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① 學習python就業有哪些方向

學習Python可以從事以下工作：
一、人工智慧
Python作為人工智慧的黃金語言，選擇人工智慧作為就業方向是理所當然的，而且就業前景好，薪資普遍較高，拉勾網上，人工智慧工程師的招聘起薪普遍在20K-35K，當然，如果是初級工程師，起薪也已經超過了12500元/月。
二、大數據
我們目前正處於大數據時代，Python這門語言在大數據上比Java更加有效率，大數據雖然難學，但是Python可以更好地和大數據對接，用Python做大數據的薪資也至少是20K以上了，大數據持續火爆，未來做大數據工程師，薪資還將逐漸上漲。
三、網路爬蟲工程師
網路爬蟲作為數據採集的利器，在大數據時代作為數據的源頭，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升對數據抓取的精準程度和速度，是數據分析師的福祉，通過網路爬蟲，讓BOSS再也不用擔心你沒有數據。做爬蟲工程師的的薪資為20K起，當然，因為大數據，薪資也將一路上揚。
四、Python web全棧工程師
全棧工程師是指掌握多種技能，並能利用多種技能獨立完成產品的人。也叫全端工程師(同時具備前端和後台能力)，英文Full Stack developer。全棧工程師不管在哪個語言中都是人才中的人才，而Python web全棧工程師工資基本上都高出20K，所以如果你能力足夠，首選就是Pythonweb全棧工程師。
五、Python自動化運維
運維工作者對Python的需求很大，小夥伴們快快行動起來吧，學習Python自動化運維也能有個10k-15k的工資，很不錯哦。
六、Python自動化測試
Python這門語言十分高效，只要是和自動化有關系的，它可以發揮出巨大的優勢，目前做自動化測試的大部分的工作者都需要學習Python幫助提高測試效率。

② 常用的大數據工具有哪些

未至科技魔方是一款大數據模型平台，是一款基於服務匯流排與分布式雲計算兩大技術架構的一款數據分析、挖掘的工具平台，其採用分布式文件系統對數據進行存儲，支持海量數據的處理。採用多種的數據採集技術，支持結構化數據及非結構化數據的採集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平台中去。數據分析研判平台就是海量信息的採集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最後形成知識服務於實戰、服務於決策的過程，平台主要包括數據採集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。

未至科技小蜜蜂網路信息雷達是一款網路信息定向採集產品，它能夠對用戶設置的網站進行數據採集和更新，實現靈活的網路數據採集目標，為互聯網數據分析提供基礎。
未至科技泵站是一款大數據平台數據抽取工具，實現db到hdfs數據導入功能，藉助Hadoop提供高效的集群分布式並行處理能力，可以採用資料庫分區、按欄位分區、分頁方式並行批處理抽取db數據到hdfs文件系統中，能有效解決大數據傳統抽取導致的作業負載過大抽取時間過長的問題，為大數據倉庫提供傳輸管道。
未至科技雲計算數據中心以先進的中文數據處理和海量數據支撐為技術基礎，並在各個環節輔以人工服務，使得數據中心能夠安全、高效運行。根據雲計算數據中心的不同環節，我們專門配備了系統管理和維護人員、數據加工和編撰人員、數據採集維護人員、平台系統管理員、機構管理員、輿情監測和分析人員等，滿足各個環節的需要。面向用戶我們提供面向政府和面向企業的解決方案。
未至科技顯微鏡是一款大數據文本挖掘工具，是指從文本數據中抽取有價值的信息和知識的計算機處理技術,
包括文本分類、文本聚類、信息抽取、實體識別、關鍵詞標引、摘要等。基於Hadoop
MapRece的文本挖掘軟體能夠實現海量文本的挖掘分析。CKM的一個重要應用領域為智能比對,
在專利新穎性評價、科技查新、文檔查重、版權保護、稿件溯源等領域都有著廣泛的應用。
未至科技數據立方是一款大數據可視化關系挖掘工具，展現方式包括關系圖、時間軸、分析圖表、列表等多種表達方式，為使用者提供全方位的信息展現方式。

③ python學了有用嗎

普通人學Python有用嗎？學Python有沒有用因人而異，有些人純粹是興趣愛好想了解一下，另一些在工作中涉及到數據分析統計，學會Python可以大大提高工作效率，剩下的就是程序員了，靠技術吃飯的人，多掌握一門編程語言對於日後的升值加薪有大的增益。

