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python学完可以做哪些工作，学会Python 可以去应聘哪些工作

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1，学会Python 可以去应聘哪些工作Python应用广泛，学好可以做web应用开发、系统网络运维、3D游戏开发、网络编程、人工智能、Python工程师等等，工作方向还是很广阔的你说呢...
2，python学完能做什么Python+大数据:即Python企业级开发与大数据运维,作为和大数据运维无缝结合的语言, Python+大数据才是真正的大数据 。这些都可以做 。在互联网的推动下，人工智能、大数据成为各大企业争相抢夺的未来市场 ， 而想要抢占市场就需要人才，所以python人才成为如今的企业的香馍馍 。越来越多的人想要学习Python，学完Python后有哪些就业方向?Python虽然简单，但是其被广泛的引用在多个领域，文章开头说道人工智能和数据科学两个未来前沿的就业方向，但是这两个方向从技术层面还没有完全实现 ， 因此目前Python开发者主要的应用以及就业方向如下 。1、Web开发 。Web开发是目前Python应用最为多的一个方面 ， 主要从事网站开发工作 。其就业岗位有后台开发工程师、全栈开发工程师等 。2、爬虫开发工程师 。爬虫是Python实际应用中非常重要的方向，对于企业收集市场数据有非常重要的作用 。需要注意的是，爬虫开发工程师需要在相应的规则与市场要求下完成工作 。3、自动化运维开发 。在运维领域很多人都具备Python开发能力，主要是因为在运维过程中需要使用Python完成部分脚本的开发 。从是目前市场来看，自动化运维相比单纯的运维薪资要高很多 。4、自动化测试 。Python的脚本能力在测试方面也有非常广泛的应用 。自动化测试开发工程师是大中型企业急缺的人才种类之一 。5、数据分析师 。Python的数据挖掘、数据处理以及数据可视化方面的优势，让Python成为数据分析师的首选，相比R语言更加完善 。所以说学完python后，就业方向还是很广泛的，想要学习python的人应该抓紧时间开始学习，在市场完全苏醒之前积累更多的实战经验 。Python 学完能做爬虫Web 程序开发桌面程序开发科学计算图像处理人工智能等以及其他的各种各样的方向Python 都可以胜任 。对于一些从未来没有写过代码的人来说，Python 的代码简洁易懂 。也正是因为这个原因，与其他语言相比 ， python对小白更友好 。还有就是 Python 编写的程序其可维护性很高，从商业角度来看，这也可以很大程度上在降低开发成本的同时提高程序员的生产力 。你好，学习python编程语言，是大家走入编程世界的最理想选择 。python比其它编程语言更适合人工智能这个领域，无论是学习任何一门语言 ， 基础知识，就是基础功非常的重要，找一个有丰富编程经验的老师或者师兄带着你会少走很多弯路， 你的进步速度也会快很多，无论我们学习的目的是什么，不得不说python真的是一门值得你付出时间去学习的优秀编程语言 。在选择培训时一定要多方面对比教学，师资，项目 ， 就业等 ， 慎重选择 。
3，学会Python之后更适合做哪方面的工作发展前景一：Linux运维用python实现的测试工具及过程 ， 包含服务器端、客户端、web、andriod、client端的自动化测试，自动化性能测试的执行、监控和分析，常用selenium appium等框架 。Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言，Python是一门非常NB的编程语言，它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力，运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时，这个时候才是真正价值的体现，才能证明自身的能力 ， 让老板重视 。发展前景二：Python Web网站工程师我们都知道Web一直都是不可忽视的存在，我们离不开网络，离不开Web ， 利用Python的框架可以做网站，而且都是一些精美的前端界面，还有我们需要掌握一些数据的应用 。发展前景三：Python自动化测试大家都知道，就是Python语言对测试的帮助是非常大的 ， 自动化测试中Python语言的用途很广，可以说Python太强大，掌握和熟悉自动化的流程 ， 方法和我们总使用的各个模板，到现在为止，我了解的Python使用最多的应该是自动化测试 。发展前景四：数据分析我们都知道现在来临了大数据的时代 ， 数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单，Python语言成为了做数据分析师的第一首选 ， 它同时可以给工作带来很大的效率 。Python有三大神器：numpy,scipy,matplotlib,其中numpy很多底层使用C语言实现的，所以速度很快，用它参加各种数学建模大赛，完全可以替代r语言和MATLAB 。spark，Hadoop都开了Python的接口，所以使用Python做大数据的mapreduce也非常简单，加上py对数据库支持都很好，或者类似sqlalchemy的orm也非常强大好用 。发展前景五：人工智能我们都知道谷歌制作出了的机器人战胜了一个围棋大师，这个就是目前刚出头的人工智能 ， 当然我们的人工智能时代还没有到来，如果这天来了，生活和世界将会发生翻天覆地的变化，而且现在发展这么快，人工智能的时代不会太远 。Python是一种用LISP和JAVA编译的语言 。