器學(xué)習(xí)也是人工智能技術(shù)體系的重要組成部分，因此必須重視機器學(xué)習(xí)相關(guān)知識的學(xué)習(xí)和深化。

第二，關(guān)注平臺的價值。數(shù)據(jù)分析師要想提升自己的職業(yè)價值，不僅要提高自己的技術(shù)水平，還要從工作效率方面入手，而提高工作效率更有效的途徑就是合理利用平臺。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代必然是平臺時代。數(shù)據(jù)分析作為大數(shù)據(jù)平臺的一項重要功能，必然會得到平臺的大量支持，因此數(shù)據(jù)分析人員必須重視技術(shù)平臺的應(yīng)用。

第三，注重行業(yè)知識的積累。數(shù)據(jù)分析師對行業(yè)知識的要求非常高。為了使數(shù)據(jù)分析在行業(yè)中發(fā)揮更重要的作用，數(shù)據(jù)分析人員必須能夠根據(jù)行業(yè)選擇和應(yīng)用技術(shù)。

學(xué)Python一定要會算法嗎？

開始時，您不必很好地學(xué)習(xí)算法。但是隨著技術(shù)的發(fā)展，仍然需要算法，否則只能做一些工作。

1. 學(xué)好軟件開發(fā)離不開計算機理論基礎(chǔ)，比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法研究等，如果你喜歡這項技術(shù)，那就不是問題。先開始，你可以彌補。

2. 算法是軟件開發(fā)的靈魂。好的算法寫不出好的程序。

3. 如何學(xué)習(xí)算法，首先選擇經(jīng)典算法教材?；镜目梢詮臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中學(xué)習(xí)，其中包含一些基本的算法，然后再學(xué)習(xí)特殊的算法（實際上，在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域?qū)W習(xí)算法一般就足夠了）。網(wǎng)上還有很多論壇、算法網(wǎng)站，為了吸引眼球，它們一般都很通俗易懂。大多數(shù)算法都是C語言，但是語言在算法層次上是相互聯(lián)系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 萬事開頭難。只要你開始，剩下的就是慢慢操作這項技術(shù)。該算法在實際應(yīng)用中是最快、最強的。

希望能對您有所幫助

有大量的數(shù)據(jù)，更推薦使用python。VBA通常將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中。當(dāng)數(shù)據(jù)不被分割，計算機配置不高時，它會更卡。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后，如果內(nèi)存沒有釋放，電腦也會多卡。VBA一般啟動兩個CPU核進行數(shù)據(jù)計算，運算效率較低?，F(xiàn)在微軟已經(jīng)停止了對VBA的更新，更建議大家學(xué)習(xí)python。如果只操作excel，兩種學(xué)習(xí)難度相差不大，但是Python會有更好的發(fā)展空間

另一種更方便的方法是使用power Bi的三個組件進行數(shù)據(jù)處理，使用power query進行數(shù)據(jù)處理，而使用PowerPivot進行分析view進行數(shù)據(jù)可視化的優(yōu)點是學(xué)習(xí)周期短，數(shù)據(jù)可以自動刷新，啟動時間比較快。使用這種方法，效率可能比excel快，但速度仍然不如python快。當(dāng)然，為了能夠長久的持續(xù)下去，建議大家學(xué)習(xí)python，但是起步時間會比較長

答案是肯定的，肯定的，大專怎么了？不要限制自己。

如果你想去互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，先把自己打包，因為互聯(lián)網(wǎng)還是很重視教育的；但是如果你想去傳統(tǒng)行業(yè)先做，也是一個好辦法。

你說你不能編程，所以完全可以。事實上，即使你會編程，你也不會在實際工作中使用它。很少有人真正使用Python進行數(shù)據(jù)分析。他們可以對其進行建模并在業(yè)務(wù)上加以利用。

為什么企業(yè)需要數(shù)據(jù)分析師？試想一個跨部門擁有海量數(shù)據(jù)的企業(yè)，如何提取有效的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為清晰的圖表，呈現(xiàn)給管理者進行決策？這是需要數(shù)據(jù)分析師的地方。

分析師玩數(shù)據(jù)庫，建立數(shù)據(jù)倉庫，使用Bi可視化工具獲取全局?jǐn)?shù)據(jù)視圖，分析過去的性能，了解當(dāng)前的問題并預(yù)測企業(yè)的未來發(fā)展，并將最終結(jié)果呈現(xiàn)給企業(yè)管理者以輔助決策。

分析師需要掌握哪些技能？

SQL非常重要，您的SQL查詢能力直接決定您能否得到一份工作，是的，得到一份工作。因為有不同的改進方法，比如ETL開發(fā)、數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)、報表等等，但是首先要通過這一行的門檻，那就是SQL。

DW（數(shù)據(jù)倉庫）提高了我們的查詢能力，確保了數(shù)據(jù)的安全性。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)可以根據(jù)需要排列成不同的模型。

以finebi為例，它不僅可以拖放形成圖表，還可以連接各種數(shù)據(jù)源，進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、清洗、建模、發(fā)布和共享。！EXCEL其實是很好做的基礎(chǔ)，特別是對于金融公司來說。