Excel再也不見
很多開發者說自從有了 Python/Pandas，Excel 都不怎麼用了，用它來處理與可視化表格非常快速。幾乎所有使用過計算機的人都會很自然地使用表格來查看和編輯數據。將這個簡單的 UI 與 Python 這種成熟的編程語言結合起來簡直不要太好用。
在數據科學中，很常見的一個任務就是可視化數據，這樣才能獲得關於數據的「先驗知識」。通過集成交互式繪圖庫 Plotly.js 和 Python 標準可視化庫 Matplotlib，Grid studio 目前已經內置了高級繪圖功能。如下所示我們可以在向量表格格式上使用高級繪圖功能。
如下案例展示了 Grid studio 的強大功能，它會以更高的保真度通過 Plotly.js 可視化正態分佈，我們可以看看交互式製圖到底是如何完成的。Python可以讓你從Excel複雜、重複、無效的工作中解法出來。做一個不加班的程序員。
人工智能戰"疫"
面對突如其來的新型冠狀病毒感染的肺炎疫情，除了一線醫護人員和科研人員的日夜奮戰，我們還需要更多的幫助。如今，日益成熟的人工智能，正成爲此次抗擊疫情的一羣特別的“逆行者”
阿里方面提供分析算法支持，傑毅生物負責全自動高通量測序建庫儀，通過分佈式設計的分析算法，系統將測序後的結果進行拼接（拼接階段使用 de Bruijn 圖算法），繼而在短時間內得出病毒的完整結構和診斷結果。疑似病例的病毒樣本檢測也從原來的數小時縮減爲半小時，大幅提高確診效率，減緩醫護資源緊張情況。
另一方面，2 月 1 日，浙江省疾控中心上線了「自動化全基因組檢測分析平臺」，對比目前所用的核酸檢測，該系統能根據 AI 算法對疑似病例的病毒樣本進行全基因組序列比對，不只是檢測病毒基因的局部，從而防止病毒因變異而造成檢測漏檢的情況。在 AI 的幫助下，疑似病例的病毒樣本檢測也從原來的數小時縮減爲半小時，大幅提高確診效率，減緩醫護資源緊張情況。
金領中的金領-量化分析
高盛前CEO Lloyd Blankfein曾說，”從本質上講，銀行其實是一個IT公司“ 以 Python 爲代表的數據科學領域，已經呈現爆發狀態。無論是投行、四大、諮詢等領域 都需要Python人才。Python誕生之初就被譽爲最容易上手的編程語言。進入火熱的 AI 人工智能時代後，它也逐漸取代 Java，成爲編程界的頭牌語言。
Selby Jennings獵頭公司北美金融IT招聘負責人Jared Butler說道：“與C++相比，Python正在快速地成爲‘頂尖建模師’的首選編程語言。此外，隨着技術人員更多地參與到銀行的業務部分，Python更加流行。它可以讓程序員在項目中更好地與量化分析師、研究員和分析員合作。Python特別適合開發分析工具和量化模型——這兩個工具對投資銀行和對沖基金的交易策略是非常關鍵的。
量化投資的真諦爲兩點: 量化研究，系統化執行。優秀的量化投資將正確的投資理念經量化研究後數值化，規範化，然後以系統化的手段執行，以規避投資過程中最大的敵人：人的天性（貪婪，恐懼）。量化投資可以有效地幫助投資人堅持長期正確的投資理念，真正做到投資的長期性和一致性。國內市場的相對不成熟，以及投資人的相對不理性導致國內市場的機會遠遠大於海外成熟市場，量化投資由於其本身性質，更可以有效地從中獲利。量化投資在國內大有可爲。而Python是目前量化分析的首選語言。簡單易學，功能強大。爲非IT人士開啓了專業量化分析的夢想！
Python有前途，有錢途
從JD來看，越來越多的大廠在招聘Python工程師，而且薪資可觀，這個崗位真香！以2020年3.23號的大廠數據爲例，頭條和騰訊分別以3.16萬的平均工資並列第一，報告數據可信度較高（有近60人貢獻數據）。整體來看，2020年，Python在大廠的需求和薪資還是屬於比較高的狀態。
大廠之外呢，所有人都在鼓吹Python工資高，但是當你看boss直聘，某勾你會發現，真正需求量大、賺大錢的，是學Python基礎後，還要再延伸到主流領域：數據分析、人工智能、信息安全、系統運維。由於Python的火熱，刺激了市場的需求，在BOSS直聘、拉勾網等互聯網招聘網站上，Python開發工程師的年薪普遍在25萬-50萬之間。
