我不是码农，为什么还要学Python？

在之前《三个月内成为Data高级玩家玩转Python》中，扫地僧为小伙伴们列了一系列想成为Business Analyst和Data Analyst必须学会的软件技能。

比如Tableau，比如SQL，再比如我们今天要讲的，这两年非常流行的Python。

Python大概就是编程界的易烊千玺

（图片来源：Stack Overflow）

2017年可谓是Python年，在2016-2018年间增势迅猛，甚至在GitHub 2017年度报告中超越Java成为第二受欢迎语言，在在ranked.com的排名中，又成为2017 年最受欢迎人工智能编程语言。

（图片来源：TIOBE）

在2018年5月TIOBE编程语言排行榜中，巍然屹立在第四的位置。

Python有这么好吗？

语言简单。Python作为编程软件，语言简约，易于读写，程序员可以把精力都放在问题本身，而不是繁琐的程序语言和语法上。

免费！一般来说优秀的软件都是死贵的，比如Tableau，专业版每月$70。但是这么优秀的Python却是免费开源，零成本下载、共享和复制它。

它兼容各种平台。

既支持面向过程，也支持面向对象编程。

强大的Python库资源。因为Python社区创造了一大堆各种各样的库，你可以管理文档，执行单元测试、数据库、Web浏览器、电子邮件、密码学、图形用户界面和更多的东西。

可我也不是码农，为什么要学Python？

大数据时代，编程能力是数据分析师必不可少的技能。

在这个数据世界，你面对的对象就是成千上万的数据。而现实工作中，你很少会得到准备完善的数据集而只需要做简单描述性统计和绘图。大部分情况下，你所接触到的数据都是多样且繁杂，无法直接拿来建模的，那么在前期你就必须将数据变换、合并、分类和整理。在整个过程中你需要调整大量参数和控制细节，并不断尝试想法和验证假设，这就需要临时产生和执行新的代码。

正如学习他国语言对于你出国是非常有帮助的，同样的道理，学习编程也将有助于你在数据世界生存。知识和技能永远是你的硬核，It never hurts to learn more。

而Python作为一个成本低效率高的编程软件，十分适用于数据处理和分析。上面已经提到，Python更加强调逻辑而不是语言本身，所以非常适合数据挖掘。对于不需要成为专业码农的你，Python简单易懂，容易上手。

总而言之，想成为Data Analysts的你，必须会的就是数据分析能力和编程能力，而你又不需要成为码农去开发软件，入门级别的Python就成为了你的不二选择。

怎么入门Python？

1、找一本合适的教材：

Learn Python the Hard Way

Python核心编程（Core Python Programming）

Think Python

Python入门（Introducing Python）

……

2、将这些书看一遍，学着把里面的代码打一遍，理清代码逻辑，明白这么设计代码的原因和原理。

3、用项目来练手，比如分析一个品牌的消费者行为，以保证你学到的东西是能够使用的。

反复的复习。天下之事，唯手熟尔。只要不断反复的敲代码，掌握一门编程语言就只是时间的问题而已了。

4、一往无前一直学下去就好了，很多时候只要你学到后面，前面遇到的问题基本上自然而然的你就明白原因了。

5、最开始先不要纠结于理论知识，比如数据结构、计算机组成原理、和数学等等这些问题。等有一定技术后，想进阶的时候，再来补充理论知识。

但是只是学会Python就想成为Data界大神所向无敌，这可能有点异想天开了。Hard Skills可以苦读三月学成，但soft skills可不是看书敲代码就能学会的。参加实习，多做项目，把技能运用到实际中去，才是成长最迅速的方法。

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