普通人學Python有用嗎

都說學一門編程語言對工作學習幫助都很大，但是非IT行業人員有必要學習Python嗎？這門語言在人工智慧領域比較火，有些人也是前沿技術比較感興趣，但是就是不知道學習了Python可以做什麼？有什麼幫助？有些人學習使用的話可以開發哪些軟體或者學這個轉行IT領域怎麼樣？有沒有這個必要？基於對人工智慧、編程感興趣，所以提出了一系列的問題。

Python是一種很高效的工具，通過它能自己編程，完成數據收集，還可以批量化自動操作簡單任務，代替枯燥的手工操作，另外還能通過學習它，了解計算機的編程思維。

非碼農有沒有必要學習一門編程語言？如果前者的答案是有必要那麼是否要選Python？對於第一個問題，有人認為有一定必要，非碼農學習一門編程語言的投產比不算太低。盤點一下收益的話，最起碼可以對自己思維的重新梳理，編程對邏輯思維和抽象思維的要求比較高，想學好編程需要一定程度上讓自己具備這兩種思維習慣，當然學習數學也可以鍛煉，但是私以為數學更難掌握一門手藝。

技不壓身一定程度上提升現有工作的效率，有不少行業裡面有些地方是可以靠寫代碼自動化解決一些小問題的，收益還不錯，比如一些枯燥的重復的Excel表格處理，如果選擇學習一門編程語言，Python即使不是最優選擇也是Top3之內了。無論語言的入門難度、應用場景還是未來發展，Python都還算不錯。

如果不選Python，還有一個選擇就是Javascript+nodejs了。非科班出身學習一門編程語言，不要有太高的直接變現的預期，因為以互聯網為代表的IT行業從業人員已經趨於飽和，當然高端市場還是緊缺的，如果有信心自學進入高端市場也可以，只是難度很大。至於人工智慧，這個還是科學前沿，真想學的話建議先把編程入門再考慮。

其實Python已經融入到我們的生活和學習中來了，Python將納入浙江省高考！從 2018 年起浙江省信息技術教材編程語言將會更換為 Python；Python納入山東省的小學教材課程，小學生都開始接觸 Python 語言

④ 學會了python能做什麼

1、Web開發
由於Python是一種解釋型的腳本語言，開發效率高，所以非常適合用來做Web開發。
Python有上百種Web開發框架，有很多成熟的模板技術，選擇Python開發Web應用，不但開發效率高，而且運行速度快。常用的web開發框架有：Django、Flask、Tornado等。
由於後台伺服器的通用性，除了狹義的網站之外，很多App和游戲的伺服器端也同樣用 Python實現。
2、網路爬蟲
網路爬蟲是Python比較常用的一個場景，國際上，google在早期大量地使用Python語言作為網路爬蟲的基礎，帶動了整個Python語言的應用發展。以前國內很多人用採集器搜刮網上的內容，現在用Python收集網上的信息比以前容易很多了，如：
從各大網站爬取商品折扣信息，比較獲取最優選擇;
對社交網路上發言進行收集分類，生成情緒地圖，分析語言習慣;
爬取網易雲音樂某一類歌曲的所有評論，生成詞雲;
按條件篩選獲得豆瓣的電影書跡州籍信息並生成表格……
3、人工智慧
Python有很多庫很方便做人工智慧，比如numpy,
scipy做數值計算的，sklearn做機器學習敏槐的，pybrain做神經網路的，matplotlib將數據可視化的。在人工智慧大范疇領域內的數據挖掘、機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的編程語言，得到廣泛的支持和應用。
人工智慧的核心演算法大部分還是依賴於C/C++的，因為是計算密集型，需要非常精細的優化，還需要GPU、專用硬體之類的介面，這些都只有C/C++能做到。
4、數據分析
數據分析處理方面，Python有很完備的生態環境。「大數據」分析中涉及到的分布式計算、數據可視化、資料庫操作等，Python中都有成熟的模塊可以選擇完成其功能。
對於姿拿蔽Hadoop-MapRece和Spark，都可以直接使用Python完成計算邏輯，這無論對於數據科學家還是對於數據工程師而言都是十分便利的。
5、自動化運維
Python對於伺服器運維而言也有十分重要的用途。由於目前幾乎所有Linux發行版中都自帶了Python解釋器，使用Python腳本進行批量化的文件部署和運行調整都成了Linux伺服器上很不錯的選擇。
Python中也包含許多方便的工具，從調控ssh/sftp用的paramiko，到監控服務用的supervisor，再到bazel等構建工具，甚至conan等用於C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在這基礎上，結合Web，開發方便運維的工具會變得十分簡單。
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