網路行銷課程都上完了!再來能跟它搭配得恰到好處的語言課程是..

網路行銷課程結束後,老師建議我再去學程式語言,我爬文好久,決定學Python課程,他們簡直搭配得天衣無縫!

 

編者註:根據維基百科的解釋,“Python是一種廣泛使用的高級編程語言,由吉多·範羅蘇姆創造,第一版發佈於1991年。Python的設計哲學強調了代碼的可讀性和簡潔的語法。“隨著大數據,人工智能的興起,越來越多的人也開始研究起這門語言。以下這篇文章編譯自Alexus強在線學習編程網站Codecademy上發表的文章Why I'm Learnig Python In 2018。

我們可能會說,Python在2017年“出了一陣風頭”。畢竟該語言最近的發展趨勢,令人難以忽視。

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主要編程語言的增長趨勢圖片來自Stack Overflow

然而,“出了風頭”意味著對該語言的興趣可能會被放緩。但有什麼理由會讓人相信明年的這個時候Python將不會受歡迎呢?這是我想要回答的問題。


為什麼?簡而言之,我正在尋找一種新的編程語言。我在大學裡學了幾門Java課程,但我好幾年沒用過。我學習了HTML和CSS,但我現在正在尋找一種可以用於Web前端開發以外的語言。最重要的是,我要確保今天學習的東西在今後五年也能用上。


所以,不僅為我自己,為了每一位學員,我決定深入探討一下的Python之興起背後的原因,來試圖了解為什麼今天有這麼多的人在學習該語言,明年是否還是同樣的理由,這些答案對你,對我以及我們的事業,又意味著什麼。

 

Python的興起

編程語言總是來了又去了。Python最近的受歡迎程度,令人著迷。不久前,很多人認為它已經死了。
1999年,Perl編程語言的創始人拉里·沃爾(Larry Wall)向其堅實的粉絲們發表了他的第三個年度主題演講。在演講中,他公佈了在職業網站dice.com上繪製的對各種語言的需求:

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圖片來源:wall.org

正如你所看到的,那時的Python沒有被登記。作為一個很偏門的語言,Python當時幾乎沒有什麼知名度。沃爾特稱:“對Python程序員或許根本沒什麼大量需求,而且,Python程序員很容易找到,根本不用在dice.com登廣告“。

有趣的是Python變得更強大了。去年秋天,Stack Overflow證實,在他們的網站上,有關Python問題的訪問者的數量,增長得比其他任何語言的都快,這讓Python有資格聲稱它是世界上增長最快的主要編程語言之一。

在Codecademy上註冊免費Python課程的用戶人數,也顯示出對這一說法的支持 - 目前正在Codecademy上學習Python的用戶數量比去年同期增加了34%。
 

那麼,為什麼該語言如此迅速地受到歡迎呢?

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圖片來源:languagehealth.com

 

為什麼是Python?

Stack Overflow將其歸結為一個主要原因:Python的興起與人們對數據科學興趣的興起相關。

他們的分析非常吸引人,值得一讀,但是太長了,別讀了:D,簡而言之,“Python在數據科學和機器學習方面的普及,可能是其快速發展的主要動力。”我不會多費口舌來介紹了,這兩項是2017年最令人矚目的技術趨勢。

不過,這裡仍有一個重大問題。有其他大量編程語言,如SQL和R,可以在數據科學領域一展拳腳。但為什麼這麼多人選擇了Python呢?

一個主要的因素是Python的多功能性。有超過125,000的第三方Python庫。這些庫使得Python從從事傳統的(例如web開發,文本處理)到最新的(例如AI和機器學習)特定任務變得更為上手。例如,生物學家可能會使用Biopython庫來幫助他們進行基因測序。

此外,Python已經成為數據分析的首選語言。對於像pandas,NumPy和matplotlib這樣以數據為中心的庫,任何熟悉Python語法和規則的人都可以將其部署為處理,操作和可視化數據的強大工具。

我們的數據分析課程開發人員和Codecademy的首席數據科學家Hillary Green-Lerman每天都在使用這些Python庫。作為一名數據科學家,她將Python描述為一種編程語言中“一種非常美妙的,吸取了各種長處的工具”。

“如果你想做簡單的事情,那可能是一行代碼。 如果你想做一些非常複雜的事情,你也能很好地控制它。“


鑑於其對數據分析的多功能性和適用性,一個每一天都變得越來越重要的技能,我很清楚,Python將佔據重要位置。所以如果對數據的讀寫是我的首要任務之一,那我應該開始使用Python的嗎?


主修商科的人學習的Python

Hillary把Python稱為編程語言中“一種非常美妙的,吸取了各種長處的工具”,因為它可以做她所需要的東西,但她是一名專業的數據科學家。我不是,所以我的要求和她的要求會有些不同。 Python能否給像我這樣的人的帶來任何好處呢?

