“非專業(yè)想轉(zhuǎn)型做數(shù)據(jù)分析，是不是省了？”

“數(shù)學(xué)不好，英語不好，想學(xué)Python數(shù)據(jù)分析，能省嗎？”

“不知道Python數(shù)據(jù)分析是什么，可以保存嗎？”

我的回答是沒有問題！

大家好，我是大鵬，是城市數(shù)據(jù)組的數(shù)據(jù)分析師。

準(zhǔn)確的說，我是一個轉(zhuǎn)行的非專業(yè)數(shù)據(jù)分析師。我不僅成功轉(zhuǎn)行，還成立了一個城市數(shù)據(jù)組，開設(shè)了一批數(shù)據(jù)分析在線名人課程，10多萬學(xué)生。以上三個問題都是我從事數(shù)據(jù)分析后經(jīng)常問的。

重新定義“非主要”

首先需要明確“非專業(yè)”的含義。我以最接近數(shù)據(jù)分析的兩個專業(yè)為例:統(tǒng)計學(xué)專業(yè)和計算機專業(yè)。

從兩個專業(yè)的培養(yǎng)方案可以看出，統(tǒng)計學(xué)課程主要是數(shù)學(xué)相關(guān)的理論知識，計算機專業(yè)主要是系統(tǒng)程序系統(tǒng)開發(fā)和程序設(shè)計的知識。

由同濟大學(xué)各學(xué)院公布的培養(yǎng)計劃組織

與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的工作往往需要以上兩個專業(yè)的綜合技能。任何一個專業(yè)的學(xué)生想要進入這個職業(yè)，都需要學(xué)習(xí)相應(yīng)的新知識，不能“吃老本”?？梢哉J為是廣義上的“轉(zhuǎn)行”。

轉(zhuǎn)行不一定是百分之百的改變。是結(jié)合專業(yè)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的好辦法。

以我自己為例。以前學(xué)的是城市規(guī)劃，是傳統(tǒng)行業(yè)。這個行業(yè)受到了互聯(lián)網(wǎng)高度普及的極大沖擊。傳統(tǒng)的“拍腦袋”方式已經(jīng)不流行了。每個人，每個單位都在思考如何適應(yīng)“數(shù)據(jù)化”的趨勢。

傳統(tǒng)的城市設(shè)計模式大多是將實地調(diào)查獲得的實地信息與設(shè)計師的“感性”理念相結(jié)合的結(jié)果，缺乏在城市規(guī)模上輔助決策的數(shù)據(jù)。

但我以這個挑戰(zhàn)為契機，開始進入數(shù)據(jù)的門檻，成為城市數(shù)據(jù)的研究者，試圖利用互聯(lián)網(wǎng)帶來的“數(shù)據(jù)”，慢慢從技術(shù)轉(zhuǎn)向思維。

現(xiàn)在我可以利用地圖熱數(shù)據(jù)、手機信號數(shù)據(jù)、人口遷移數(shù)據(jù)，通過一定的分析軟件和工具，重新定義和研究“城市”。

當(dāng)我第一次接觸Python時，

我的數(shù)學(xué)一塌糊涂，英語靠字典

Python不僅是一種編程語言，也是數(shù)據(jù)挖掘機器學(xué)習(xí)技術(shù)的基礎(chǔ)，便于建立自動化工作流。

一開始我決定學(xué)習(xí)是因為其他軟件已經(jīng)不能滿足效率和數(shù)據(jù)量的要求了。雖然我的數(shù)學(xué)英語已經(jīng)還給老師了，但是我在自學(xué)和練習(xí)中已經(jīng)逐漸使用Python了。

慢慢的，我發(fā)現(xiàn)開始用Python并不難。

對數(shù)學(xué)要求不是太高，但是知道如何用語言表達一個算法邏輯很重要。與構(gòu)造算術(shù)級數(shù)的和相比，數(shù)學(xué)語言和計算機語言是不同的:

和Excel類似，Python有很多打包的工具庫和命令。我想做的是用一些數(shù)學(xué)方法來解決一個問題，并把它建立起來。

那么在哪里可以找到這些數(shù)學(xué)方法呢？系統(tǒng)的研究教材，遇到問題問百度谷歌，有一個很完善的交流群~(文末有)

英語比較簡單，善用字典和chrome翻譯功能。

學(xué)了一段時間Python后，

我發(fā)現(xiàn)了一個有趣的新世界

這里需要一個有趣的例子來說明問題:如何用Python研究財富分配規(guī)律？簡單來說，可以用理順邏輯-構(gòu)建算法-代碼實現(xiàn)-模擬實驗的方法來做研究:

這個Python模擬實驗?zāi)M了一個簡化的社會財富分配模型，從而模擬了世界的運行規(guī)律。

假設(shè)大家18歲開始玩游戲，初始資金100元，每天一次，玩到65歲退休。“一天一塊錢”可以理解為基本的日常T-費用。基于這個計算，人一生玩1.7萬個游戲，也就是得到1.7萬個分配財富的機會。最后，財富會接近冪律分配，前10%的富人掌握30%左右的財富。

這個案例來自城市數(shù)據(jù)組。

建立這樣的模型不是一蹴而就的。這個案例是受蒙特卡洛思想的啟發(fā)，程序每模擬一次就要運行17000次，其中涉及到很多參數(shù)和代碼的調(diào)整。其他的鼠標(biāo)點擊軟件很難做這樣的模擬，Python的興趣就在這里。

學(xué)習(xí)Python需要不斷體驗有趣的項目，在實踐中體驗技能和思維。

智慧是通過經(jīng)驗獲得的，知識是通過勤奮獲得的。

沒有完全理解

如何快速入門Python數(shù)據(jù)分析？

其實這里的套路可以總結(jié)一下。再來說說更多的Python例子！

這個實戰(zhàn)項目是網(wǎng)易課堂&城市數(shù)據(jù)模式微專業(yè)“數(shù)據(jù)分析師”實踐項目

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11月19日晚8: 00:“碼農(nóng)”數(shù)據(jù)分析師有什么優(yōu)勢？

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12月11日晚8: 00:未來必修課:空數(shù)據(jù)研究方法

12月13日晚8: 00:數(shù)據(jù)之美，數(shù)據(jù)可視化經(jīng)典案例解讀

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