TIOBE再次更新牺蹄，掀起軒然大波，撼動了C 和 Java 的“長期霸權(quán)”薄翅。
Python 成為 “20 多年來的新語言霸主”钞馁，以 11.27% 的評級排名第 1 位;分別以C ( 11.16%) 和 (Java）10.46% 的評級位列榜單第 2 和第 3 位。
Python 近幾年隨著大數(shù)據(jù)匿刮、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等領(lǐng)域的發(fā)展探颈，越來越受到大家的青睞熟丸，由于 Python 上手學(xué)習(xí)比較簡單，除了很多專業(yè)的開發(fā)人員學(xué)習(xí)外伪节，非專業(yè)的數(shù)據(jù)處理人員也開始慢慢的接觸 Python光羞。
Python的關(guān)注度直線飆升，分別獲得了2018年和2020年年度編程語言怀大。
Top 10 編程語言：Python 五連冠纱兑、微軟 C# 語言排行飛升
與 2020 年排行榜相比，Python化借、Java潜慎、C、C++ 和 Java 依然占據(jù) 2021 排行榜的前 5 名蓖康。
但是铐炫，6 至 10 名的編程語言發(fā)生了很大變化。Arduino 和 Matlab 跌出了前 10蒜焊，微軟 C# 語言從 2020 年的第 23 名躍升至了第 6 名倒信，HTML 語言也進(jìn)入了前 10。
1.趨勢排名
在趨勢排名中泳梆，Python 仍以絕對優(yōu)勢展示其強(qiáng)勁的發(fā)展勢頭鳖悠，其余依次為 Java、C优妙、Java乘综、C++、Go鳞溉、R瘾带、HTML 以及 C# 和 SQL。其中，2020 年趨勢排行榜前 10 名中的 Arduino看政、Dart 和 Swift 被 R朴恳、C# 和 SQL 所取代。
2.工作需求排名
工作環(huán)境中需求最大的語言仍是 Python允蚣，C 語言排名第二于颖，其次是 Java、Java 和 C++嚷兔。2020 年排名前 10 中的 Swift 語言被 C# 所取代森渐。
2021年為什么要學(xué)會Python？
Python已經(jīng)接管了Java冒晰，C同衣，C ++等語言，并已躋身榜首壶运。那小編今天就告訴大家為什么要學(xué)Python耐齐？
01?簡單易學(xué)門檻低
Python簡單易學(xué)，非常適合零基礎(chǔ)作為入門編程語言蒋情。它的簡單性主要體現(xiàn)在：免費(fèi)開源埠况、高級、解釋性棵癣、擁有龐大社區(qū)
02?國家高度重視
從2018年起辕翰，Python將納入高考內(nèi)容之一，北京和山東也確定要把Python 編程基礎(chǔ)納入信息技術(shù)課程和高考的內(nèi)容體系狈谊。
03?高端崗位多喜命，選擇較廣
通過薪資大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)：Python從業(yè)者平均月薪高達(dá)23127元。Python早不再是程序員的專屬河劝，它是能讓你通往高薪崗位之路的墊腳石渊抄。信息時代，市場需求瞬息萬變丧裁，不斷提升能力才能應(yīng)對當(dāng)下需求护桦。
04?發(fā)展前景
我國非常重視人工智能技術(shù)的發(fā)展，計(jì)劃至2030年煎娇，我國的人工智能要達(dá)到世界頂尖水平二庵。隨著我國在人工智能的投入和規(guī)劃，對于人工智能人才的需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長缓呛。
05?應(yīng)用范圍廣
Python在人工智能催享、大數(shù)據(jù)、自動化運(yùn)維哟绊、全棧開發(fā)方面有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢因妙，隨著Python繼續(xù)占領(lǐng)編程語言主流的趨勢，全國各城市的招聘職位和薪資均會大幅度上漲。Python是人工智能的開發(fā)語言攀涵，現(xiàn)在學(xué)習(xí)Python铣耘，是你最好的時機(jī)。
