python哪個教育機構(gòu)好，網(wǎng)上的python培訓(xùn)真的是一片韭菜地嗎？

不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個被互聯(lián)網(wǎng)圍繞的時代里，選擇python哪個教育機構(gòu)好，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來告訴你這個專業(yè)的優(yōu)勢到底體現(xiàn)在哪里：網(wǎng)上的python培訓(xùn)真的是一片韭菜地嗎？??。

1.網(wǎng)上的python培訓(xùn)真的是一片韭菜地嗎？

大多數(shù)人對某種語言的追捧，本質(zhì)上只是對資本市場下某種需求的追逐在我身邊學(xué)python的只有兩類人：搞數(shù)據(jù)分析的，搞人工智能的一般人做不了人工智能，大多數(shù)人都是奔著做數(shù)據(jù)分析去的，像爬蟲、可視化、數(shù)據(jù)采集這種，不得不說python在這方面確實很優(yōu)秀，畢竟是萬能的膠水語言嘛恰好，數(shù)據(jù)分析和人工智能都是大火的崗位，新興、稀缺、高薪， 多少人搶破了頭也要擠進來有這么多韭菜，資本市場還不狠狠收割一波，所以市場就開始瘋狂鼓吹，像那些培新機構(gòu)，鼓吹學(xué)python就能找到好工作，就能升職加薪市場吹得厲害了，那些企業(yè)也就懵了，python相關(guān)的崗位井噴式的就爆出來了，然后又吸引了更多韭菜過來湊熱鬧，市場就再收割想想之前的安卓、IOS，想想之前的java，想想PHP，再想想現(xiàn)在的python，感覺不是很相像嗎？數(shù)分需要學(xué)Python嗎？答案顯然不是。不管是python、R還是Excel、spss，這些都是數(shù)據(jù)分析的工具，對于數(shù)據(jù)分析，我一直強調(diào)核心是業(yè)務(wù)，通過業(yè)務(wù)的分析邏輯影射到數(shù)據(jù)分析的處理邏輯，而數(shù)據(jù)分析工具則是幫助我們實現(xiàn)結(jié)果的手段如果把數(shù)據(jù)分析的結(jié)果比喻成你要去的一個目的地，那么python只是可以到達這個目的地的一個交通工具，換句話來說，你換個工具也能做到，所以python和數(shù)據(jù)分析之間，并沒有不可分割的關(guān)系既然關(guān)乎到選工具，肯定是選擇*用工具才能夠最快達到目的，那python是不是數(shù)據(jù)分析工具的*選擇呢？不一定是。不一樣的路適合的交通工具不一樣，同樣，不一樣的類型的數(shù)據(jù)分析工作，合適的數(shù)據(jù)分析工具也不一樣在實際工作中，數(shù)據(jù)分析這個大類的崗位層次不一，崗位職能也大不相同，在不同的公司，同樣都叫數(shù)據(jù)分析師的崗位，可能一個就是給業(yè)務(wù)取數(shù)，提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐，而另一個卻要涉及數(shù)據(jù)建模、挖掘。我這里把數(shù)據(jù)分析籠統(tǒng)的分類業(yè)務(wù)向和技術(shù)向兩類：業(yè)務(wù)類分析師，側(cè)重業(yè)務(wù)分析，一般*在業(yè)務(wù)*，或者有單獨數(shù)據(jù)分析*，最要工作內(nèi)容就是對特定業(yè)務(wù)做專題分析，通過對數(shù)據(jù)分析來做一些業(yè)務(wù)規(guī)劃、方案等。日常的工作大多就是整理報表，做一些探索性的業(yè)務(wù)分析，解決業(yè)務(wù)問題。技術(shù)類分析師，一般都在IT部、數(shù)據(jù)中心。根據(jù)從事的工作環(huán)節(jié)不同，被分成數(shù)據(jù)庫工程師，ETL工程師，爬蟲工程師，算法工程師等角色，主要的工作一般有數(shù)據(jù)倉庫搭建、專題分析、建模分析、數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測等。