Hướng dẫn why would you use python with excel? - tại sao bạn lại sử dụng python với excel?

Excel đã được yêu thích vững chắc cho các chuyên gia làm việc trong nhiều năm và vì lý do chính đáng. Khả năng rộng và dễ sử dụng của nó đã làm cho nó trở nên quan trọng trong tất cả các cách cư xử của kinh doanh, giáo dục, tài chính và nghiên cứu. & NBSP;

Nhập Python. Ngôn ngữ lập trình này đã đạt được lực kéo trong những năm gần đây. Một báo cáo nói rằng nhu cầu về các kỹ năng Python, như một điều cần thiết trong các bài đăng công việc, đã tăng 27,6 % & NBSP; trong năm ngoái và không có dấu hiệu chậm lại. Ban đầu được xây dựng như một cách để viết các tập lệnh ‘tự động hóa các thứ nhàm chán, Python đã trở thành một nhà lãnh đạo trong phát triển web, phân tích dữ liệu và quản lý cơ sở hạ tầng. & NBSP;One report states that the demand for Python skills, as a requisite in job postings, has increased by 27.6 percent in the last year and shows no signs of slowing down. Initially built as a way to write scripts that ‘automate the boring stuff’, Python has become a leader in web development, data analysis and infrastructure management. 

Nhu cầu về Excel & NBSP;

Kỹ năng Microsoft Excel vẫn đang có nhu cầu cao. Sau 34 năm trong thế giới công nghệ thay đổi nhanh chóng này, phần mềm bảng tính vẫn đang phát triển mạnh mẽ. Công cụ phân tích dữ liệu dày dạn vẫn được sử dụng thường xuyên trong lĩnh vực tài chính để tổ chức và trình bày một lượng lớn dữ liệu. Excel đã được phát triển và cập nhật gần đây, điều đó có nghĩa là nó tự hào có các tính năng thân thiện với người dùng hơn và các chức năng hiệu quả hơn cho tất cả các doanh nghiệp. & NBSP;high demand. After 34 years in this fast-changing tech world, the spreadsheet software is still going strong. The seasoned data analysis tool is still used often in the financial sector to organise and present large amounts of data. Excel has been developed and updated recently, which means it boasts more user-friendly features and more effective functionalities for all businesses. 

Theo Microsoft, có 1,2 tỷ người sở hữu Excel, trong đó 800 triệu người hiện đang sử dụng nó. So sánh, người ta ước tính rằng số người sử dụng Python là khoảng 8.2 triệu người. Tỷ lệ cược là nếu ai đó bạn làm việc cùng sẽ gửi cho bạn một báo cáo, nó sẽ ở Excel, vì vậy nó rất hữu ích khi biết cách sử dụng nó.Microsoft, there are 1.2 billion people that own Excel, of which 800 million people currently use it. In comparison, it’s been estimated that the number of people that use Python is around 8.2 million people. The odds are if someone you work with sends you a report, it will be in Excel, so it’s useful to know how to use it.

Những hạn chế của Excel

Tuy nhiên, các chuyên gia tư vấn và các chuyên gia CNTT đã lên tiếng về mối quan tâm của họ về việc phần mềm bảng tính mong manh có thể như thế nào. Excel đang làm việc để vượt qua các thách thức như: & nbsp;IT experts have voiced their concerns over how fragile the spreadsheet software can be. Excel is working to overcome challenges such as: 