數(shù)據(jù)分析工具PowerBI
強(qiáng) 勢 更 新
高級數(shù)據(jù)分析工具：BI工具
商業(yè)智能BI工具誕生于數(shù)據(jù)分析以故，起點(diǎn)非常高蜗细。目標(biāo)是減少從商業(yè)數(shù)據(jù)到商業(yè)決策所需的時間，利用數(shù)據(jù)影響決策怒详。BI工具是根據(jù)數(shù)據(jù)分析過程設(shè)計(jì)的续挟。首先是數(shù)據(jù)處理凝危、數(shù)據(jù)清俐载，然后是數(shù)據(jù)建模氯析，最后是數(shù)據(jù)可視化，用圖表識別問題静尼，影響決策水援。
課程大綱
章節(jié)2：PowerBI
01基礎(chǔ)-下裝安裝
02基礎(chǔ)-入門示例
03基礎(chǔ)-連接數(shù)據(jù)
04基礎(chǔ)-創(chuàng)建度量值和關(guān)系模型
05基礎(chǔ)-向下鉆取和導(dǎo)出數(shù)據(jù)
06基礎(chǔ)-新建列和關(guān)系函數(shù)
07基礎(chǔ)-calculate引擎
08基礎(chǔ)-calculatedtable篩選表和切片器
09基礎(chǔ)-高級篩選器Filter
10基礎(chǔ)-什么時候使用Filter函數(shù)
11基礎(chǔ)-人工造表
12基礎(chǔ)-上下文
13基礎(chǔ)-X系列函數(shù)
14基礎(chǔ)-earlier函數(shù)
15基礎(chǔ)-安全除法與邏輯判斷
16基礎(chǔ)-文本函數(shù)
17基礎(chǔ)-中文排序
18基礎(chǔ)-表與表連接
19基礎(chǔ)-var定義變量
20基礎(chǔ)-All函數(shù)的使用
21基礎(chǔ)-All函數(shù)的使用2
22基礎(chǔ)-Selectedvalue和Hasonevalue函數(shù)
23基礎(chǔ)-Rankx排序
24基礎(chǔ)-TopN排序
25基礎(chǔ)-日期函數(shù)
26基礎(chǔ)-日期計(jì)算函數(shù)
27基礎(chǔ)-日期累加函數(shù)
28基礎(chǔ)-一定時間段銷量
29可視化-堆積條形圖
30可視化-堆積柱形圖
31可視化-簇狀條形圖
32可視化-折線圖
33可視化-分區(qū)圖和堆積面積圖
34可視化-折線和堆積柱形圖
35可視化-絲帶圖和瀑布圖
36可視化-漏斗圖和散點(diǎn)圖
37可視化-餅圖和環(huán)形圖
38可視化-樹狀圖
39可視化-地圖和著色地圖
40可視化-卡片圖和多卡圖
41可視化-儀表盤和KPI圖
42可視化-分解樹和關(guān)鍵影響者
43可視化-問答
44自定義可視化圖表-阿斯特圖和博彥日歷
45自定義可視化圖表-子彈圖
46自定義可視化圖表-Power KPI
47自定義可視化圖表-甘特圖
48自定義可視化圖表-直方圖和和弦圖
49自定義可視化圖表-點(diǎn)線圖和脈沖圖
50自定義可視化圖表-雷達(dá)圖
51自定義可視化圖表-詞云圖和桑基圖
52自定義可視化圖表-河流圖和旭日圖
52自定義可視化圖表-河流圖和旭日圖
54自定義可視化圖表-動畫條形圖
55自定義可視化圖表-百變星君圖
56案例-SUMMARIZECOLUMNS函數(shù)
57案例-計(jì)算同比
58案例-計(jì)算環(huán)比和累計(jì)同比
59案例-購買頻次分析
60案例-新增客戶分析
61案例-流失客戶分析
62案例-員工數(shù)據(jù)分析1
63案例-員工數(shù)據(jù)分析2
64案例-員工數(shù)據(jù)分析3
65案例-期末在職人數(shù)分析
66案例-新入職員工人數(shù)
67案例-年齡小于30歲所占比
68案例-離職率分析
69案例-考勤分析
70案例-考勤分析
71案例-全勤分析1
72案例-全勤分析2
73案例-全勤分析3
74案例-商品庫存分析
75案例-商品庫存分析2
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