Python職業機會–是否值得學習Python?

值得關注的下一件大事是Python，對此毫無疑問。 與它的價值，職業機會或可用工做有關的問題沒必要擔憂。 隨着Python迅速中止在開發人員和其餘各個領域的普及，它對您職業發展的巨大貢獻。

有一些緣由使Python成爲「No 1」。 它是易於編寫的腳本語言，能夠快速學習。 所以減小了項目代碼的整體開發時間。 它具備一組不一樣的庫和API，它們支持數據分析，數據可視化和數據操做。

 Python職業數量和薪水圖

儘管對Python開發人員的需求很高，但供應量確實很是低。 爲了證實這一點，咱們將考慮HR專業聲明。 預計該專業人員將分別招募10位Java和Python程序員。 Java涌入了大約100份好的簡歷，可是Python卻只有8份好的簡歷。 所以，儘管他們不得不通過漫長的過程來篩選出優秀的候選人，可是使用Python時，他們別無選擇，只能選擇這8個候選人。

這告訴您有關狀況的什麼信息？ 儘管Python語法簡單，但咱們確實須要更多的人來提升本身的技能。 這就是讓人得到Python技能的絕好機會。 當咱們談論工做數量時，Python可能不會太多。 可是每一個Python程序員都有大量的工做。

有關Python事業的另外一個好消息，不久前，一家獨角獸軟件公司面臨困境。 它贏得了與一家美國大型銀行的2億美圓（120億盧比）合同，爲其開發應用程序商店。 可是該公司缺少足夠靈巧的Python程序員。 因爲Python是該項目的最佳語言，所以它最終向美國的自由Python程序員小組支付了三倍的帳單。諸如Indeed和Naukri之類的職位委員會爲Python提供了大約20,000至50,000個職位列表，這代表Python職業機會很高。 選擇Python從事您的職業是一個不錯的選擇。 如下統計數據顯示了主要編程語言的總職位發佈

Python中這些使人印象深入的薪水數字也適用於各類職位。 根據PayScale的統計，Python技能的年薪約爲62,878美圓，在美國甚至更高。 隨着資格/證書和經驗的增長，數字會更高。 它是增加最快的編程語言之一，而且增加穩定，沒有任何威脅。 當前和將來幾年，它的重要性不亞於Java，C，C ++，甚至還不止這些。 大型公司在其基於服務器的小型項目中採用Python，這正在增長對python的需求。

Python工做的類型

那麼，您可使用Python從事哪些類型的工做？

好吧，其中之一是Python範圍在數據科學和分析中很是密集。 客戶一般但願從其數據池中提取隱藏模式。 在機器學習和人工智能中它也是首選。 數據科學家喜歡Python。 另外，在有關Python應用程序的文章中，咱們瞭解了Python如何在Web開發，桌面應用程序，數據科學和網絡編程中無處不在。

Python工做檔案

在履歷表上使用Python後，您可能會在一家知名公司中擔任如下職位之一：

1.軟件工程師

• 分析用戶需求
• 編寫和測試代碼
• 撰寫操做文件
• 諮詢客戶並與其餘員工緊密合做
• 開發現有程序

2.高級軟件工程師

• 開發高質量的軟件架構
• 經過腳本和其餘工具自動化任務
• 查看和調試代碼
• 執行驗證和驗證測試
• 實施版本控制和設計模式

3. DevOps工程師

• 部署更新和修復
• 分析和解決技術問題
• 維護和故障排除的設計程序
• 開發腳本以自動化可視化
• 提供2級技術支持

4.數據科學家

• 識別數據源並使收集自動化
• 預處理數據並進行分析以發現趨勢
• 設計預測模型和ML算法
• 執行數據可視化
• 提出應對業務挑戰的解決方案

5.高級數據科學家

• 監測初級數據分析師
• 構建分析工具以生成看法，發現模式並預測行爲
• 實施基於ML和統計的算法
• 提出想法以利用擁有的數據
• 與業務夥伴交流發現結果 

儘管許多頂級公司都堅持使用Java，但Python是最古老但仍在發展的技術之一。 Python的將來充滿但願：

1.人工智能

人工智能是機器顯示的智能。 這與人類和其餘動物所展示的天然智慧造成鮮明對比。 它是接管世界的新技術之一。 當談到AI時，Python是首選之一。 實際上，它是最適合的語言之一。

爲此，咱們擁有專用於讓AI代替人工的各類框架，庫和工具。 它不只有幫助，並且還提升了效率和準確性。 人工智能爲咱們提供了語音識別系統，自動駕駛汽車等。

如下工具和庫可用於這些AI分支：

• 機器學習 - PyML, PyBrain, scikit-learn, MDP Toolkit, GraphLab Create, MIPy
• 通用AI - pyDatalog, AIMA, EasyAI, SimpleAI
• 神經網絡 - PyAnn, pyrenn, ffnet, neurolab
• 天然語言和文字處理 - Quepy, NLTK, genism

2.大數據

大數據是指龐大而複雜的數據集，以致於傳統的數據處理應用程序軟件不足以處理它們。

Python幫助大數據增加，它的庫使咱們可以跨集羣分析和處理大量數據：

• Pandas
• scikit-learn
• NumPy
• SciPy
• GraphLab Create
• IPython
• Bokeh
• Agate
• PySpark
• Dask

3.網絡

Python還使咱們可以配置路由器和交換機，並以經濟高效的方式執行其餘網絡自動化任務。爲此，咱們有如下Python庫：

• Ansible
• Netmiko
• NAPALM(Network Automation and Programmability Abstraction Layer with Multivendor Support)
• Pyeapi
• Junos PyEZ
• PySNM
• Paramiko SSH

全部這些技術如今和未來都依賴於Python。

爲何是Python？

• 它的簡潔明瞭使其很是適合初學者。
• 它有一個龐大的社區，爲社區的發展不斷作出貢獻。
• 因爲需求/供應比率高，它提供了絕佳的職業機會
• 咱們有許多框架能夠簡化Web開發的工做。
• Python是人工智能和機器學習的首選語言。
• Raspberry Pi是一臺微型計算機，它使咱們可以使用Python進行本身的DIY，並且價格不會過高。
• 初創企業和公司都因其強大和簡單而普遍使用Python。
• 在StackOverflow開發人員調查報告中，Python一直位居最受歡迎的編程語言之首。

Python技能

在瞭解了Python擁有的全部機會以後，很高興瞭解它的全部前因後果。始終將重點放在技能上，這樣您才能脫穎而出。它們能夠細分以下：

• 核心Python（Python 2和Python 3之間的基本知識就足夠了，不須要全部模塊的完整知識）
• Web框架（學習常見的Python框架，例如Django或Pandas）
• 對象關係映射器（可以經過ORM而不是SQL鏈接到數據庫）
• 瞭解多進程體系結構（可以編寫和管理線程以實現高性能）
• RESTful API（瞭解如何使用它們以及如何與它們集成組件）
• 構建Python應用程序（應該知道如何打包代碼以及部署和發佈）
• 良好的溝通和設計能力（可以與成員很好地溝通，並可以實現可伸縮，安全和高度可用的服務器）
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總結

Python的增加在不久的未來是很是有但願的。 經過正確的平臺得到正確的技能將使您得到理想的工做。