值得关注的下一件大事是Python，对此毫无疑问。 与它的价值，职业机会或可用工作有关的问题不必担心。 随着Python迅速停止在开发人员和其他各个领域的普及，它对您职业发展的巨大贡献。
有一些原因使Python成为“No 1”。 它是易于编写的脚本语言，可以快速学习。 因此减少了项目代码的总体开发时间。 它具有一组不同的库和API，它们支持数据分析，数据可视化和数据操作。
Python职业数量和薪水图
尽管对Python开发人员的需求很高，但供应量确实非常低。 为了证明这一点，我们将考虑HR专业声明。 预计该专业人员将分别招募10位Java和Python程序员。 Java涌入了大约100份好的简历，但是Python却只有8份好的简历。 因此，尽管他们不得不经过漫长的过程来筛选出优秀的候选人，但是使用Python时，他们别无选择，只能选择这8个候选人。
这告诉您有关情况的什么信息？ 尽管Python语法简单，但我们确实需要更多的人来提高自己的技能。 这就是让人获得Python技能的绝好机会。 当我们谈论工作数量时，Python可能不会太多。 但是每个Python程序员都有大量的工作。
有关Python事业的另一个好消息，不久前，一家独角兽软件公司面临困境。 它赢得了与一家美国大型银行的2亿美元（120亿卢比）合同，为其开发应用程序商店。 但是该公司缺乏足够灵巧的Python程序员。 由于Python是该项目的最佳语言，因此它最终向美国的自由Python程序员小组支付了三倍的账单。诸如Indeed和Naukri之类的职位委员会为Python提供了大约20,000至50,000个职位列表，这表明Python职业机会很高。 选择Python从事您的职业是一个不错的选择。 以下统计数据显示了主要编程语言的总职位发布
Python中这些令人印象深刻的薪水数字也适用于各种职位。 根据PayScale的统计，Python技能的年薪约为62,878美元，在美国甚至更高。 随着资格/证书和经验的增加，数字会更高。 它是增长最快的编程语言之一，并且增长稳定，没有任何威胁。 当前和未来几年，它的重要性不亚于Java，C，C ++，甚至还不止这些。 大型公司在其基于服务器的小型项目中采用Python，这正在增加对python的需求。
Python工作的类型
那么，您可以使用Python从事哪些类型的工作？
好吧，其中之一是Python范围在数据科学和分析中非常密集。 客户通常希望从其数据池中提取隐藏模式。 在机器学习和人工智能中它也是首选。 数据科学家喜欢Python。 另外，在有关Python应用程序的文章中，我们了解了Python如何在Web开发，桌面应用程序，数据科学和网络编程中无处不在。
Python工作档案
在履历表上使用Python后，您可能会在一家知名公司中担任以下职位之一：
1.软件工程师
- 分析用户需求
- 编写和测试代码
- 撰写操作文件
- 咨询客户并与其他员工紧密合作
- 开发现有程序
2.高级软件工程师
- 开发高质量的软件架构
- 通过脚本和其他工具自动化任务
- 查看和调试代码
- 执行验证和验证测试
- 实施版本控制和设计模式
- DevOps工程师
- 部署更新和修复
- 分析和解决技术问题
- 维护和故障排除的设计程序
- 开发脚本以自动化可视化
- 提供2级技术支持
4.数据科学家
- 识别数据源并使收集自动化
- 预处理数据并进行分析以发现趋势
- 设计预测模型和ML算法
- 执行数据可视化
- 提出应对业务挑战的解决方案
5.高级数据科学家
- 监测初级数据分析师
- 构建分析工具以生成见解，发现模式并预测行为
- 实施基于ML和统计的算法
- 提出想法以利用拥有的数据
- 与业务伙伴交流发现结果
尽管许多顶级公司都坚持使用Java，但Python是最古老但仍在发展的技术之一。 Python的未来充满希望：
1.人工智能
人工智能是机器显示的智能。 这与人类和其他动物所展现的自然智慧形成鲜明对比。 它是接管世界的新技术之一。 当谈到AI时，Python是首选之一。 实际上，它是最适合的语言之一。
为此，我们拥有专用于让AI代替人工的各种框架，库和工具。 它不仅有帮助，而且还提高了效率和准确性。 人工智能为我们提供了语音识别系统，自动驾驶汽车等。
以下工具和库可用于这些AI分支：
- 机器学习 - PyML, PyBrain, scikit-learn, MDP Toolkit, GraphLab Create, MIPy
- 通用AI - pyDatalog, AIMA, EasyAI, SimpleAI
