轉行學習Python最好看一下這篇文章

Python如今很是火,語法簡單並且功能強大，不少同窗都想學Python！最近陸陸續續有不少小夥伴問我，學Python到底應該作什麼，從事哪一種崗位。下面是咱們工做圈裏面一些同窗的苦惱：

上面相似的問題羣裏還有不少，我請了一些不一樣崗位的嘉賓來給你們分享經驗，下面談談個人感悟：

1).轉行如爬樹

轉行真的要趁早，年輕的時候，試錯的代價很小，即便你走錯了路還能轉回來！畢竟一棵樹上沒有爬過久，摔下了也不疼。若是年紀大了你在一棵樹上爬了過久了，不敢下來！怕摔着，由於過高，離開地面過久，從新再來的勇氣不足。

2).死命罵80後

網上有一個段子，說老闆能夠拼命罵80後的員工，可是不敢罵90後的員工，緣由是由於80後不少都是35歲以上了，有家有口，都是上有老下有小，負擔很重，並且還有房貸，不敢輕易換工做，因此罵兩句沒有關係！可是90後不行，說不幹就不幹！ 這個段子的真實性不作細究，可是道出了不少中年程序員的危機。

3).年輕真好，可是要有方向

年輕就是資本這句話是對的，尤爲是在互聯網這個行業，年輕的時候你沒有家庭，時間比較多，並且體力和精力都很是充沛，學習的能力比較強，加班熬夜都是沒有問題的！ 可是大部分年輕的時候 不知道本身喜歡什麼，也不知道本身應該走那條路，若是運氣好的話，第一份工做進了一個不錯的單位或者進了一個好的行業，運氣很差，過了3年才知道本身走了彎路！

若是知道本身走了彎路還好，就怕過了5,6年才發現走了彎路，才發現本身待的船要沉，怎麼辦。。。

4).畢業3年很關鍵

人與人的差距就是那畢業以後的3-5年。尤爲是程序員這個行業，有人說是吃青春飯的，我不是很是贊成，但也不否認！程序員35歲之後必定不能仍是在玩底層的碼農，或者至少不能重複的工做，能夠嘗試架構，能夠是嘗試管理，能夠嘗試運營！可是就是不能年復一年日復一日的重複coding,沒有提升沒有突破，你只是10年經歷而不是10年工做經驗！你們在學python的時候確定會遇到不少難題，以及對於新技術的追求，這裏推薦一下咱們的Python學習扣qun：784-758-214，這裏是python學習者彙集地！！同時，本身是一名高級python開發工程師，從基礎的python腳本到web開發、爬蟲、django、數據挖掘等，零基礎到項目實戰的資料都有整理。送給每一位python的小夥伴！每日分享一些學習的方法和須要注意的小細節

二Python崗位的招聘數量分佈

若是真的想進入Python領域，咱們來從數據的角度看看，到底選擇那個方向贏面會大一點，畢竟轉行最怕走彎路。我從崗位的數量，城市和最高年薪(均值)幾個維度簡單分析。

1.Python崗位的需求數量

• 後端開發崗位是大戶,是目前全部Python崗位裏面需求量最大近一半，需求數量是爬蟲工程師的10倍

• 其次是數據分析崗位,僅次於Python後端開發

• 數據挖掘和機器學習很是相似，能夠合算在一塊兒，大概有17%的份額，可是也僅僅是數據分析崗位的一半，看來AI崗位遠沒有飽和！

• 爬蟲的崗位很是少，看了爬蟲崗位需求已經逐漸的降下來，因此想轉行從事爬蟲的須要考慮一下

2.Python招聘需求最熱門的城市

基本Python的崗位都在北上廣深杭州，其中杭州的需求要明顯大於廣州。

3.Python崗位的年薪

這裏對5000多的職位的樣本數據進行初步分析，我取了最大年薪而後取均值來統計。發現AI崗位薪資仍是搖搖領先。機器學習的崗位年薪過30多萬很是日常，好一點的都是50W,比數據分析崗位和爬蟲崗位工資高了近50%， 人工智能薪水真的很肥！

三各個崗位具體的細節分佈以下

1).爬蟲崗位

2).數據分析崗位

3).機器學習和數據挖掘

4).後端開發

綜上所述，幹Python這一行薪資最高走機器學習數據挖掘的道路，若是招聘比較廣走Python後端開發，工做會好找一些，由於數據量大！若是轉行只是想作