なぜPythonを勉強して就職を勧めないのか? なぜPythonだけで就職するのは難しいのか? 働くプログラマーのPythonの仕事のいくつかの状況について話す

多くの友人がプライベート メッセージで私と通信したとき、
彼は Python を学びたいと言い
、私の意見を聞きたいと言い
ました. 私は
ビートが現在
比較的人気のある言語であるべきだと言わざるを得ません
. これは本当ですが、
人気があります.
それは仕事を見つけるのが簡単でなければならないことを意味するに違いありません.
Python もとても好きです
. Python を補助言語として使用してい
ます.就職活動をする際に知っておくべきこと、特に合格して就職活動の唯一の科目としてそれしか使えない場合は、実際にそれを見つけるのは非常に困難であることがわかります。というわけで、この記事では主になぜそれが普通なのかを分析したいと思います.念のため言っておきますが、私がPythonに対して偏見を持っていると言っているわけではありません.理性的に分析してみましょう 皆さんの参考になれば幸いです道に迷わないでくださいまず第一に
























射撃の応用分野から分析したい.
射撃の主な応用分野には
約5つの側面があります.
5つの側面があります. 1つ目は、人工知能である
いわゆるAIとMLと、人工知能のアルゴリズム分野です.これは機械学習の分野です. 2番目の分野はデータ分析であり、3番目はクロールと呼ばれ、4番目は生体内開発であり、5番目はもう少し複雑な、つまり自動テストです. いくつかの操作とメンテナンス, およびいくつかの補助スクリプト.一部の補助ツールはブランドを使用してそうします.撮影アプリケーションには主に5つの領域があります.多くの分野があるようですが、それらを注意深く分析すると、各分野はそうではないことがわかります.楽観的.最初に, いわゆる AI と ML 分野について話しましょう, 人工知能と機械学習の分野です.データ分析もあります.これら 3 つの分野をまとめてこの分野について話しましょう.主に Python を使用してアルゴリズムを行う, 主にアルゴリズムを行う.要件は実際には非常に高いです.最初のものは、強力な数学的基礎が必要であることです.次に、強力な論理的思考が必要です.今はそれについて話さないでください.重要なポイントPython の人工知能です。































基礎学習やデータ解析の分野では
一般的に学歴要件がある
ので、特に楽観視できるものではありません.これ
が第一分野であり
、第二分野がいわゆる爬虫類分野です
.
数年後には、
足し算を使ってクローラーを作成すれば、実際には非常に簡単にクロールできる有名な
Web サイトをクロールするなど、一部の Web サイトをクロールできるようになります。クロールはますます難しくなり、実際に多くのウェブサイトが逆クロールを行っています. メカニズムはかなり強力なので、興味のあるものにクロールしようとするとクローラーはますます難しくなります.では、どのような分野を登るのか. ?とにかく、私は特定の分野について特に楽観的ではありません.非常に複雑です. これは1つであり、もう1つは爬虫類です.爬虫類を自分のものにするかどうかは本当に考えます.仕事の方向性は爬虫類だと思います. 少し推測ですが、クローラーのアンチクロール傾向は今後ますます深刻になることは間違いないので、私はそうではありません.





























クローラーを使用してクローラーを学習することをすべての人に強くお勧めするわけではありません.3
番目の領域は外部開発です.
実際、中国のインターネット企業では、外部のバックエンドの例
にPythonを大規模に使用することはほとんどありません.実際には. Douban は Python を使用しているようです. バックエンドと Toutiao は以前は Python を使用していましたが、現在は主にGoulangに変更されていることがわかります.しかし、Python を使用してそれを行う大規模で大きなヘッドのインターネット企業があることを確認するのは困難です.メインの外部バックエンドは比較的小さく感じるので、このフィールドは、人々が発行または検討する必要があるもう 1 つのフィールドです. 最後のフィールドはブランドだと思います. もう少し使用されます, つまり、自動テスト.たとえば、どのようなAP フレームワークは、APP テストを自動化するためにAPP 企業によって使用されます? 一部の企業はブランドを補助スクリプトとして使用します, 一部の企業はビートを使用していくつかのことを行います. 自動化するものもあります.これはビートの最後のフィールドの1つです.このフィールドは本当に広く使われています。





























