
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。
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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15