想要在职场中站稳脚步，掌握一门硬技术是非常重要的事情。顺应时代发展，抓住新的机遇，在如今市场经济不景气的2020年显得尤为重要。数数当下比较热门或高涨的行业，当属数据分析和人工智能领域，若想进入数据分析或AI行业，就一定要掌握其必备的基本要领，而这项本领就是Python。Python是数据分析或人工智能不能缺少的语言。

下面给大家普及普及为何Python技能是不能缺少的：

1、提供强大的支持：Python这门编程语言无论是对大数据分析，还是人工智能中至关重要的机器学习、深度学习，都具有非常强大的支持。

2、应用范围广泛：Python可以从业的方向有很多，数据分析和人工智能从全社会来看还只是Python其中的一个应用方向，它可以从事的领域不仅仅如此，在职场中Python还可以进行编程爬虫、web开发、运维、测试、工程师等，适合不同人的选择，满足大家的需求。

3、简单容易协作：Python被大家称为胶水语言，不仅可以粘合用Python写的各种模块，还可以将其他语言制作的各种模块联合在一起，进行协调运作。

4、对初学者友好：Python在实现各个功能的过程中，要比其他的编程语言更简单友好，很多功能Python只需要几行代码搞定的事情，而别的编程语言可能需要十几行或者更多的代码才可以搞定。

5、免费的代码库：Python的背后有庞大免费的代码库，让Python成为了开发效率最高、对初学者十分友好的工具。同时很多企业都看中了Python的技能，Python的人才需求量是非常庞大的。

接下来好好给大家梳理一下，学习完Python之后可以的工作主要都有哪些。

1、人工智能：Python语言是人工智能时代的首选语言，人工智能的时代即将到来，也会带领大家进入一个全新的时代之中。在Python语言中，人工智能是非常主要的发展方向，也是非常具有潜力和发展前景的，薪资待遇也是非常高的，根据市场上的就业情况来说，Python人工智能的就业薪资普遍达到了20K以上，即便是初级工程师薪资待遇也可以达到1w左右。

2、数据分析：在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。

3、大数据：数据已经成为了我们生活中非常重要的一部分，大数据技术已经融入到我们的日常生活之中，虽然还没有完全的应用，但是在多个行业都已经开始崭露头角了，Python语言在数据分析上相对于是非常具有优势的，非常的具有效率，虽然学习起来比较难一些，但是可以与Python进行有效的对接。在市场数据分析工程师就业薪资水平也是非常高的，一直都处于不断上升的趋势之中。

4、爬虫工程师：爬虫在我们的生活中一直都是应用非常广泛的，网络爬虫是数据采集的关键，作用是非常明显的。Python因为具有独特的优势所在，可以很快提升对数据抓取程度，目前爬虫工程师的薪资待遇也是非常高的，可以达到15k左右。

5、web开发：基于web开发的框架不是很多，比如说Django，还有Tornado，Flask。其中的Python+Django应用范围是非常广泛的，开发速度也是非常快速的，学习门槛很低，可以帮助我们提供工作的效率。

Python如此受欢迎，那么Python更适合谁呢？

很多人觉得，Python比较简明易学、可读性好，易维护，学习成本和时间相对较短，更适合小白的话，真的是这样的吗？我们来看一组数据：

在这100offer的简历数据库中，仅有Python开发经验的人占34%；相比之下，同时拥有后端、移动端、前端等非Python语言开发岗的程序员最多，占比高达36%。

可见，Python能够同时适合小白和想转型的在职人群。

下面这份学习清单，请你好好查收！

2020抗疫宅家之时，正是你安心学习Python之际

疫情防控的当下，我们被迫成为了“宅男”“宅女”，。这个时候，我们除了坐着、躺着、刷着，让自己的体重增加之外，或者我们还可以增值一下自己。有人说，”一切终将过去，但过去之后，有的人依然停留在原地，有的人已经迭代升级“。疫情面前，我们一起面对，一齐跨越；2020这个春节，我们共克时艰，迎接春天的到来；春天终将到来，在春来到来之前，先让我们好好学习Python，待回归职场或大学之后，我们已是那个更好的自己！

【职场背景】

企业想要在竞争激烈的市场中胜出，决策的速度和反应的效率尤为重要。根据调查显示，75%的企业在面临拟定策略时，常常无法获得实时且有根据的决策信息。什么样的数据、要透过什么样的方法，才能快速且实时的转变成决策时有用的信息，是现代企业所面临最迫切性的问题。

Python集训包含Python基础 – Pandas数据清洗 - Python爬虫 - Python数据可视化（Matplotlib、Seaborn、Pyecharts） - Python机器学习算法等内容，并结合互联网金融、电信、银行、医疗、交通等行业实际案例来建立整套的数据分析和机器学习思路，案例涉及营销优化、风险控制、用户研究、商业部署等领域，更符合企业要求。

【技能掌握】

• 熟练掌握数据科学领域最受欢迎的编程语言-Python
• 掌握使用Python和pandas库进行数据清洗和预处理
• 使用Python爬虫获取网络数据
• 使用matplotlib、seaborn进行初级可视化
• 使用Pyecharts进行高级数据可视化
• 构建机器学习算法进行分类、预测和聚类模型
• 使用Python进行数据分析整体思路、针对业务做出模型最优化选择
• 善用机器学习解决用户画像、精准营销、风险管理等商业问题
• 使用机器学习实操电商、金融、电信、医药行业真实项目案例