原标题：【德勤实习怎么找】90后职场生存图鉴：你90%的加班，可能都在浪费时间
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“今天，你加班了吗？”
2019年以来，社会对“加班”的关注度持续不断的增加，从刚刚开始“996、007”的调侃，到后来微博上“成年人加班压力大当众崩溃大哭”的事件合集，加班，慢慢的变成了了当代青年越来越重视的问题，在网上一度引起大多数工作者的共鸣。
加班伤不起
虽然加班令人悲伤逆流成河，但是加班文化早已深植在职场中根深蒂固，各加班人士也放弃了撼动，毕竟老板惹不起呀！于是乎，大家便用以下方式聊以慰藉~
每天早上闹钟响起，心中总会有“这工作真的需要我么?”的想法~
吼吼~周一啊~~
工作使我快乐啊哈哈哈哈哈哈
网友：每一个都是本人呐！苍天！！真的有人能做到干活快、下班早、薪水还高吗！！
差点与912张表共度良宵
干活快、下班早、薪水还高？你别说，可能还真有！我想起曾经看到过的一个案例：
我是个只会用Excel的数据分析工作者。有一天，我和同事大鹏约好晚上一起喝酒，离下班还有5分钟，老板突然Q我：
我怀着忐忑的心情打开了一个神秘的压缩包：
912个CSV表格，每个表格共370列，约360行不等！！
（老板我现在反悔还来得及吗......）我试了一下Power Query, 电脑不客气地歇菜了，这要是纯手动复制非得睡公司不可。我瘫在工位上：“鹏哥，我今天怕是得和912张表共度良宵，你自个儿去喝酒吧。”大鹏听完来龙去脉却哈哈一笑：“小事一桩，今晚这酒还真得喝定了，看我用Python帮你！”
我半信半疑看着大鹏打开一个黑色的窗口，刷刷刷敲了几行代码，一份合并好的表格就很快完成了！
屏幕上甚至还跳出了时长：
图片来源于搜狐
顺利下班！之前我总觉得Excel能做好多事情，自己学习动力也不是特别强，很多时候都得过且过，并且看到代码有点望而生畏，看起来好像很难的亚子，但没想到这么方便。
然而，用Python做数据分析可远不止你看到的这些。
数据分析能力的天下
1.岗位要求标配: 具备数据分析能力
数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来最重要的包含：明确分析目的与框架；数据收集；数据处理；数据分析；数据展现和撰写报告。
图片来源于CSDN
在全行业数字化转型的时代，具备数据能力显然慢慢的变成了各个岗位的的标配。比如产品岗位、运营岗位，甚至连一些行政岗位都开始偏爱具备数据分析能力的人才。无论你是处于公司中的哪个环节，从专职数据分析、市场策划、销售运营、到客户服务，都需要掌握数据分析技能。
2.功能强大: 数据分析工具的应用
就拿上文的Python来说，首先，Python效率高，可复用。
当你面对高重复性的工作时，从数据的清洗整理到出图的每一步都要鼠标点击，非常繁琐且容易出错，而使用Python只需几行代码即可轻松出图，只需要略微改动，或者引入循环，再也不用点鼠标点到手抽筋了。
图片来源于搜狐
其次，Python功能丰富，涵盖完整的数据工作流。
Python可通过MySQLdb库连接数据库，可通过pandas和matplotlib进行清洗和分析，可通过pyecharts进行交互可视化，可通过numpy和sklearn进行建模，还可以利用pyinstaller打包工作流交给同事，共同提效……
Python可视化类工具会有针对图表样式做调整的代码，也可以交互，几行代码，省时省力，分分钟关机下班。
图片来源于搜狐
最后！最重要的一点是：Python不仅好用，还非常好学。
就算是零基础，只要通过系统、有效的学习，也可以很快入门，所以Python逐渐成为大部分人心中喜爱的香馍馍：有84%的人将Python作为第一使用的语言。
Python官方于2018年做的调查结果
而在python的用途上，大家使用python最常用的场景就是数据分析了。
3.数据人才: 未来的高薪人才
麦肯锡曾预计未来三年内数据分析师的缺口将达到150万。在国内，数据分析师的平均工资为10630/月；大数据开发平均工资为30230/月；数据挖掘的平均工资为21740/月。
根据Glassdoor的多个方面数据显示，海外的数据相关岗位如Data Scientist年薪高达118,700美金，高居排行榜榜首！
这可不就是干活快、下班早、薪水还高的工作吗！
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