Python 是组织充分利用数据潜力的关键工具。作为当今最流行的编程语言，Python 是一种开源的通用语言，广泛应用于软件开发的许多领域，包括 Web 开发、游戏，当然还有数据科学和 AI。
提高团队的 Python 熟练程度
使用 DataCamp for Business 为您的团队培训 Python。全面的培训、实践项目和适合您业务的详细绩效指标。
商业主页英雄.png
随着对数据驱动策略的需求不断增长，Python 已成为每个处理数据的人工具箱中必备的技能。
因此，无论您是想学习 Python 的数据领导者，还是需要开发 Python 培训计划来提升员工技能的经理，选择经过验证的 Python 培训计划都是关键。
在本文中，我们探讨 DataCamp 如何帮助组织及其专业团队学习 Python 并让您成为正在进行的数据革命的一部分。
为什么选择 DataCamp 作为您的 Python 培训计划？
DataCamp 的使命是让每个人都能掌握数据和人工智能技能。我们帮助个人、政府和企业、大学和非政府组织等组织获得必要的技能，以利用数据的力量并改善他们的决策过程。
自 2013 年 DataCamp 成立以来，我们已帮助全球超过 1400 万名学习者提升技能。十多年来，我们一直努力为学习者提供最好的教育。
积累的经验让我们了解了不同类型的学习者想要掌握数据科学的动机。因此，我们可以提供定制服务，以满足用户的特定需求。
DataCamp for Business是一款旨在满足各种类型和规模的公司需求的解决方案。如果您正在考虑在公司启动 Python 培训计划来提升员工的技能，那么使用 DataCamp for Business 您可以获得以下好处：
由行业专家设计的世界一流的数据科学课程，包括 150 多门 Python 课程。
灵活的学习轨迹，可以根据您组织的需求进行定制。
具有实践练习和真实用例的交互式学习环境。
简短的课程能够有效地保留知识。
精确的学习评估使您能够大规模地查明和跟踪公司的优势和技能差距。
获得行业认可的数据认证，以弥合从教育到工作的差距。
客户成功援助提供从采用最佳实践到 SSO 和 LMS 集成等各方面的资源和指导。
案例研究摘要：CBRE 如何利用 DataCamp 实施数据素养计划
全球领先的商业房地产公司CBRE与 DataCamp for Business 合作，提升英国和爱尔兰 2,000 多名员工的数据素养。该公司认识到需要一种全面、可扩展的解决方案，让员工掌握 Python 等基本数据技能，从而提高效率并改善客户成果。
DataCamp 提供了量身定制的 亚马逊数据库 计划，其个性化学习路径涵盖数据素养、Excel、Tableau、Power BI、Python 和 SQL。该计划成功提高了员工的参与度和信心，81% 的参与者报告数据技能有所提高，积极参与率达到 88%。
与 DataCamp 的合作为 CBRE 带来了巨大的收益。通过更高效的工作实践，员工每周平均节省 1-2 小时，70% 的参与者认为培训内容满足了他们的需求。该计划的成功表明，战略性地提高数据素养可以赋予员工权力、培养数据驱动的文化，并在大型组织内显著提高生产力和客户服务水平。
来自 DataCamp 的 Python 训练程序示例
每个组织都各不相同，我们提供的学习体验可以轻松定制并适应您的需求。不过，为了让您了解我们的数据科学教育方法，您可以在下面找到一些最受欢迎的 Python 学习课程的示例：
Python 基础知识：奠定基础
复杂程度：初学者，入门级数据从业者
目标：让新手牢固掌握 Python 编程，以支持决策过程。
数据从业者的主要工作是利用数据提取可支持决策过程的可行见解。这要求数据科学家对 Python 编程基础知识有扎实的理解，以便读取、清理、分析和可视化数据。这是我们的Python 基础技能轨迹的目标。
本课程涵盖 Python 编程基础知识，这对于数据从业者读取、清理、分析和可视化数据至关重要。通过实践练习，学习者将了解数据类型、结构、循环、函数以及 Python 的核心软件包，如 NumPy、pandas 和 Matplotlib。
使用 Python 进行数据分析和处理
复杂程度：中级
目标：使专业人员能够有效地准备和处理数据。
数据分析师需要高效地准备和操作数据。我们的Python 数据分析师职业轨迹涵盖使用 NumPy、pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等软件包进行数据导入、清理、操作和可视化。
使用 Python 进行软件开发
复杂程度：高级
目标：提供软件开发技能，这对于合作项目至关重要。
数据从业者经常合作开发软件项目。我们的Python 开发人员职业轨迹让学习者掌握使用 Django 和 Flask 等框架进行软件开发的技能，包括 Web 开发和软件工程。
使用 Python 进行机器学习和人工智能
复杂程度：高级
目标：向学习者介绍机器学习的概念和技术。
对于那些涉足 AI 和 ML 领域的人来说，我们的“机器学习科学家与 Python 职业轨迹”提供了机器学习的全面介绍，涵盖了监督学习、无监督学习和深度学习，以及 scikit-learn、Spark 和 Keras 等软件包。学习者将发现 ML 中的重要主题，包括自然语言处理、图像处理、聚类分析、ML 预处理等。