我不想為了成為一名數據科學家,或是軟件工程師而學習Python。相反,我的目標更專注於提高對數據分析的掌握水平,為Web開發使用編程的技能,或是為我今後職業生涯中,可能出現的任何其他技術需求而做好準備。

我不是唯一一個有這種想法的人。越來越多尋求編程知識的人,不希望成為全職的軟件開發人員或數據科學家。相反,營銷人員,項目經理和企業家等,一些專業人士,正在使用編程的技巧來更好地從事他們的工作。這些人或是正在尋找最新的知識,或是沒有時間為每個目的而學習一種新的編程語言。

蟒蛇在非技術領域吸引了我們這些人,在不受任何限制的情況下,它可以輕鬆地實現數據分析功能,這成為商業世界中越來越重要的技能。

福布斯報導說,“數據驅動的決策越來越受歡迎。而在過去的幾年裡,分析師們一直在使用像Excel這樣的軟件來分析數據,只有學者才會轉向SPSS,Stata等工具,現在這種情況正在改變。

即使作為一名內容營銷人員,根據市場營銷專家Andrew Chen的說法,通過學習數據,我可以更好地工作。

“增長黑客”的新職位正在融入矽谷的文化,強調編碼和懂得技術,正成為一個偉大的營銷人員的重要組成部分。陳說,增長黑客是營銷和編碼的混合體。“他們將直接營銷的側面重點置於量化測量的基礎上,通過電子表格來進行模型設計,以及大型的數據查詢工作“。

當你讀到“數據庫查詢”時,會想到SQL,Python和R。學習Python,似乎是許多做類似像我這樣工作的人已經採取了的行動。

 

所以,下一個問題:我可以學習Python嗎?

正如我前面提到的,我的編碼技能沒有什麼可寫的。謝天謝地,Python是學習編程的首選語言。原因很簡單,它直接,而且有很多已經建立起來的免費資源,使得學起來很容易上手。

它有些近似嚴格的語法規則,使它保持了代碼的一致性,所以不同人之間的代碼看起來相似。即使是缺乏經驗的人,也可以很方面的去閱讀。

 

假設我想用Python 3打印下面一段。我會寫:

print (“On the other hand, if I wanted to print the next paragraph in C++, I would have to write:”)

#include <iostream>

int main() {

std::cout << "All of that’s to say, Python is pretty simple in comparison.\n";

}

Python社區也很歡迎菜鳥程序員。正如Hillary所描述的那樣,語言本身和圍繞它的社區有這樣的態度:“不要擔心,如果出現問題,我們會保護你。”


儘管Python對於初學者來說非常棒,但它也擁有完成高級工作所需的全部功能。Hillary每天都在使用Python來處理和分析數百萬來自Codecademy的學員的數據,她說:“你真的可以用Python的做所有事情,有許多真正的,嚴謹的人在使用它。“ ,她繼續說:”Python中會和你一起成長。開始會很容易,但當有一天,你決定要做自然語言處理,機器學習或者TensorFlow時,它也會變得非常相關。你也可以做到這一切,因為它是一個完整的語言。“

在我們的“2017年全球未來工作報告”中,我們發現,我們的學員正朝著Python方向發展,然後就沒再離開。已經使用Codecademy學習過其他語言的人(40%)要學習Python,這比學習過Python的人要學習其他語言(25-30%)的比例要高。這個數據看起來和Hillary的觀點是一致的 - 你可以用Python做很多事情,這可能是像我這樣的人唯一需要的語言。


所以接下來呢?

我清楚地知道,Python是編程語言的瑞士軍刀 - 一種多用途的工具,可以用於任何職業。出於這個原因,我相信它不會很快地消失。

對於新手編程員,市場營銷人員,業務分析師,銀行家,以及任何想要更多使用數據的人來說,這都是理想之選。所以,我知道接下來我將學習哪種語言 - 這個入門課程只需要13個小時。

準備和我一起開始使用Python嗎?我們的免費Python課程將帶你從基本的語法到更高級的概念,比如迭代數據結構。就像Python本身一樣,這個課程的設計,可以讓你發展到你所想要的深度,無論哪個方向對你和你的職業生涯都是有利的。

如果你有興趣將Python應用於數據科學和分析的話,在我們的“數據分析專業強化課程”中,你將學習如何使用像Hillary每日使用的Python庫 - 熊貓,Numpy,SciPy和Matplotlib來操作,分析和可視化數據。

 

編後:如果有讀者希望看到中文資料的話,以下的鏈接或許能提供一些幫助。

Python的中文資料:

1. Python 入門指南

2. Python 資源大全中文版

3. Python Philosophy(Python哲學)翻譯及簡析

4. pythondocument

 

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