学python能找些啥工作

Posted 2023-04-19

学习Python可以从事以下工作：
一、人工智能
Python作为人工智能的黄金语言，选择人工智能作为就业方向是理所当然的，而且就业前景好，薪资普遍较高，拉勾网上，人工智能工程师的招聘起薪普遍在20K-35K，当然，如果是初级工程师，起薪也已经超过了12500元/月。
二、大数据
我们目前正处于大数据时代，Python这门语言在大数据上比Java更加有效率，大数据虽然难学，但是Python可以更好地和大数据对接，用Python做大数据的薪资也至少是20K以上了，大数据持续火爆，未来做大数据工程师，薪资还将逐渐上涨。
三、网络爬虫工程师
网络爬虫作为数据采集的利器，在大数据时代作为数据的源头，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度，是数据分析师的福祉，通过网络爬虫，让BOSS再也不用担心你没有数据。做爬虫工程师的的薪资为20K起，当然，因为大数据，薪资也将一路上扬。
四、Python web全栈工程师
全栈工程师是指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人。也叫全端工程师(同时具备前端和后台能力)，英文Full Stack developer。全栈工程师不管在哪个语言中都是人才中的人才，而Python web全栈工程师工资基本上都高出20K，所以如果你能力足够，首选就是Python web全栈工程师。
五、Python自动化运维
运维工作者对Python的需求很大，小伙伴们快快行动起来吧，学习Python自动化运维也能有个10k-15k的工资，很不错哦
六、Python自动化测试
Python这门语言十分高效，只要是和自动化有关系的，它可以发挥出巨大的优势，目前做自动化测试的大部分的工作者都需要学习Python帮助提高测试效率。用Python测试也可以说是测试人员必备的工具了，Python自动化测试的起薪一般也都是15K左右，所以测试的小伙伴也需要学习Python哦！ 参考技术A

学python能找互联网行业相关工作，具体如下。

python是一门语法优美的编程语言，不仅可以作为小工具使用提升我们日常工作效率，也可以单独作为一项高新就业技能！所以学完Python编程之后，只要真的掌握了相关技术，想要找到好的工作还是比较容易的。

学完Python编程之后可以做的工作：

软件开发，用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做。并且需求量还是挺大的；

数据挖掘，python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘，而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少；

游戏开发，python扩展性很好，拥有游戏开发的库，而且游戏开发绝对是暴力职业；

大数据分析，如今是大数据的时代，用python做大数据也是可以的，大数据分析工程师也是炙手可热的职位；

全栈工程师，如今程序员都在向着全栈的方向发展，而学习python更具备这方面的优势；

系统运维，python在很多linux中都支持，而且语法特点很向shell脚本，学完python做个系统运维也是很不错的。

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

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参考技术B 回答

有一句话叫做艺多不压身，还有一句叫做是金子总会发光的。您现在只要有上进的心，就应该多学习，不管这一家公司会不会因为您的学历问题不录取，但是只要您具备了一定的能力，就算学历达不到，总有一家公司会发现并予以重用的。

其实您如果担心公司不录取，可以先应聘低一些的职位，先进入公司，哪怕是拿最低的工资，找个机会证明自己的实力，公司不一定只看学历，更看重的是能力，以及为公司能带来多大的价值。

提问

我怕学了找不着工作 都是看学历的 毕竟学会拿证也要好几年 那时候我也26了 是怕找不着工作

那这个可以应聘那些职位呀 哪方面的工作

回答

可以一边工作一边学习的，不用全职去培训拿证，那样的话太浪费时间了。

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言，python学好后能朝Web开发、数据科学、网络爬虫、自动化运维、嵌入式应用开发、游戏开发和桌面应用开发等方面发展，并且从事相关工作。学了python可以从事的工作有python开发工程师、人工智能工程师、大数据分析工程师、爬虫开发工程师、搜索引擎工程师、游戏开发工程师、系统运维工程师、全栈工程师等。