• Khối lượng dữ liệu: Các công ty, nhỏ và lớn, rất có thể đã sử dụng Excel tại một số điểm trong sự phát triển của họ. Tuy nhiên, khi các tổ chức tiếp tục tạo dữ liệu, họ thấy mình đang xử lý số lượng bảng tính ngày càng tăng, dẫn đến các vấn đề phân tích phức tạp. & NBSP;: Companies, small and large, have most likely used Excel at some point in their development. However, as organisations continue to generate data, they find themselves dealing with an increasing number of spreadsheets, resulting in complex analytical issues. 
• Lỗi cú pháp: Excel đã được coi là khét tiếng khi sao chép và dán dữ liệu trong các phạm vi ô cụ thể. Điều này có thể tạo ra rất nhiều lỗi khi nhập các công thức theo cách thủ công.Excel has been considered notorious when copying and pasting data in specific cell ranges. This can create lots of errors when inputting formulas manually.
• Rủi ro bảo mật: Các công ty phải thận trọng về loại thông tin được lưu trữ trong các tờ Excel, trong trường hợp lạm dụng và tấn công mạng. Excel có một số chính sách bảo mật cần được giải quyết.Companies have to be cautious about the kind of information that is stored in Excel sheets, in case of misuse and cyber attacks. Excel has some security policies that need to be addressed.

Python nói, (Hello Hello, thế giới!

Được phát hành lần đầu tiên vào năm 1991, Python đã trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất hiện có. Mặc dù về mặt kỹ thuật Python và Excel có các chức năng khác nhau, Python đã phát triển một số lượng mạnh mẽ vì mọi người đã nhận ra khả năng và tiềm năng của nó. Nó được coi là một công cụ phân tích dữ liệu tốt hơn bởi nhiều nhà phát triển và cộng đồng khoa học dữ liệu rộng lớn hơn. & NBSP;community. 

Trong khi Python cần các kỹ năng lập trình cơ bản, nó đã được coi là điều kiện tiên quyết cho nhiều vai trò định lượng. Các công ty đang tìm cách thuê các ứng viên mới với trình độ cấp độ mới bắt đầu ở Python. & NBSP;

Các học viên cuồng nhiệt của nó, được gọi là Pythonistas, đã tải 145.000 gói phần mềm được xây dựng tùy chỉnh lên một kho lưu trữ trực tuyến. Chúng bao gồm tất cả mọi thứ từ phát triển trò chơi, đến thiên văn học và có thể được cài đặt và chèn vào một chương trình Python trong vài giây. Tính linh hoạt này giải thích lý do tại sao Cơ quan Tình báo Trung ương đã sử dụng nó để hack, Google cho các trang web bò, Pixar để sản xuất phim và Spotify để giới thiệu các bài hát. Một số gói phổ biến nhất khai thác máy học, bằng cách crunching số lượng lớn dữ liệu để chọn ra các mẫu mà nếu không thì không thể chấp nhận được.everything from game development, to astronomy and can be installed and inserted into a Python program in a matter of seconds. This versatility explains why the Central Intelligence Agency has used it for hacking, Google for crawling web pages, Pixar for producing movies and Spotify for recommending songs. Some of the most popular packages harness “machine learning”, by crunching large quantities of data to pick out patterns that would otherwise be imperceptible.

Python phổ biến như thế nào?

Theo ‘sự phổ biến của chỉ số ngôn ngữ lập trình, Python là ngôn ngữ điện toán phổ biến nhất thế giới. Nó đã tăng 11,4 phần trăm trong năm năm qua. Với tỷ lệ phổ biến là 28 phần trăm, Python đánh bại đối thủ cạnh tranh gần nhất của mình, Java, 10 %. Mặc dù các số này có thể không phải là một số liệu chính xác để đo lường giá trị, hãy xem xét rằng Uber, PayPal, Google, Facebook, Instagram, Netflix, Dropbox và Reddit đều sử dụng Python trong phát triển và thử nghiệm của họ. Hơn nữa, Python cũng được sử dụng rộng rãi trong robot và hệ thống nhúng. & NBSP;Popularity of Programming Language’ index, Python is the world’s most popular computing language. It’s grown 11.4 percent in the last five years. With a popularity share of 28 percent, Python beats its closest competitor, Java, by 10 percent. Whilst these numbers might not be an accurate metric to measure value, consider that Uber, PayPal, Google, Facebook, Instagram, Netflix, Dropbox and Reddit all use Python in their development and testing. Moreover, Python is also used extensively in robotics and embedded systems. 

