python數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景如何？這是一個非常好的問題。作為一個it從業(yè)者和教育工作者，讓我來回答這個問題。首先，從工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢來看，Python數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景還是非常廣闊的

python數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景如何？

這是一個非常好的問題。作為一個it從業(yè)者和教育工作者，讓我來回答這個問題。

首先，從工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢來看，Python數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景還是非常廣闊的。一方面，數(shù)據(jù)分析本身的應(yīng)用場景會越來越多。另一方面，python語言也廣泛應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，因此python數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展空間相對較大。

如果你想走Python數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展道路，你應(yīng)該從以下三個方面提高你的職業(yè)價值：第一，注意新技術(shù)的學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)分析技術(shù)是一個快速迭代的領(lǐng)域，因此數(shù)據(jù)分析人員必須跟上技術(shù)的發(fā)展趨勢，尤其要注意算法相關(guān)知識的學(xué)習(xí)。從大技術(shù)的角度來看，目前的數(shù)據(jù)分析方法主要是基于統(tǒng)計學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的發(fā)展?jié)摿Ρ容^大，而且機(jī)器學(xué)習(xí)也是人工智能技術(shù)體系的重要組成部分，因此必須重視機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)知識的學(xué)習(xí)和深化。

第二，關(guān)注平臺的價值。數(shù)據(jù)分析師要想提升自己的職業(yè)價值，不僅要提高自己的技術(shù)水平，還要從工作效率方面入手，而提高工作效率更有效的途徑就是合理利用平臺。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代必然是平臺時代。數(shù)據(jù)分析作為大數(shù)據(jù)平臺的一項重要功能，必然會得到平臺的大量支持，因此數(shù)據(jù)分析人員必須重視技術(shù)平臺的應(yīng)用。

第三，注重行業(yè)知識的積累。數(shù)據(jù)分析師對行業(yè)知識的要求非常高。為了使數(shù)據(jù)分析在行業(yè)中發(fā)揮更重要的作用，數(shù)據(jù)分析人員必須能夠根據(jù)行業(yè)選擇和應(yīng)用技術(shù)。

從事python后端需要學(xué)什么技術(shù)？

對于Python學(xué)習(xí)者來說，他們需要掌握以下技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)編程。網(wǎng)絡(luò)編程在生活和發(fā)展中無處不在。哪里有通信，哪里就有網(wǎng)絡(luò)。它可以稱為一切發(fā)展的“基石”。對于所有的編程開發(fā)人員來說，我們必須知道它是什么，為什么是這樣，所以網(wǎng)絡(luò)部分將從協(xié)議、包、解包等底層進(jìn)行深入的分析。

2. 爬蟲開發(fā)。所有網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)作為資源，通過自動化程序進(jìn)行有針對性的數(shù)據(jù)采集和處理。爬蟲開發(fā)項目包括跨越式反爬蟲策略、高性能異步IO、分布式爬蟲等，并對scrapy框架的源代碼進(jìn)行分析，了解其原理，實現(xiàn)定制的爬蟲框架。

3. 網(wǎng)絡(luò)開發(fā)。Web開發(fā)包括前端和后端兩部分。前端部分將您從“黑白”帶到“彩色”世界，而動態(tài)網(wǎng)頁的后端部分則是手工開發(fā)的。它需要你從10行代碼到n百萬行代碼來實現(xiàn)和使用你自己的微網(wǎng)框架。對框架的解釋涵蓋了數(shù)據(jù)、組件、安全性和其他領(lǐng)域的知識。它可以從底層了解其工作原理，控制任何行業(yè)主流的web框架環(huán)境。

4. It自動化發(fā)展。It運(yùn)維自動化是根據(jù)It服務(wù)需求，將靜態(tài)設(shè)備結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為動態(tài)彈性響應(yīng)的一組策略。目的是減少人工干預(yù)，降低人員成本和出錯概率。從設(shè)計層面、框架選擇、靈活性、可擴(kuò)展性、故障處理，以及如何優(yōu)化與各大互聯(lián)網(wǎng)公司的實際案例的聯(lián)系，如fortress machine、CMDB、全網(wǎng)監(jiān)控、主機(jī)管理等，可以帶您開發(fā)出企業(yè)中最常用的項目。財務(wù)分析。財務(wù)分析包括學(xué)習(xí)財務(wù)知識和python相關(guān)模塊。它帶你從金融小白到量化交易策略的發(fā)展。學(xué)習(xí)內(nèi)容包括numpypandasSciPy數(shù)據(jù)分析模塊和其他常用的金融分析策略，如“雙倍移動平均線”、“周規(guī)則交易”、“羊駝策略”、“雙刺交易策略”等，讓夢想成真，進(jìn)入金融行業(yè)不再是夢想。

6. 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)。隨著人工智能時代的到來，首先介紹了深度機(jī)器學(xué)習(xí)課程。它包括機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和公共知識，如分類、聚類、回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和公共類庫，并根據(jù)周圍的事件作為案例，逐步經(jīng)過預(yù)處理、建模、訓(xùn)練、評價和參數(shù)化。人工智能是未來科學(xué)技術(shù)發(fā)展的新趨勢。Python作為最重要的編程語言，必將有很好的發(fā)展前景?，F(xiàn)在也是學(xué)習(xí)python的好機(jī)會。

學(xué)的Python，爬蟲沒學(xué)好，數(shù)據(jù)分析還得用爬蟲，怎么辦？

1. 首先，我們要有信心，任何技術(shù)都是從入門到精通。爬蟲是應(yīng)用級技術(shù)。前提是學(xué)好基礎(chǔ)技術(shù)，學(xué)好爬蟲是理所當(dāng)然的?；A(chǔ)層次的知識包括：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、操作系統(tǒng)、算法研究、離散數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、微積分等知識如果時間不允許，要理解就行，但必須全面。

3. 應(yīng)用層的技術(shù)是海量的，比如Python本身，大數(shù)據(jù)，crawler，各種web開發(fā)語言等等，可以說我的生活是有限的，我對它一無所知。星星之火可以燎原。如果我開始學(xué)習(xí)，我就不用擔(dān)心學(xué)好了。我舉一個例子：我在學(xué)校的時候不懂河內(nèi)塔的算法，但是工作之后，隨著知識和經(jīng)驗的積累，當(dāng)你回首往事，你會明白的。

學(xué)不好和學(xué)不好沒有區(qū)別。相信你自己