提问

我没接触过 我现在也是个普通的上班族 就在电子厂 学肯定是要去培训机构的 我不知道最简单的职位是那种

回答

Python是计算机语言，比C+语言、Java差不多，需要一定的电脑基础和英语水平

python基础知识：包括Python开发环境的配置、语言的基础、函数式编程的应用、Python内置模块的使用、迭代器以及生成器的原理等。

提问

你是我考个成人大学学历证 在学 可以吗

回答

可以同步进行，成人大学是利用业余时间考的

有个学历也是好的

提问

可我年龄大了也可以学吗 就怕到时候应聘的时候公司会怀疑我是不是假的

回答

学历可以网上查的，只要是考出来的，，不怕查的。

金庸老爷子八十多岁的时候还去哈佛大学深造了呢，您这23岁，真的正是打拼和提升的好年纪啊！

 参考技术C 学习python可以找后台开发、数据挖掘、机器学习等方面的工作，python的强大之处在于拥有许多第三方包，可以说是近乎全能的语言。python通常不是独立使用的，仅使用原生python语法不能实现什么，需要结合工作内容配合不同的包或框架进行开发。例如，python配合django、flask等框架进行应用后台开发，python配合requests、urllib2、scrapy等包或框架进行数据挖掘，python配合mininet、scipy等包进行网络方面的研究，如sdn或arp攻击等，python配合tensorflow等深度学习框架或自然语言框架或gym强化学习环境库进行机器学习或神经网络方面的研究。总之，python是一门功能丰富且强大的胶水语言，但只有配合多种库的使用才能让python的作用发挥到极致。 参考技术D

1、人工智能

目前国内人工智能基础编程语言是Python，当然人工智能是一个综合类大体系，不是简单的一种编程语言就能搞定的事情。而且人工智能除了基础编程原因对于高级算法以及相关的神经学科等等都需要有一定的基础。Python只是人工智能的一个引子，相当于编程语言里面的主要脉络，脉络内部的实现，以及脉络如何部署就不是编程语言所能涉猎的，所以编程语言在一定层面就是工具般的存在。

2、爬虫开发

能够做爬虫的编程工具和编程语言非常多，但是综合起来由于Python属于高度集成化的编程语言，内部集成了大量的优质库，直接去做显得非常高效，新的事物之所以被接受肯定在模式以及在效率上有明显的优势。

3、数据处理

这是从事互联网运营的人员必备基础，互联网讲求的是数据的收集和统计然后归纳出下一步的研发方向，所以面对的数以亿计的数据就需要一种集成化的编程语言来使用。而且Python这门编程语言集成的很多图形库可以直接讲数据以数据分布图的方式展示出来。不仅仅在数据统计和处理，在很多高校的实验室里面提取的大量的实验数据也需要整理和归纳，Python也能起到非常大的作用。

4、网站后台

能够处理网站后台的主流编程语言主要还是Java和php，微软的.net也可以。Python作为集成化编程语言制作起来也能很好的提升效率，已经有很多创业公司在选择制作后台网站的时候已经有意识地向Python靠拢了，增加了网站后台的编程语言的开发方向。

以上就是分享的Python语言用到最多的几个大方向。当下Python的发展前景是十分广阔的，学完Python后，就业方向还是很广泛的。

人工智能到底是学些啥？

从大的技术层面来看，人工智能的知识体系主要涉及到六个大的学习方向，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习（深度学习）、自动推理、知识表示和机器人学，这些方向各有体系且联系紧密。

人工智能是典型的交叉学科，涉及到数学、哲学、控制学、计算机、经济学、神经学和语言学等学科，同时学习人工智能还需要具有一定的实验环境，对于数据、算力和算法都有一定的要求，所以当前人工智能领域的人才培养依然以研究生教育为主。

简介

对于初学者来说，如果想入门人工智能领域，可以从机器学习入手，一方面机器学习的知识体系相对比较容易理解，另一方面机器学习的应用场景也比较多，机器学习也是大数据分析的两种常见方式之一。

机器学习的步骤涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，这个过程需要学习编程语言、数据整理和算法设计这三大块内容。

编程语言可以从Python语言开始学起，目前Python语言在机器学习领域的应用也比较普遍，有大量的案例可以参考。在学习的初期完全可以采用一些公开的数据集，这样也方便做结果对比，而算法可以从基础的常见算法入手，比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等等。

参考技术A 决策树算法

决策树是一个利用树状的图形结构来为已知的需求提供相应决策方案的工具。

ID3算法是生成决策树的一种常用算法，通过计算混合物体依据某个判断条件进行分类后的信息增益，选择其中信息增益最大的那个作为本次分类的判断条件。

信息增益是以某个判断条件对物体进行划分前后的熵的差值。熵可以表示物体之间混合的混乱程度，熵越大，对物体进行分类的不确定性就越大。因此可以使用划分前后熵的差值来衡量使用当前判断条件对于混合物体划分效果的好坏。划分前混合物体的熵是一定的，可以用entroy(前)表示，使用某个判断条件划分混合物体，计算划分后的剩余物体的熵 entroy(后)，从而得到：
信息增益 = entroy(前) - entroy(后)。

信息增益越大，代表使用当前的分类条件，可以使系统的熵越小，也就是不确定性越小，从而使接下来分类变得更容易。因此，每次选择分类条件的依据就是判断以当前分类条件分类后，信息增益是否是最大的。如果是，那么它就是当前最优的判断条件。