Vào năm 2012, Stack Overflow, cộng đồng trực tuyến lớn nhất và đáng tin cậy nhất cho các nhà phát triển, đã thấy các câu hỏi liên quan đến Python chiếm chưa đến 4 %. Theo Khảo sát nhà phát triển mới nhất của Stack Overflow, Python hiện là ngôn ngữ phổ biến thứ 3 trong số 80.000 người trả lời khảo sát. & NBSP;Stack Overflow, the largest and most trusted online community for developers, saw questions relating to Python account for less than 4 percent. According to Stack Overflow's latest Developer Survey, Python is now the 3rd most popular language amongst the 80,000 respondents of the survey. 

Thu nhập cao hơn cho các công việc có kỹ năng Python & NBSP;

Không chỉ học Python có thể làm tăng năng suất của bạn, mà còn có thể tăng thu nhập cá nhân của bạn. Theo trang web CNTT Jobs CWJOBS, mức lương trung bình ở Anh cho các công việc yêu cầu kỹ năng Python là 67.500 bảng so với chỉ 37.500 bảng cho các công việc yêu cầu kỹ năng Excel. Ngoài việc tăng lương bằng cách học Python, nó còn là một cách tuyệt vời để chống lại sự nghiệp của bạn bằng cách giữ cho kỹ năng của bạn cập nhật và có liên quan.CWJobs, the average salary in the UK for jobs requiring Python skills is £67,500 compared to just £37,500 for jobs requiring Excel skills. Aside from growing your salary by learning Python, it’s also a great way to future-proof your career by keeping your skillset up-to-date and relevant.

Ai có thể hưởng lợi từ việc học Python?

Python là một công cụ đa dạng có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng trong nhiều công việc. Một số điều thú vị nhất mà bạn có thể làm với Python là: & nbsp;you can do with Python are: 

• Tự động hóa các công cụ nhàm chán: Cập nhật bảng tính, đổi tên tệp, thu thập và định dạng dữ liệu, kiểm tra chính tả, tự động hóa các báo cáo Excel bằng Python, sửa lỗi ngữ pháp và biên dịch báo cáo. Đây chỉ là vài ví dụ.: Updating spreadsheets, renaming files, gathering and formatting data, checking spelling, automating Excel reports using Python, fixing grammar mistakes and compiling reports. These are just a few examples.
• Xây dựng một dịch vụ BitcoinNotization để xem khi nào có thể là thời điểm tốt để mua nhiều tiền điện tử được nói đến. Nếu Ethereum là thứ của bạn nhiều hơn, mã có thể được sao chép cho các loại tiền tệ khác. notification service to see when might be a good time to purchase the highly talked about cryptocurrency. If Ethereum is more your thing, the code can be replicated for other currencies.
• Dữ liệu của tôi từ Twitter để xây dựng một công cụ phân tích tình cảm. Dự án này sẽ dẫn đến việc tìm hiểu thêm về xử lý văn bản và nhận dạng giọng nói. from Twitter to build a sentiment analysis tool. This project would lead nicely into learning more about text processing and speech recognition.
• Xây dựng một blockchain để sử dụng cho hầu hết mọi giao dịch tài chính. & NBSP; to use for almost any financial transaction. 

Tìm hiểu và áp dụng các kỹ năng Python tại nơi làm việc với một trong những học nghề do chính phủ tài trợ. Tìm hiểu thêm ở đây. & NBSP;

Công việc mà Python có thể có lợi:

Người quản lý tài khoản, kế toán và bất kỳ ai làm việc với các bộ dữ liệu lớn đều có thể được hưởng lợi từ việc học và sử dụng Python. Kiến thức lập trình sẽ cho phép bạn trích xuất và thao tác dữ liệu từ nhiều báo cáo để sau đó lọc và phát hiện bất kỳ sự không nhất quán nào trong dữ liệu trên quy mô rất lớn, sẽ khiến bạn mất nhiều thời gian nếu sử dụng Excel. & NBSP;, accountants and anyone working with large datasets can benefit from learning and using Python. Programming knowledge will allow you to extract and manipulate data from multiple reports to then filter and detect any inconsistencies in the data on a very large scale, which would take you a long time if using Excel. 

