パイソンとは何ですか? Python の人材需要の現状はどうなっているのでしょうか? プログラミングを学ぶにはどうすればよいですか?

序文

Python は高級プログラミング言語であり、コードの読みやすさと単純さを重視した設計により、Python は明確な記述、強力なロジック、および少ないコードを備えたスクリプト言語となっています。同時に、Python はクロスプラットフォーム (Windows、MacOS、さまざまな Linux ディストリビューションなど) オペレーティング システム上で実行できるインタープリタ言語でもあります。Python は、Web 開発、ネットワーク プログラミング、データ分析、人工知能などの分野を含む幅広い用途に使用されています。

Python はスイス アーミー ナイフのようなもので、フル機能で使いやすく、タイプミスについては自動的に警告してくれるため、機械と話しているときでも人間的な配慮を感じることができます。

Python 人材需要の現状

Python は現在非常に人気があり、世界で最も広く使用されているプログラミング言語の 1 つです。調査結果は、Python が現在、Web 開発、データ サイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などを含む多くの分野で強い需要とアプリケーションを持っていることを示しています。多くの企業や組織が Python 開発人材を積極的に採用しているため、Python 開発者の需要は現在高いです。

最新の採用統計によると、Python は現在業界で非常に人気があり、Python エンジニアの給与は他の多くのプログラミング言語のエンジニアの給与を上回っています。

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1. 人工知能と機械学習: これは、Python の人材にとって現在最も急務な分野の 1 つです。多くの企業が、機械学習、深層学習、データマイニング、自然言語処理、その他の技術分野を含む人工知能システムを開発および保守できる Python エンジニアを求めています。

2. Web フレームワークと Web 開発: Python には Django や Flask などの人気のある Web フレームワークが多数あるため、多くの企業や組織が Web アプリケーションの構築と保守を支援する Python 開発の人材を必要としています。

3. データ サイエンスとデータ分析: Python には、Pandas、NumPy、Matplotlib など、データ サイエンスとデータ分析のためのライブラリとフレームワークが多数あります。したがって、Python は、大量のデータを分析してデータの洞察を抽出する必要がある企業や組織にとっても有望です。

4. ゲーム開発: Python は、主に Pygame を通じてゲーム開発にも使用できます。ゲーム開発の分野で Python を適用することはあまり一般的ではありませんが、Python の継続的な開発と進歩により、Python を選択するゲーム開発者はますます増えると考えられます。

Pythonを学ぶ

1. 基本を理解する: まず、データ型、演算子、制御フロー、関数など、Python の基本を学ぶ必要があります。Python の公式ドキュメント、参考書、オンライン チュートリアルを読んで学習できます。

2. 実践的な操作: 学習プロセス中に練習を続けるため、知識ポイントをよりよく理解して記憶できるように、コンピューターに Python 環境をインストールし、いくつかのコードを書いて練習するのが最善です。

3. ライブラリとフレームワークの学習: Python の基本を学ぶことに加えて、NumPy、Pandas、Matplotlib、Django、Flask などの人気のある Python ライブラリとフレームワークも学ぶ必要があります。これらのライブラリとフレームワークは、いくつかの一般的なタスクやプロジェクトをより簡単に完了するのに役立ちます。

4. コミュニティに参加する: オンライン/オフラインのテクノロジー共有セッションへの参加、コードの寄稿、Stack Overflow への参加など、Python コミュニティのアクティビティに参加することは非常に有益です。

5. 継続的な学習: Python は常に開発および更新されているプログラミング言語であるため、最新の開発状況を把握し、新しいライブラリやフレームワークについてリアルタイムで学び、他の人の経験やテクニックから学びましょう。

最後に、これからPythonとデータ分析を学びたい人に向けて、マインドマップや定番書籍、サポートビデオなど、入門から上級までの完全なPython学習ルートを紹介します！