- 神经网络 - PyAnn, pyrenn, ffnet, neurolab
- 自然语言和文字处理 - Quepy, NLTK, genism
2.大数据
大数据是指庞大而复杂的数据集，以至于传统的数据处理应用程序软件不足以处理它们。
Python帮助大数据增长，它的库使我们能够跨集群分析和处理大量数据：
- Pandas
- scikit-learn
- NumPy
- SciPy
- GraphLab Create
- IPython
- Bokeh
- Agate
- PySpark
- Dask
3.网络
Python还使我们能够配置路由器和交换机，并以经济高效的方式执行其他网络自动化任务。为此，我们有以下Python库：
- Ansible
- Netmiko
- NAPALM(Network Automation and Programmability Abstraction Layer with Multivendor Support)
- Pyeapi
- Junos PyEZ
- PySNM
- Paramiko SSH
所有这些技术现在和将来都依赖于Python。
为什么是Python？
- 它的简洁明了使其非常适合初学者。
- 它有一个庞大的社区，为社区的发展不断做出贡献。
- 由于需求/供应比率高，它提供了绝佳的职业机会
- 我们有许多框架可以简化Web开发的工作。
- Python是人工智能和机器学习的首选语言。
- Raspberry Pi是一台微型计算机，它使我们能够使用Python进行自己的DIY，而且价格不会太高。
- 初创企业和公司都因其强大和简单而广泛使用Python。
- 在StackOverflow开发人员调查报告中，Python一直位居最受欢迎的编程语言之首。
Python技能
在了解了Python拥有的所有机会之后，很高兴了解它的所有来龙去脉。始终将重点放在技能上，这样您才能脱颖而出。它们可以细分如下：
- 核心Python（Python 2和Python 3之间的基本知识就足够了，不需要所有模块的完整知识）
- Web框架（学习常见的Python框架，例如Django或Pandas）
- 对象关系映射器（能够通过ORM而不是SQL连接到数据库）
- 了解多进程体系结构（能够编写和管理线程以实现高性能）
- RESTful API（了解如何使用它们以及如何与它们集成组件）
- 构建Python应用程序（应该知道如何打包代码以及部署和发布）
- 良好的沟通和设计能力（能够与成员很好地沟通，并能够实现可伸缩，安全和高度可用的服务器）
这里给大家分享一份Python全套学习资料，包括学习路线、软件、源码、视频、面试题等等，都是我自己学习时整理的，希望可以对正在学习或者想要学习Python的朋友有帮助！
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1️⃣零基础入门
① 学习路线
对于从来没有接触过Python的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
② 路线对应学习视频
还有很多适合0基础入门的学习视频，有了这些视频，轻轻松松上手Python~
③练习题
每节视频课后，都有对应的练习题哦，可以检验学习成果哈哈！
因篇幅有限，仅展示部分资料
2️⃣国内外Python书籍、文档
① 文档和书籍资料
3️⃣Python工具包+项目源码合集
①Python工具包
学习Python常用的开发软件都在这里了！每个都有详细的安装教程，保证你可以安装成功哦！
②Python实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲代码，动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿！
③Python小游戏源码
如果觉得上面的实战案例有点枯燥，可以试试自己用Python编写小游戏，让你的学习过程中增添一点趣味！
4️⃣Python面试题
我们学会了Python之后，有了技能就可以出去找工作啦！下面这些面试题是都来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
5️⃣Python兼职渠道
而且学会Python以后，还可以在各大兼职平台接单赚钱，各种兼职渠道+兼职注意事项+如何和客户沟通，我都整理成文档了。
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