Các nhà phân tích dữ liệu có thể được hưởng lợi từ việc học Python, vì phần lớn công việc của họ liên quan đến việc tìm kiếm dữ liệu và Python có thể giúp tự động hóa quá trình đó, tiết kiệm thời gian và công sức. Như Zhivitov, nhà phân tích dữ liệu tại Transferwise, nói: "Với Python, bạn có thể làm nhiều hơn nữa vì mục đích chung của nó. từ đầu đến cuối."can benefit from learning Python, as the majority of their work involves trawling through data, and Python can help automate that process, saving time and effort. As Zhivitov, Data Analyst at TransferWise, says: "with Python, you can do so much more because of its general-purpose. It gives you the freedom to build tools for yourself, and you can easily cover the entire pipeline of data analytics work from start to finish."

Đọc liên quan:

Tin tốt nếu bạn làm việc trong tiếp thị: Python cũng có thể giúp bạn. Nó có thể giúp bằng cách tự động hóa việc thu thập dữ liệu (chỉ mục SEO, phản hồi email và SMS và thông tin xu hướng), tự động hóa các quy trình SEO, giám sát các chiến dịch hiệu quả hơn và tự động hóa kiểm tra lỗi tùy chỉnh. Các công việc bạn thường sẽ đến Excel, bạn có thể tự động hóa bằng cách viết mã Python đơn giản.marketing: Python can help you too. It can help by automating data collection (SEO indexation, email and SMS responses and trend information), automate SEO processes, monitor campaigns more effectively and automate customised error checks. The jobs you would generally go to Excel for, you can automate by writing simple Python code.

Báo chí: Python đặc biệt có liên quan trong báo chí sử dụng dữ liệu để kể chuyện. Những người biết Python đang có nhu cầu, vì họ có thể nhanh chóng sắp xếp thông tin, khiến họ hiệu quả hơn nhiều khi viết để đáp ứng thời hạn. Tìm hiểu về chương trình báo chí dựa trên dữ liệu của Cambridge Spark.: Python is particularly relevant within journalism that uses data to tell stories. Those who know Python are in demand, as they can rapidly sort through information, making them much more efficient when it comes to writing to meet deadlines. Learn about Cambridge Spark's Data-Driven Journalism Programme.

Đọc liên quan:RELATED READING:

Tin tốt nếu bạn làm việc trong tiếp thị: Python cũng có thể giúp bạn. Nó có thể giúp bằng cách tự động hóa việc thu thập dữ liệu (chỉ mục SEO, phản hồi email và SMS và thông tin xu hướng), tự động hóa các quy trình SEO, giám sát các chiến dịch hiệu quả hơn và tự động hóa kiểm tra lỗi tùy chỉnh. Các công việc bạn thường sẽ đến Excel, bạn có thể tự động hóa bằng cách viết mã Python đơn giản.

Báo chí: Python đặc biệt có liên quan trong báo chí sử dụng dữ liệu để kể chuyện. Những người biết Python đang có nhu cầu, vì họ có thể nhanh chóng sắp xếp thông tin, khiến họ hiệu quả hơn nhiều khi viết để đáp ứng thời hạn. Tìm hiểu về chương trình báo chí dựa trên dữ liệu của Cambridge Spark.

Điều gì làm cho Python trở thành một lựa chọn tốt hơn Excel?

Có rất nhiều điều mà Excel có thể làm. Và nó là một công cụ tuyệt vời để phân tích dữ liệu cơ bản. Nhưng Python cho phép bạn làm nhiều hơn về mặt phân tích. Đây là một vài lý do:

Python để phân tích dữ liệu & NBSP;

Python có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn hơn nhiều, và do đó, phân tích nhiều hơn. Nó cũng tạo thành một yêu cầu cơ bản cho hầu hết các nhóm khoa học dữ liệu. Nó có thể dễ dàng thay thế các tác vụ trần tục bằng tự động hóa. Python cũng cung cấp hiệu quả và khả năng mở rộng cao hơn. Nó nhanh hơn Excel cho các đường ống dữ liệu, tự động hóa và tính toán các phương trình và thuật toán phức tạp.

