Python的普及与数据挖掘、人工智能和数值计算等领域的蓬勃发展相关，但同时也与普遍编程需求的增加有关。
Python作为人工智能的头号语言，一方面会吸引大量计划从事人工智能的人来学习，另一方面自然也带动了网络上对这门“新语言”的关注和讨论。
但是仅仅掌握python是不够的，只是一个入门的基础，重要的是如何选择后续的发展方向~ 学python可以做的工作可以分为下面大致几个方向~
1、Python+大数据开发
Python近段时间一直涨势迅猛，在各大编程排行榜中崭露头角，得益于它多功能性和简单易上手的特性，让它可以在很多不同的工作中发挥重大作用。
正因如此，目前几乎所有大中型互联网企业都在使用 Python 完成各种各样的工作，比如Web应用开发、自动化运维、人工智能领域、网路爬虫、科学计算、游戏开发等领域均已离不开Python。
特别是在和数据相关的领域，比如数据科学、数据分析、机器学习等领域的首选语言都是Python！
我们可以看到，随着数字经济发展按下“快进键”，擅长Python的大数据人才越来越受企业青睐，不仅招聘需求量大，就业薪资也非常高！
2、Web开发
我们离不开网络离不开Web前端，利用Python的框架可以做网站，且是一些精美的前端界面，另外需要掌握一些数据的应用。Python可以用来做网站，更快捷和高效。Django和Flask等基于Python的Web框架在web开发中非常流行。
3、网络爬虫
很多初学Python 的人都是使用它编写爬虫程序，通过Python 入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。
将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。爬虫开发项目包含跨越防爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。Python较为常用的情况就是网络爬虫，最早使用Python进行网络爬虫的是Google，而Python也因此被带动发展起来。
4、桌面程序
Python中包含很多UI库，可以很方便地完成一个GUI程序。Python实现GUI的实例也不少，如Dropbox，即Python实现的服务器端和客户端程序。
5、人工智能与机器学习
人工智能是现在大火的一个领域，让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在非常有影响力的AI框架大多是Python的实现，Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。。如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。机器学习，特别是当前热门的深度学习中的大部分工具框架都提供了Python接口，简洁清晰的语法是深受开发者喜爱的。
6、数据分析
Python所拥有完整的生态环境，十分有利于进行数据分析处理，如“大数据”分析所需要的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，都可通过Python中的十分成熟的模块完成。
7、Python自动化测试
Python语言对测试的帮助是非常大，自动化测试中Python语言的用途很广可以提升工作效率，Python太强大掌握和熟悉自动化的流程，方法和我们总使用的各个模板。
Python目前是比较热门的编程语言，物联网的到来离开Python的语言，市场相关岗位空缺比较大，各行需求也是处于供不应求，学习Python时可以选择一个自己比较喜欢的从业方向发展深入学习。
Python应用领域广泛，意味着选择Python的同学在学成之后可选择的就业领域有很多，加上Python本身的优势，致使现在越来越多的新人开始学习这一编程语言。
Python优势明显
应用领域超多
如果要推荐一种人人都能掌握的编程语言，应该没有比Python更合适的了。
Python 简单易学，用途广泛，不仅可以在日常办公中提高大家的职场效率，还能被大型互联网企业应用于后端开发。随着大数据、人工智能等领域的快速发展，Python的应用领域也更加多了起来。
在知识共享的时代，最不缺的就是学习资料，上网随便一搜便有一大堆，但我们的学习时间是有限的，面对“五花八门”的资料，找到适合自己的很关键。
除了资料杂乱，靠自学坚持下来也很难。自制力不够、遇到问题没人帮忙、没有学习氛围等都是自学路上的“拦路虎”。
建议：自制力强且想自学的同学，可以跟着下面一起学习
根据国内的发展形势，大数据未来的发展前景会非常好。自 2018 年企业纷纷开始数字化转型，一二线城市对大数据领域的人才需求非常强烈，未来几年，三四线城市的人才需求也会大增。
在大数据领域，国内发展的比较晚，从 2016 年开始，仅有 200 多所大学开设了大数据相关的专业，也就是说 2020 年第一批毕业生才刚刚步入社会，我国市场环境处于急需大数据人才但人才不足的阶段，所以未来大数据领域会有很多的就业机遇。
薪资高、缺口大，自然成为职场人的“薪”选择！
任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！
Python+大数据学习路线图详细介绍
第一阶段 大数据开发入门
学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。
1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通
MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。
2022最新MySQL知识精讲+mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程
第二阶段 大数据核心基础
学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。
2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。
2022最新大数据Hadoop入门视频教程，最适合零基础自学的大数据Hadoop教程
第三阶段 千亿级数仓技术
学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。
数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。
大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库，在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
第四阶段 PB内存计算
学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。
1.python入门到精通（19天全）
python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。
全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程
2.python编程进阶从零到搭建网站
学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。
Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程
3.spark3.2从基础到精通
Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。
Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程
4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战
通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。
全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台
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