PythonやSQLなどのツールの使い方は、データ分析プロセスで使用する必要があるコツです。そして必要なハードスキル！！

1. Python の概要

以下の内容は、Python の応用全般に必要な基礎知識であり、クローラ、データ分析、人工知能などをやりたい場合は、まず学習する必要があります。高いものはすべて原始的な基礎の上に建てられます。しっかりした基礎があれば、前に進む道はより安定します。

含む：

コンピューターの基本

Pythonの基本

Python入門ビデオ600話：

ゼロベース学習ビデオを見るのが最も早くて効果的な学習方法で、ビデオ内の教師のアイデアに従って、基礎から詳細まで非常に簡単に始めることができます。

2. Python クローラー

人気の方向性として、爬虫類はアルバイトでも仕事効率を上げるための補助スキルとしても最適です。

クローラーテクノロジーを通じて関連コンテンツを収集し、分析、削除することで、本当に必要な情報を取得できます。

この情報収集・分析・統合作業は、生活サービス、旅行、金融投資、各種製造業の製品市場需要など、幅広い分野で応用可能であり、クローラ技術を活用することで、より正確かつ正確な情報を取得することができます。有効な情報を活用してください。

Python クローラーのビデオ素材

3. データ分析

清華大学経済管理学院が発表した報告書「中国経済のデジタル変革：人材と雇用」によると、データ分析人材の格差は2025年に230万人に達すると予想されている。

人材の格差がこれほど大きいと、データ分析は広大なブルーオーシャンのようなものになります。初任給10万は本当に当たり前です。

4. データベースとETLデータウェアハウス

企業は、ビジネス データベースからコールド データを定期的に転送し、履歴データの保存専用のウェアハウスに保存する必要があります。各部門は、独自のビジネス特性に基づいて統合されたデータ サービスを提供できます。このウェアハウスはデータ ウェアハウスです。

従来のデータ ウェアハウス統合処理アーキテクチャは ETL であり、ETL プラットフォームの機能を使用します。E = ソース データベースからデータを抽出、L = データ (ルールに準拠していないデータ) のクリーンアップ、変換 (異なる次元と異なる粒度)ビジネス ニーズに応じたテーブルの計算)、さまざまなビジネス ルールの計算)、T = 処理されたテーブルをデータ ウェアハウスに段階的に、完全に、異なる時点でロードします。

5. 機械学習

機械学習とは、コンピュータのデータの一部を学習し、他のデータを予測・判断することです。

機械学習の核心は、「アルゴリズムを使用してデータを解析し、そこから学習し、新しいデータに関する意思決定や予測を行うこと」です。つまり、コンピュータは得られたデータからあるモデルを取得し、そのモデルを用いて予測を行うというもので、人間が一定の経験を積むと新たな問題を予測するなど、人間の学習プロセスに似ています。

機械学習教材:

6. 高度な Python

基本的な文法内容から、プログラミング言語の設計を理解するためのより深い高度な知識まで、ここで学習すると、Python の入門から上級までのすべての知識を基本的に理解することができます。

この時点で企業の採用要件はほぼ満たせますが、面接資料や履歴書のテンプレートがどこにあるのかわからないという方のためにコピーも用意しましたので、まさに体系的な学習と言えます。乳母と .

ただし、プログラミングの学習は一夜にして達成できるものではなく、長期的な継続とトレーニングが必要です。この学習ルートを整理する中で、私自身も技術的な点を復習しながら、皆さんと一緒に進めていきたいと思っています。プログラミングの初心者であっても、高度な技術を必要とする経験豊富なプログラマーであっても、誰もがそこから何かを得ることができると私は信じています。

それは一夜にして達成できますが、長期的な忍耐力と訓練が必要です。この学習ルートを整理する中で、私自身も技術的な点を復習しながら、皆さんと一緒に進めていきたいと思っています。プログラミングの初心者であっても、高度な技術を必要とする経験豊富なプログラマーであっても、誰もがそこから何かを得ることができると私は信じています。

データ収集

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