Python là miễn phí!RELATED READING:

Mặc dù không có chương trình ngôn ngữ nào tốn tiền để sử dụng, Python miễn phí theo nghĩa khác: nó nguồn mở. Điều này có nghĩa là mã có thể được kiểm tra và sửa đổi bởi bất kỳ ai. Python là một ngôn ngữ tiến bộ liên tục được phát triển, hợp tác, bởi một nhóm tình nguyện viên. Trong khi Microsoft Excel có giá khoảng £ 150 để tải xuống cho một giấy phép. Chi phí cho các doanh nghiệp (phụ thuộc vào số lượng nhân viên) có thể có trong hàng ngàn và Excel chỉ được phát triển bởi các nhân viên của Microsoft. & NBSP;

Đọc liên quan:

Tận dụng nghiên cứu mới nhất

Excel có một cơ sở người dùng lớn cung cấp nhiều mẹo và thủ thuật trong một diễn đàn mở. Nhưng cộng đồng Python cũng làm như vậy và nhiều hơn nữa. Với sự hợp tác mạnh mẽ của nó, các nhà khoa học học thuật và dữ liệu thường xuất bản và chia sẻ mã của họ. Điều này có nghĩa là các kỹ thuật mới nhất được phát triển trong Python có sẵn miễn phí cho cộng đồng.

Thư viện Python

Python được gọi là ngôn ngữ 'keo', có nghĩa là nó đặc biệt hữu ích cho việc kết nối các tập lệnh khác nhau với nhau và tương tác với các hệ thống khác nhau, bao gồm các hình thức cơ sở dữ liệu khác nhau (ví dụ: cơ sở dữ liệu SQL và NOCL), định dạng dữ liệu (JSON, PARQUET, ETC. ) và dịch vụ web. Cộng đồng Python cũng đóng góp cho nhiều gói cho phép bạn tương tác với một loạt các API công khai. Điều này thường hữu ích cho các nhà khoa học dữ liệu cho nhu cầu đọc dữ liệu từ các nơi khác nhau và xử lý nó.

Học sâu và học máy

Python là ngôn ngữ thực tế của học máy. Các nhà nghiên cứu và học giả đều đang sử dụng Python để học sâu để tạo ra các mô hình dự đoán và mô phỏng tìm thấy những hiểu biết mới về dữ liệu của họ. Đáng chú ý nhất là Google Tensorflow hoạt động chủ yếu với Python.

Python được hỗ trợ rộng rãi

Python được hỗ trợ bởi một cộng đồng lớn gồm các nhà phát triển (8.2 triệu), và do đó, có một hệ thống hỗ trợ mạnh mẽ. Có nhiều hướng dẫn bao gồm các khái niệm Python trên tất cả các trang web. Ngay cả các chuyên gia lập trình Python cũng có thể tìm thấy hướng dẫn, nếu cần thiết, khi làm việc về các vấn đề phức tạp. Như đã đề cập trước đó, Excel có nhiều người sử dụng phần mềm hơn và nó được hỗ trợ trực tuyến tốt trong các hướng dẫn và hướng dẫn.

Python không chỉ được hỗ trợ trực tuyến mà còn ngoại tuyến, tại các hội nghị, gặp gỡ, hackathons và sự kiện trên khắp thế giới. Ví dụ, Pycon là một tập hợp các hội nghị quốc tế, được tổ chức tại nhiều địa điểm trên thế giới. Các nhà tổ chức nhằm mục đích hợp nhất các nhà phát triển và những người đam mê khoa học dữ liệu để thảo luận và thúc đẩy ngôn ngữ lập trình Python.

