最近，越来越多的运营小二、基金经理、咨询分析师甚至新闻领域的朋友，向甄棒咨询：非程序员需要学Python么？
事实上在2019年，这已经不是一个问题了。Python已成为国内很多顶级投行、基金、互联网、咨询等泛商业领域的必备技能。
中金公司、摩根大通、南方基金、BAT在招聘分析师岗位时，纷纷要求熟练掌握Python数据分析技能。
01.Excel我已经用的很好了，为什么还要学Python？
我们都知道，无论是行业研究员、分析师还是互联网运营同学，工作的核心基本都是频繁处理大量数据。
之前，分析师们依赖的武器就是Excel。但随着数据量的增多和更易用更强大工具的出现，Excel越来越跟不上时代了。
正如甄棒的一个研究员朋友所说：Excel当然非常强大，并且适合新手入门理解数据。
但后期有很大的缺陷。数据量较大时，Excel处理数据效率低、容易死，往往一等就是半个小时
。
更重要的是，Excel做复杂的数据处理和计算时，需要手工操作、费时费力，而且不能复用，下次用还得重新做一遍
，极大浪费了时间。
Excel当然也有VBA这样的数据处理工具，但其语言晦涩难懂，身边没有一个人会用。
你能看懂这个公式的意思么
Excel编程晦涩难懂可见一斑
Python正是新一代的数据处理工具，对于每天都需要处理海量数据的分析师，Python简直就是解放生产力的救命稻草。
而且，运用Python强大的网页处理能力进行Scrapy分布爬虫，可以为我们的数据研究提供很多便捷。
比如，我们想从中债登官网获取某债券借券存量的数据，然而，这个数在中债登上只能按日查询。
如果我们想获取这只债券近一年的数据，必须重复打开中债登网、选券、改日期、点击查询、记录下结果这个操作200多次
很过机构之前这样的工作都是交给实习生干，但是现在，只需要一个Python爬虫，十几分钟就可以解决这个问题。不仅分析师们纷纷用上Python，现在大所的审计师在处理大量审计底稿的时候，也会使用Python 实现底稿的批量化自动处理。
审计师在处理底稿时经常面临这样的问题：客户企业不同部门财务软件版本各异，导致会计科目设置及会计处理方式不一致。
此时如果用Excel人工修改，则需要耗费大量的时间。而如果用Python批量处理，基本上都是十几分钟的事。Python强大的绘图功能，让数据导入、分析、出结果、绘图可以一次性在程序里完成，可以直接把分析/回测结果视觉化呈现出来。
Python自动生成的动态图表
正因为如此，现在国内很多机构在招聘中已经添加了对Python、爬虫能力的要求。我们也能从各大平台，爬取一些行业核心热门职位的技能要求：
图片来源网络
图片来源 Deloitte
02.
从我曾尝试学过Python和爬虫，为什么觉得会很难？
事实上，无论是Python还是量化、爬虫、大数据、Fintech，这些关键词在过去几年中热度不断提升，网络上各种资源也是层出不穷。
但之前有不少同学跟我们反馈：网上的很多课程对于非理工科背景，没有很好编程基础的同学来说，并不是很友好。
- 大量晦涩难懂的专业术语
- 复杂高深的知识点罗列
- 实际的入门门槛并不低
互联网、咨询、金融等行业的Python学习与爬虫，不同于以IT系统开发、运维等为目的的Python学习，我们并不需要达到程序员的水平，更需要关注的是数据的处理分析方法，而不是大而全的Python知识以及针对程序员的题海战术。
03.到底怎样才是外行人学习Python和爬虫的最好办法？
针对不同背景人士在学习Python中的两大难题，网易云课堂联合小布老师，推出了面向大众的的《Python零基础上手Scrapy分布爬虫》。
我们针对互联网运营、分析师、基金经理等多种实际工作场景进行了完整分析，将其中复杂、繁琐数据处理工作设计成了简单易行的Python处理方案。
不同于市面上IT背景课程，我们的讲师是行业内资深Python工程师、Python爬虫工程师，他在实务工作中有多年的Python分析经验，熟知同学在学习过程中的痛点和疑问。课程框架
课程效果
Python零基础上手Scrapy分布爬虫
理论学习+实战演练一对一专业答疑远程调配环境爬虫思路指导助你构建完整知识体系
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