序文
Pythonを学びたいけど、Pythonを学んだら何ができるの？」
「今からPythonを学ぶのですが、どの方向が一番簡単ですか？どの方向が最も人気がありますか？」
「……」
多くの Python 初心者が上記の問題に遭遇すると思います。Python が非常に人気があり、給与が高く、雇用の機会が広いことは誰もが知っていますが、具体的にどのような方向性があり、どれが自分に最も適しているのかについては、具体的に理解していないかもしれません。
今日は、Python の 7 つの主要な雇用の方向性を整理しました。皆さんが自分に合った方向性を見つけて、人生の目標を達成するために学び続けることを願っています。
1. Web開発（Pythonバックエンド）
Python には、Flask、Django、Bootstar など、Web サイトを迅速に構築するのに役立つ優れた Web 開発フレームワークが多数あります。新しい機能が必要な場合は、Python で数行のコードを追加するだけで済みます。これは多くの新興企業から満場一致で歓迎されています。
Zhihu、Douban、Xiaomi などの大企業では、初期の Web サイトはすべて Python で構築されており、海外では YouTube、Quora、Reddit、Instagram、Netflix などの Web サイトがさらに多くあり、これらがトラフィックのトップを占めています。この惑星はすべて Python の上に Python で構築されています。
スキル要件: フロントエンドの基本、Python の基本、主流の Python Web フレームワーク (Flask、Django など)、データベースなど。
給与: 平均 20-30 K (Lagou.com - 北京より抜粋、以下同じ)
2. Python クローラーエンジニア
その名の通り、Pythonを使ってインターネットの情報を収集・クロールするというもので、友人がPythonに参入する最初の原動力にもなります。人力でしか1週間で終わらない作業、コーヒーを入れて10分クローラーを動かすだけ、X搭載で実用的 Pythonクローラーを学んだ後は、プログラマーとして働いていない方でも、たくさんのポイントを獲得できます。
給与: 平均20-30,000
スキル要件: フロントエンドの基本、Python クローラー ライブラリ、データベース、JS アンチクローラーなど。
注意喚起: 法的リスクに注意してください
3. Python データアナリスト
「この時代、データは金と同じくらい貴重です。淘宝、京東、拼多多は言うまでもなく、頭条、抖音、快手などの最も人気のある企業はすべてユーザー分析に基づいています。」とベテラン。
すべての営利企業がそのような役割を必要としていると言え、Python データ アナリストは最も注目されている職業の 1 つとなっています。
Python は現在、データ分析ビジネスで最も一般的に使用されている言語です。Pythonを学習すれば、基本的にデータ分析マネージャーの採用ニーズに応えることができます。
給与: 30-50,000
必要なスキル: 基本的な統計、Python データ分析ライブラリ (Pandas、NumPy、matplolib)、データベース、機械学習フレームワーク (ハイエンドのポジションに必要)
4. AIエンジニア
人工知能は現在最も注目されている方向性の 1 つであり、給与は非常に高額です (地元の暴君の代名詞)。採用サイトを見ると、8万、10万のポジションがたくさんあることがわかり、編集者は技術なしで涙を流しましたが、当然、これらのポジションの要求は比較的高いです。
Python は人工知能の時代をリードする言語です。機械学習 (機械学習) であっても深層学習 (ディープ ラーニング) であっても、Numpy、scipy、 pandas、matplotlib、PyTorch、TensorFlow など、Python は人工知能エンジニアにとって必要なスキルの 1 つです。
給与: 30-50,000
必要なスキル: 統計の基礎、Python、データ分析ライブラリ、機械学習、深層学習フレームワーク
5. 自動化運用保守エンジニア
運用およびメンテナンスのエンジニアは、多くの場合、数百台のマシンの動作を監視したり、同時に展開したりする必要があります。Pythonを利用するとサーバーの一括管理が自動化でき、1人で10人分の効果が得られます。
自動化された運用とメンテナンスも Python の主要な応用方向の 1 つであり、システム管理とドキュメント管理において強力な機能を備えています。
給与: 20-30,000
必要なスキル: Python、シェル、Linux、データベース、openpyxl ライブラリなど。
6. 自動化テストエンジニア
テストの作業は退屈で繰り返しの多いもので、以前は製品が更新されるたびにテストを繰り返す必要があり、非効率的でエラーが発生しやすいものでした。
Python は、Selenium、Pytest など、多くの反復作業を回避する多くの自動テスト フレームワークを提供しており、Python 自動テストはますます人気が高まっています。
給与: 10 - 20,000
必要なスキル: Python、自動テスト フレームワーク、Linux など。
7.Pythonゲーム開発
Pythonゲーム開発の採用はゲームサーバー分野に集中しており、主にオンラインゲームのサーバー機能開発やパフォーマンス最適化を担当します。
給与: 15 - 25,000
必要なスキル: Python、Python Web フレームワーク、Linux、データベース、Nginx など。
最後に、私の記事を注意深く読んでくださった皆さんに感謝します。互恵性は常に必要です。それほど価値のあるものではありませんが、必要な場合はそれを取り上げることができます。
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。すべての素材は記事の最後に無料で掲載されています！！！
含む：
コンピュータの基本
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段階的に、完全に、異なる時点でデータ ウェアハウスにロードします。
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んだ後に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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