Một hội nghị hàng đầu khác là Pydata, tập trung vào cộng đồng người dùng và nhà phát triển các công cụ phân tích dữ liệu để chia sẻ và học cùng với các chương tại các thành phố trên toàn thế giới. & NBSP;

Trong thế giới kinh doanh, trình độ Python đã tăng lên. Giám đốc điều hành của Cambridge Spark, Tiến sĩ Raoul-Gabriel Urma đã tham gia một cuộc phỏng vấn với EfinancialCareers về tương lai cho các thương nhân nếu họ không học Python. Ông nói: "Nếu bạn muốn có được một lợi thế ngày hôm nay, bạn cần tạo ra các chiến lược mới với Python. Đây là lý do tại sao tất cả các thương nhân tại các công ty thương mại đang tăng trình độ Python của họ."interview with eFinancialCareers about the future for traders if they don’t learn Python. He said: "If you want to get an edge today, you need to create new strategies with Python. This is why all the traders at trading companies are increasing their Python proficiency."

Excel vs Python: Ai thắng?

Bằng chứng cho thấy cả Excel và Python đều có vị trí của họ với các ứng dụng nhất định. Excel là một công cụ cấp nhập cảnh tuyệt vời và là một cách nhanh chóng và dễ dàng để phân tích một bộ dữ liệu.

Nhưng đối với thời kỳ hiện đại, với các bộ dữ liệu lớn và các phân tích và tự động hóa phức tạp hơn, Python cung cấp các công cụ, kỹ thuật và sức mạnh xử lý vượt trội, trong nhiều trường hợp, thiếu. Rốt cuộc, Python mạnh hơn, nhanh hơn, có khả năng phân tích dữ liệu tốt hơn và nó được hưởng lợi từ một hệ thống hỗ trợ hợp tác toàn diện hơn.

Python là một kỹ năng bắt buộc cho các nhà phân tích dữ liệu, và bây giờ là thời gian để học. Theo Zhivotov: Bạn có thể là một nhà phân tích dữ liệu tốt mà không biết Python. Nhưng nếu bạn muốn nổi bật hơn phần còn lại, hãy là một nhà phân tích và tiến bộ dữ liệu sao, thì bạn cần học Python ".

Nếu bạn muốn gặt hái những lợi ích, chẳng hạn như mức lương cao hơn, cơ hội nghề nghiệp tốt hơn và giữ cho các kỹ năng của bạn phù hợp cho cuộc cách mạng công nghiệp thứ tư, thì hãy học Python.fourth industrial revolution, then learn Python.

Tìm hiểu Python với Cambridge Spark

Tại Cambridge Spark, chúng tôi cung cấp một nhà phân tích dữ liệu cấp 4. Nếu bạn làm việc toàn thời gian, bạn có thể tham gia học nghề L4 nơi bạn sẽ học:Level 4 Data Analyst Apprenticeship. If you're working full time, you could join the L4 apprenticeship where you'll learn:

• Lập trình Python nâng cao
• Phân tích dữ liệu với Numpy và Pandas
• Xử lý dữ liệu lớn
• Xây dựng và thực hiện các mô hình học máy; và
• Làm việc với các loại và cơ sở dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như SQL

Bạn sẽ tìm hiểu các phân tích dữ liệu nâng cao, trong khi còn lại trong công việc toàn thời gian. Và những người học việc có trụ sở tại Anh đủ điều kiện để có khóa học của họ được thanh toán đầy đủ cho việc học nghề của Vương quốc Anh. & NBSP;

Không có thời gian để cam kết học nghề dài hạn?

Chúng tôi cũng cung cấp các khóa đào tạo thương mại bao gồm Chứng chỉ Cơ sở phân tích dữ liệu của chúng tôi, nơi bạn sẽ học cách xây dựng các khả năng phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng Python và Pandas trong hơn 8 ngày của các hội thảo do chuyên gia tương tác trực tiếp.8 half-days of live interactive expert-led workshops.

Điền vào mẫu dưới đây và một trong nhóm của chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn với nhiều thông tin hơn về các khóa học và khóa học của Cambridge Spark. & NBSP;

Python có giúp đỡ với Excel không?

Tại sao sử dụng python gấu trúc trên excel?

Làm thế nào để python thay thế excel?

Tại sao Python tốt để phân tích dữ liệu?