說完數(shù)據(jù)分析師的工作內(nèi)容，再來看目前市場流行的幾類數(shù)據(jù)分析工具：Excel、python/R、BI工具先說大家都熟悉的Excel，excel在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的地位不可動搖，尤其對入門新手來說，大部分的人在進入工作之前都多少接觸Excel所以在此基礎(chǔ)上要做數(shù)據(jù)分析，學(xué)習(xí)Excel是最合適不過的，從簡單的表格制作，數(shù)據(jù)透視表，寫公式，再到VBA語言，基本能夠滿足80%業(yè)務(wù)人員的分析需求回到正題，我們再說BI工具，BI的誕生，目的是為了縮短從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到經(jīng)營決策的時間，提高決策效率，所以它的產(chǎn)品設(shè)計理念就是圍繞提高數(shù)據(jù)分析的過程展開的和Excel相比，BI工具在分析流程上更加簡化，以我用過的FineBI為例，從數(shù)據(jù)鏈接、數(shù)據(jù)處理、到可視化圖表分析，很多功能都是封裝好的，鼠標(biāo)點擊拖拽就能迅速完成一次分析這樣的可視化操作界面讓BI的學(xué)習(xí)門檻大大降低，更適合面向企業(yè)中的業(yè)務(wù)分析人員另外，在面對大數(shù)據(jù)量分析時，BI工具也能彌補Excel的不足，還有一個吸引人的點，就是BI工具的可視化效果在Excel中制作動態(tài)圖表或者高級的可視化圖表效果，需要經(jīng)過諸多復(fù)雜的步驟，用編程語言實現(xiàn)，也需要一行行代碼調(diào)整，才能得到想要的效果但是在BI工具中，簡單拖拽設(shè)置，就能制作出令人驚艷的可視化圖表不過，因為BI工具是非開源的，所以在功能上有局限性，如果產(chǎn)品沒有設(shè)計某一項功能，可能就沒有辦法完成分析工作這時候python或R這類編程語言就顯得更加靈活了，只要代碼寫得好，基本沒有實現(xiàn)不了的東西*總結(jié)一下，工具的選擇要根據(jù)自身需要，而不是哪個火學(xué)哪個，只有最適合自己的才是*的像財務(wù)、人事、運營這類的基礎(chǔ)業(yè)務(wù)分析，excel完全就夠用了，如果想要提升效率，追求可視化效果，BI工具也是不錯的選擇，完全沒有必要花費極大的精力去湊Python的熱鬧，當(dāng)然如果你對編程很感興趣，那當(dāng)我沒說為啥python這么火？當(dāng)然是因為好賺錢，以前互聯(lián)網(wǎng)興起的時候，各種java、C++的培訓(xùn)炒的火熱，培訓(xùn)機構(gòu)大把大把撈金現(xiàn)在大數(shù)據(jù)時代來了，數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能的概念又火了，一片新的韭菜地出現(xiàn)在眼前，培訓(xùn)機構(gòu)們還能放著這么多的錢不賺？隨便拿個業(yè)內(nèi)TOP數(shù)據(jù)分析師的薪資給你畫個月入2W的大餅，實際上你入職大概率6-8K，而且你在培訓(xùn)課里學(xué)到那點皮毛功夫，還要面臨全網(wǎng)被割韭菜的各行各業(yè)神仙轉(zhuǎn)行來和你PK，*能找到心儀工作的少之又少更慘的是一些無辜小白，在原來的崗位干的好好的，看到營銷文案，一股心血來潮要轉(zhuǎn)行，花了大價錢大精力去報班學(xué)python，*轉(zhuǎn)行也轉(zhuǎn)不了，反而沒在自身的崗位上有什么提升，掙大錢的夢破碎了*再強調(diào)一下，大部分的數(shù)據(jù)分析師本質(zhì)是個業(yè)務(wù)輔助崗位，核心是對業(yè)務(wù)的理解能力和數(shù)據(jù)敏感度，像下面這張圖里寫的那些告訴你學(xué)python就能入門數(shù)據(jù)分析，學(xué)python就能做好數(shù)據(jù)分析的，百分之90都是為了賺錢另外，想轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的也要慎重考慮，這一行也并不是你想象的那么美好謹以此文送給想要學(xué)習(xí)python的大家，個人觀點，切勿對號入座！

就拿大數(shù)據(jù)說話，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開IT行業(yè)的新大門，找到適合自己的培訓(xùn)機構(gòu)，進行專業(yè)和系統(tǒng)的學(xué)習(xí)。