前言；哪些人适合学Python；为什么那么多人学Python，学完到底能干嘛：Python全栈工程师，Python爬虫工程师，推荐系统工程师
前言
2020年，值得历史铭刻的一年。不管是对程序员，各大互联网企业、餐饮行业，甚至全中国的企业都造成了很大的影响，现在国外更加严重。每个人都在努力奋斗，勇敢的抗争，贡献出自己的一份力量。
在这种情况下，想学习Python或者已经参加Python开发的人员，肯定特别关心一件事情：为什么要学习Python？学完Python能做什么？哪些人适合学Python？2020年最新Python的就业情况怎么样？该怎么来提升自己来适应社会的发展呢？
哪些人适合学Python？
1.零基础在校学生
如果你自制力强，有上进心，想通过学习来改变现状，学习一门编程技术不失为一种选择!
2.前端开发人员
不想仅限于H5、CSS3开发，Python将是一个不错的选择。
3.想做全栈开发工程师
立志做全能型人才，一人搞定前后端，那么Python不失为一种选择。
4.网络运维转开发
从事传统网络运维工作，想要转型做开发，那你适合学Python。
5.传统IT转互联网
想从企业软件开发转向Web互联网方向，那么Python的学习是一个不错的选择。
6.准备进军AI领域
Python是人工智能开发主要应用语言，进军AI领域紧追趋势发展。
为什么那么多人学Python，学完到底能干嘛？
从
1.Python全栈工程师
使用python相关工具和知识完成从前端页面的实现，到后台代码的编写，再到数据库的管理，一人可以搞定一个公司网站的所有事情，真正实现全栈开发。
第一，Python语言基本语法。Python语言的基本语法掌握起来并不困难，甚至可以说非常简单，因为Python是脚本语言，所以语法也比较直接
第二，Python做Web开发。
Python是Web开发的传统三大解决方案之一（还包括Java和PHP），Web开发是全栈工程师必须掌握的内容。用Python做Web开发需要学习对应的框架，比如Django。
第三，Python做数据分析。Python做数据分析是一个比较常见的应用场景，Python做数据分析需要学习对应的算法以及实现过程。会使用到的库包括Numpy、matplotlib等。
第四，Python做爬虫。Python做爬虫应用是一个非常常见的应用，有大量的案例可以参考。
第五，Python做机器学习类应用。Python目前在机器学习领域（人工智能相关）的应用非常普遍，所以对于Python全栈工程师来说，掌握机器学习相关的内容也是有必要的。需要掌握的算法包括决策树、朴素贝叶斯、回归、kNN分类等，同时需要掌握基本的线性代数和概率论相关知识。
2.PythonWeb开发工程师
前端开发工程师是Web前端开发工程师的简称，2007年才真正开始受到重视的一个新兴职业。Web前端开发技术是一个先易后难的过程，主要包括三个要素：HTML（标准通用标记语言下的一个应用）、级联样式表和JavaScript。
前端开发工程师不仅要掌握基本的Web前端开发技术，网站性能优化、SEO和服务器端的基础知识，而且要学会运用各种工具进行辅助开发以及理论层面的知识，包括代码的可维护性、组件的易用性、分层语义模板和浏览器分级支持等。
3.Python爬虫工程师
互联网是由一个一个的超链接组成的，从一个网页的链接可以跳到另一个网页，在新的网页里，又有很多链接。理论上讲，从任何一个网页开始，不断点开链接、链接的网页的链接，就可以走遍整个互联网！这个过程是不是像蜘蛛沿着网一样爬？这也是“爬虫”名字的由来。
作为爬虫工程师，就是要写出一些能够沿着网爬的”蜘蛛“程序，保存下来获得的信息。一般来说，需要爬出来的信息都是结构化的，如果不是结构化的，那么也就没什么意义了（百分之八十的数据是非结构化的）。爬虫的规模可大可小，小到可以爬取豆瓣的top 250电影，定时爬取一个星期的天气预报等。大到可以爬取整个互联网的网页（例如google）。
4.Python数据分析师
数据分析师是专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
数据分析师是指基于大数据进行数据处理分析的人员，能熟练的用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总、理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析师在企业中发挥的价值在于能够利用已有的数据资料（一手或二手的）进行观测，实验，研究分析出背后的一套规律为企业进行优化决策。业务层面的员工需要写出数据报告给老板看，如果你的分析结果对企业决策（如营销计划）有改善从而提高了业绩，那么待遇肯定是意想不到的。
此岗位重在“分析”，首先要有一定的数据灵敏度和数学底子，知道在什么样的数据规模下，需要看什么样的数据指标。了解常规的数据挖掘算法，可以使用一些工具得到预期的结果。当然用工具的话是需要公司系统支持一些数据分析软件的，SPSS啊，Clementine什么的，如果没有，说句难听的，弄个Excel表格在有些公司也叫数据分析师。当然有些数据分析师Excel玩儿的可以很溜，可以用Excel模拟一个CTR预估算法的迭代过程。
岗位缺口大：未来中国基础性大数据人才缺口将达到1400万，数据分析人才需求将达150万；
就业薪资高：初入职场的分析师薪资可达13000元/月左右，2年以上工作数据分析师薪资高达30000元/月以上。
就业前景广：结合互联网、金融、科技、城市管理等方向数据业务，成为业务数据分析师;后期往数据挖掘工程师、数据工程师、数据科学家、Al工程师等方向发展。
5.Python数据挖掘师
偏技术，偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码很多代码。通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。岗位重点是要“挖掘”，所以对于人的要求就是要熟悉挖掘的方法，挖掘的工具，或者至少知道在什么平台应该用什么工具，面对什么样的需求应该怎么解。
数据挖掘：高等数学，数值分析，线性代数，凸优化，运筹学(这些是基本)数字信号处理，模式识别，矩阵论(进阶)。
总的来说，代码能力强直接搞算法，弱就先做数据分析。
6.Python机器学习工程师
观察数据—>找特征—>设计算法—>算法验证—>洗数据—>工程化—>上线看效果—>goto 观察数据
算法工程师需要具备哪些技能：
数据敏感性，观察力数学抽象能力，数学建模能力和数学工具的熟练使用的能力能随手编脚本代码的能力，强大的计算机算法编程能力，高级开发工程师的素质想象力，耐性和信心，较强的语言表达能力，抗打击能力然后，还有很关键的一点，你需要很聪明。7.数据处理工程师
1. 参与数据仓库/数据集市的逻辑与物理数据模型设计，负责源系统数据探索与数据映射。
2. 负责数据仓库/数据集市的临时提数需求，按需要完成一定复杂程度的统计分析与数据探索。
3. 根据分析方案设计数据支撑需求，获取、整理、清洗和转换数据，以满足分析建模的输入要求。
8.推荐系统工程师
工作职责: 负责推荐引擎的研发和重构,在高并发和复杂业务场景下,提升推荐系统的各项指标,保障在线服务的稳定性。
9.推荐系统架构师（有点高端，得好好努力了）
岗位职责：1.参与项目的需求分析、概要设计、详细设计，技术文档的编写；2.负责开发框架的搭建、改进,以及开源组件的评估和引进；3.指导软件工程师的日常开发工作，解决开发中的技术问题；4.协助完成项目的测试、系统交付工作，对项目实施提供支持。5.负责跟进服务器安全、稳定、维护和性能优化等工作;
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