Capacidad de análisis de datos, consulta de información de reclutamiento.
Hoy en día, la competencia en el lugar de trabajo es cada vez más feroz. Si no aprende una o dos habilidades nuevas y mantiene sus conocimientos actualizados, sus juniors lo superarán fácilmente. Algunas personas optan por aprender un idioma extranjero, otras optan por aprender la capacidad de tratar con personas en el lugar de trabajo.
Si su trabajo requiere procesar datos, créame, Python definitivamente será su trampolín hacia la promoción y el aumento salarial. ¿Por qué? Porque es eficiente. Echemos un vistazo a la información de contratación de un analista de datos senior, con un salario anual de 240.000 a 480.000. Las siguientes cuatro habilidades son más valoradas por los empleadores:
Después de analizarlas cuidadosamente, descubrirá que incluso si no es un analista de datos, poseer estas cuatro habilidades puede sumarle puntos en el lugar de trabajo. Imagínese, después de revisar una promoción de comercio electrónico, otros han dedicado mucho tiempo a clasificar los datos. Usted tiene más energía para analizar problemas de posicionamiento y crear gráficos interactivos más atractivos. En el análisis empresarial, si extrae una gran cantidad de datos y crea gráficos manualmente, la eficiencia no es tan buena como unas pocas líneas de código Python. Analicémoslos uno por uno.
1. Conocimiento y ejecución empresarial. El conocimiento y la ejecución empresarial, en términos sencillos, es cómo obtener información eficaz a partir de cantidades masivas de información.
Python puede usar la biblioteca MySQLdb para conectarse a la base de datos, pandas y matplotlib para limpieza y análisis, pyecharts para visualización interactiva, numpy y sklearn para modelado, e incluso pyinstaller puede empaquetar flujos de trabajo y entregárselos a sus colegas. * * *Mismo efecto...
Llame a la biblioteca matplotlib para organizar datos rápidamente y dibujar con unas pocas líneas de código.
Cuando las herramientas son más eficientes, hay más tiempo para comprender y analizar en profundidad el negocio.
2. Habilidades de comunicación
¿Python también puede mejorar las habilidades de comunicación?
Los analistas de datos pertenecen al lado empresarial y tienen contacto a largo plazo con los proyectos de la empresa y las necesidades de los clientes. Los equipos técnicos generalmente solo se preocupan por la realización de las funciones del producto. Los analistas que dominen Python comprenderán mejor los puntos débiles técnicos y comerciales.
3. Python y SQL
Para procesar datos masivos, Excel por sí solo no es económico, por lo que la mayoría de los analistas de datos necesitan conocimientos de SQL.
Iniciarse en el lenguaje SQL es muy sencillo. Después de dominar las funciones de acceso a datos y limpieza de datos básicos, puede comenzar a trabajar. Un analista junior puede traer algunos números localmente para su análisis, mientras que un analista de datos eficiente utilizará Python para conectarse a la base de datos para su análisis, lo que hace que el flujo de trabajo sea más eficiente.
Utilice la biblioteca de herramientas Python pymongo para consultar documentos de bases de datos
4. Iniciativa y lógica La iniciativa y la lógica son metafísica. Las personas en el lugar de trabajo dirán que tienen la iniciativa, pero la pregunta es ¿cómo puede el jefe sentir su iniciativa? Como...
Cuando los datos de la tasa de conversión son bajos, recupere rápidamente los datos para encontrar el motivo e incluso use Python para escribir un script de advertencia automático para expresarlo con precisión al personal comercial de primera línea en lugar de decir "yo" cuando el jefe le pregunta "creo" cuando el nuevo negocio de la empresa aún no ha tomado forma, utilice Python para recopilar y organizar datos efectivos y establecer un sistema de indicadores visuales para guiar el negocio, en lugar de simplemente decir "yo"; "piensa" cuando el jefe te lo pida; toma la iniciativa de aprender y trabajar activamente en el flujo de trabajo de datos solidificados. Encuentra nuevas formas de mejorar la eficiencia, como descubrir que tus colegas todavía están copiando y pegando trabajos repetitivos y usando Python para ayudar a tus colegas a escribir un script. para fusionar archivos. Aunque el jefe no preguntará por este detalle, la iniciativa y la lógica sólo se pueden demostrar porque una persona es muy capaz.
Utiliza Python para escribir una pequeña herramienta que pueda fusionar 912 tablas de Excel en unos minutos.
En resumen, es imposible ser un analista de datos "senior". Sólo aprendiendo y pensando constantemente podremos convertirnos en los mejores.