按照Norvig文章中对Lips和Python的比较，这两种语言彼此非常相似，仅有一些细小的差别 。还有JPthon，提供了访问Java图像用户界面的途径 。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因 。JPython可以让他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/回头ml库 。因此，它非常适合作为人工智能语言的 。以上就是目前比较好的几个Python的发展规划和前景 ， 让你学习Python有个流程，不会晕头转向的 。Python没有非常强势的问题，但是它简单的语言结构应用非常广泛，我们不用学习无比艰难的JAVA，Python是最好的选择，无论上述你选择哪个方向，都是不会错的 。Python一直有胶水语言之称 ， 应用场景相当广泛，不止有爬虫、数据分析，更可以加入到WEB、大数据、AI的应用池之中，而且开发效率相当恐怖 。目前python，程序开发之类的职位，相对c、java之类的就业机会相对比较少，而且集中的AI智能、大数据对学历的要求偏高 。而python更适合做为工作的辅助工具，比如是市场分析的工作 ， 可以用它爬取网络信息，做数据分析，网络工程师可以用它做自动化运维，又比如大学很多学术的运算之类的 ， web开发-豆瓣、知乎、拉勾网等都是用的Python,web开发在国内的发展也是很不错的,因为Python的web开发框架是最大的一个优势,如果你用Python搭建一个网站只需要几行的代码,非常的简洁 。-Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库,可以实现web开发,搭建web框架,目前比较有名气的Python web框架为Django 。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习,从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架 。-人工智能-MASA和Google早期大量使用Python,为Python积累了丰富的科学运算库,当AI时代来临后,Python从众多编程语言中脱颖而出,各种人工智能算法都基于Python编写,尤其PyTorch之后,Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定 。-网络爬虫-在爬虫领域,Python几乎是霸主地位,将网络一切数据作为资源,通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理 。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等,并针对Scrapy框架源码进行深入剖析,从而理解其原理并实现自定义爬虫框架 。-数据分析、金融分析-融分析包含金融知识和Python相关模块的学习,学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等,以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等 。黑马程序员的详情内容介绍的非常详细，课程大纲的话在官网可以直接领取 。你可以作为学习参考，并且基础班的课程都是免费的 。学术界？夸张了，建议楼主先找个入门教程大致浏览下 。【python学完可以做哪些工作，学会Python 可以去应聘哪些工作】
4，学完python都能做哪些职业你好 ， 学习python编程语言，是大家走入编程世界的最理想选择 。python比其它编程语言更适合人工智能这个领域，无论是学习任何一门语言 ， 基础知识，就是基础功非常的重要，找一个有丰富编程经验的老师或者师兄带着你会少走很多弯路， 你的进步速度也会快很多，无论我们学习的目的是什么，不得不说python真的是一门值得你付出时间去学习的优秀编程语言 。在选择培训时一定要多方面对比教学，师资，项目，就业等，慎重选择 。在互联网的推动下，人工智能、大数据成为各大企业争相抢夺的未来市?。?而想要抢占市场就需要人才，所以python人才成为如今的企业的香馍馍 。越来越多的人想要学习Python，学完Python后有哪些就业方向?Python虽然简单，但是其被广泛的引用在多个领域，文章开头说道人工智能和数据科学两个未来前沿的就业方向，但是这两个方向从技术层面还没有完全实现 ， 因此目前Python开发者主要的应用以及就业方向如下 。1、Web开发 。Web开发是目前Python应用最为多的一个方面，主要从事网站开发工作 。其就业岗位有后台开发工程师、全栈开发工程师等 。2、爬虫开发工程师 。爬虫是Python实际应用中非常重要的方向，对于企业收集市场数据有非常重要的作用 。需要注意的是，爬虫开发工程师需要在相应的规则与市场要求下完成工作 。3、自动化运维开发 。在运维领域很多人都具备Python开发能力，主要是因为在运维过程中需要使用Python完成部分脚本的开发 。从是目前市场来看，自动化运维相比单纯的运维薪资要高很多 。4、自动化测试 。Python的脚本能力在测试方面也有非常广泛的应用 。自动化测试开发工程师是大中型企业急缺的人才种类之一 。5、数据分析师 。Python的数据挖掘、数据处理以及数据可视化方面的优势 ， 让Python成为数据分析师的首选，相比R语言更加完善 。所以说学完python后，就业方向还是很广泛的，想要学习python的人应该抓紧时间开始学习，在市场完全苏醒之前积累更多的实战经验 。第一：Pythonweb开发学完Python可以做web开发，因为现在中国学习Python的比较少，而招聘Python的却非常的多 。