学会Python之后更适合做哪方面的工作?

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了学会Python之后更适合做哪方面的工作?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

下面我们来说一下Python具体的工作岗位以及其岗位要求:

Python后台开发工程师:主要是负责搭建和改进平台产品的后台,并与前端开发工程师相互配合完成整体产品的开发工作。要求工程师具备至少一门Python Web开发框架(Tornado、Django、Flask等),了解并熟悉mysql/Redis/MongoDB。还要熟悉分布式、微服务、高性能Web服务的开发。

Python爬虫开发工程师:爬虫开发工程师并非我们预想的那样,只是负责为公司爬取相对应的数据内容。爬虫开发工程师主要负责对传统网页、SNS及微博等各种网站信息高效采集与正确解析,然后对用户数据进行整理分析,参与建模的构建,总结分析不同网站、网页的结构特点及规律,负责爬虫架构设计和研发,参与爬虫核心算法和策略优化研究。需要开发工程师熟悉了解robot规则、selenium、mitmproxy、pymouse等内容。当然作为爬虫开发工程师一定要有一定的职业情况,所有工作都需要在合理合法的需求下进行。

Python全栈开发工程师:是指可以使用Python相关工具,独立完成网站开发,称之为全栈开发。全栈开发工程师需要掌握非常多的技能,包括:项目管理、前后端开发、界面设计、产品设计、数据库开发、多端产品等等。

自动化运维工程师:是在基本的运维工作的基础上,实现运维工作的自动化,并且对自动化程序进行优化提升。需要从业者在掌握基本的运营工作的前提下,掌握Python中的IPy、Ansible、Saltstack等常用模块。

自动化测试工程师:首要要完成测试的基本工作,包括测试计划、测试用例、黑盒测试、性能测试等等。其次要是完成产品的自动化测试的部署以及维护工作,并且不断尝试新的方法,新的工具,以提高测试的效率。需要掌握Python以及selenium相关的技能。

数据分析师:指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。需要从业者了解行业相关业务知识、相关管理工作、掌握足够的数据分析方法、了解数据分析工具使用、能够完成数据分析建模等,工作内容偏重于分析,同样也要掌握一定的开发能力,例如R语言和Python语言。

数据分析开发工程师:根据数据分析师的建模完成数据相关的开发工作,搭建仓库、完成数据存储、数据处理、计算处理以及报表开发等工作。需要从业者熟练应用数据库、数据建模开发、Python相关数据科学知识等技能。

人工智能开发工程师:根据企业人工智能AI相关的开发需求,完成相应产品或者功能开发。需要从业者掌握充分的数据理论基础、Python开发基础、机器学习理论与实践、深度学习理论与实践、自然语言处理等一系列相关的开发技能。

Python游戏开发工程师:主要负责游戏服务端的逻辑开发。需要从业者掌握Python各种性能优化方法、soket网络编程知识、运维相关基础知识、以及Python相关的游戏开发库与框架。此外还可以将Python开发相关工作按照岗位晋升分为初级Python开发工程师、中级Python开发工程师、高级Python开发工程师、项目经理、架构师、CTO等。主要是根据从业者工作年限,在某个就业方向的工作经验以及解决问题的能力进行定位。

无论是哪个就业方向,扎实的学习好Python相关知识是重中之重,在互联网行业,无论是大厂还是创业创新的公司,招聘人才的最核心要求是技术能力,只有自己的能力和岗位匹配的时候,才能获得更多的工作机会。

参考技术A 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。
参考技术B 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。
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参考技术C Python语言通俗易懂、上手快、语法简单,是比较热门的行业,而且Python语言可以从事的工作岗位有很多,比如说:人工智能、数据分析、科学运算、web开发、爬虫、机器学习等,选择性多,薪资待遇好,如果对Python感兴趣的话,可以放心学习。 参考技术D 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,

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