上記を分析した後、ビートは私たちが想像していたほど人々に近いものではないことが
わかりました.それらの多くは外見です.多くの分野で, しきい値は実際には非常に高いです.アルゴリズムの要件, 数学, および学術資格は本当に非常に高いので、このブランドと呼んでいます.撮影方法しか知らないので、仕事を見つけるのは難しいです. それは撮影の応用分野のためです. 2点目は、撮影の市場ポジションを分析することです.純粋なシューティングの仕事はあまりないことがわかりましたか? もう 2 点目は、シューティングの強みです.データ分析とアルゴリズムの観点から言えば、データ分析とアルゴリズムは比較的ハイエンドなポジションです. 1 つ目は、あるということです.比較的少数のポジション.明らかに,フロントエンドとバックエンドの開発ポジションはそれほど多くありません. .私が思うに、または私が思うに、Python は人々にあまり近づきません.私が思う 3 番目のポイントは、より重要であり、非常に重要なポイントでもあります. Python アルゴリズムとデータ分析の位置付けが異なるということです. 教育のしきい値は一般的に必要です.これは非常に悲観的なことでもあります。

































いろいろ分析した結果、
実際にbeatを最初の題材
にしたい、純粋なbeatを使って就職したいのであれば、考えなければならないことがわかりました。ですから、振り返ってみると皆さんも気をつけてくださいね. 実はこれは、国内の支店のほとんどが、いわゆる情報システム構築や情報化構築を実際に行っているからです.実際、多くの企業がシステムを行う、つまり、さまざまなことを行う.どのような管理システム、さまざまな支払いシステム、およびいくつかの金融システム?講義の後、それらはすべて情報システムの構築に関するものです.これらの外国向けの構築を行う過程で,実際には, , 特に舞台裏では,それは良い話になるはずです. この分野の主要な生産性ツールです.他のどのPythonよりも多くの投稿があります.また, 多くのいわゆるPythonはいわゆるPythonです.それらの多くはPythonから来ています.養成所とかそういう警備員がいる場合がほとんどで、その中に材料が入っているので、Pythonを習うために養成所に行きたい人は予約を入れておくことをお勧めします。

































学業成績が良いか
、アルゴリズムと数学的構造が非常に優れている場合を除き、
トレーニングに合格することに抵抗があるか、分析があまり良くないため問題がある可能性があると
思います。 . 親密さ,誰もが注意を払う必要があります.上記のことが信じられない場合,実際にビートを使って仕事を見つけることができます.試してみて、壁にぶつかるかどうかを確認してください.この記事では,教えてください.ビートを学ぶという私の考えについて . また、誰もが誤解して穴に落ちてしまうのではないかと心配し、テンポに対する特に高い期待を報告しました.就職するためにテンポを学びたい、これは話題ですが、誰でもできますビート文法は複雑ではないので独学で、言語自体は比較的負担が少なく負担が少ないので、ということです。誰でも簡単に始められるので、言語自体の負担から興味のあることに自然と意識が移っていきます.


































そうです, それは確かに大きな利点です.
これはブランドの利点です. 私たちはそれを認めます.
それから私たちは通常仕事をします.時には私のように, 私たちは通常、いくつかの小さなツールと自動化されたスクリプトを作成する
のに時間をかけます.その効率は本当に高いです.というわけでPythonの話をします.そう思う私はいつもPythonを第二言語、第二言語と考えてきました.Pythonをメイン言語として就職活動をする場合は、あえてしません.ですから、私はこの観点を皆さんと共有し、皆さんがそれに注意を払うことができれば幸いです.IT技術者が働き、起業することへの反撃について、より多くの話を共有します.