所以Pythonweb是一个非常的选择方向 。课课家Python从入门到精通视频教程第二：运维我现在是知道很多人运维还没有学习Python ， 但是Python给运维带来的价值非常的大，很多时候我都觉得这些还没有学习Python的人早晚都要被淘汰 。第三：数据分析现在无论是哪个行业的，做数据分析的人似乎都离不开Python，因为Python给他们带来的工作效率是非常的大 。第四：自动化测试一切关于自动化的东西，似乎Python都可以满足，Python可以满足大多数自动化工作，提升工作效率 。第五：人工智能下个时代就是人工智能时代，很多人都在关注，而我们的Python同样可以做人工智能，这是一个潜力最大的选择方向，所以学习Python不会错 。无论是哪个方向 ， Python的潜力都是非常的大 。从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫用 Python 写爬虫的教程网上一抓一大把，据我所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序 。小到抓取一个小黄图网站，大到一个互联网公司的商业应用 。通过 Python 入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手 ， 而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感 。除了入门 ， 爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织，通过抓取互联网上的公开数据，来实现一些商业价值是非常常见的做法 。当然这些选手的爬虫就要厉害的多了 ， 需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题，与小白的抓黄图小程序 ， 复杂度差了很多倍 。Web 程序除了爬虫，Python 也广泛应用到了 Web 端程序，比如你现在正在使用的知乎 ， 主站后台就是基于 Python 的 tornado 框架，豆瓣的后台也是基于 Python 。除了 tornado (Tornado Web Server)，Python 常用的 Web 框架还有 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework)) ， Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等 。通过上述框架，你可以很方便实现一个 Web 程序，比如我认识的一些朋友，就通过 Python 自己编写了自己的博客程序，包括之前的 zhihu.photo，我就是通过 Flask 实现的后台(出于版权等原因，我已经停掉了这个网站) 。除了上述框架 ， 你也可以尝试自己实现一个 Web 框架 。桌面程序Python 也有很多 UI 库 ， 你可以很方便地完成一个 GUI 程序(话说我最开始接触编程的时候 ， 就觉得写 GUI 好炫酷，不过搞了好久才在 VC6 搞出一个小程序，后来又辗转 Delphi、Java等，最后接触到 Python 的时候，我对 GUI 已经不感兴趣了) 。Python 实现 GUI 的实例也不少，包括大名鼎鼎的 Dropbox ， 就是 Python 实现的服务器端和客户端程序 。人工智能(AI)与机器学习人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力 。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢?因为Python足够动态、具有足够性能 ， 这是AI技术所需要的技术特点 。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的 。机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口 。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉 ， 其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱 。早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码 。配合Pandas、matplotlib等工具 ， 能很简单地进行调整 。而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能 。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作 。值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现 。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中 ， 让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因 。科学计算Python 的开发效率很高，性能要求较高的模块可以用 C 改写，Python 调用 。同时，Python 可以更高层次的抽象问题 ， 所以在科学计算领域也非常热门 。包括 scipy、numpy 等用于科学计算的第三方库的出现，更是方便了又一定数学基础，但是计算机基础一般的朋友 。

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