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为什么那么多人学Python，学完到底能干嘛？

关于python，除了学习内容以外，你还知道python的什么呢？

快手，美团，百度，网易，字节跳动，UC，，360，YY，爱奇艺等九大企业都在用Python，可想而知就业岗位已经越来越多了，已经成为了一个大趋势。

那究竟有哪些岗位可以让学习Python的小伙伴，更好的就业呢？也是分为九大类：

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。

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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。

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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;