Python人才需求大，據(jù)權(quán)威統(tǒng)計機構(gòu)顯示，2020年P(guān)ython人才缺口高達80萬。騰訊、阿里、百度、網(wǎng)易、谷歌、滴滴等大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)更是大量使用python開發(fā)。這一系列政策和市場跡象都表明，Python確是當下發(fā)展的新趨勢。

Python開發(fā)的主要領(lǐng)域

• 網(wǎng)絡爬蟲：在爬蟲領(lǐng)域，Python幾乎是霸主地位，想爬啥就爬啥。
• 數(shù)據(jù)分析：實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，直觀的展示數(shù)據(jù)。
• 網(wǎng)站開發(fā)：借助django,flask框架自己搭建網(wǎng)站
• 人工智能：誰會成為AI和大數(shù)據(jù)時代的第一開發(fā)語言？Python！Python由于簡便、庫多、可讀性強、可植入等優(yōu)點，被作為人工智能的主要開發(fā)語言，所以學Python是進入人工智能行業(yè)的不二利器。
• 自動化運維：運維人員必須會的語言是什么？當然是Python！自動化處理大量的運維任務。
• 自動化測試：編寫為簡單的實現(xiàn)腳本，運用在Selenium/lr中，實現(xiàn)自動化。
• 金融分析：目前為止，Python是金融分析、量化交易領(lǐng)域用的最多的語言。
• 游戲開發(fā)：在網(wǎng)絡游戲開發(fā)中Python也有很多應用。網(wǎng)易的兩大游戲客戶端引擎，NeoX和Messiah，都是使用Python作為腳本語言的。你最喜歡的吃雞游戲可能也是“Python”學的呢！

人工智能、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡爬蟲、自動化、網(wǎng)站開發(fā)等python都能搞定。

全國數(shù)據(jù)分析師的工資收入水平

數(shù)據(jù)來源于職友集

數(shù)據(jù)分析是什么？

很多人都沒有搞懂數(shù)據(jù)分析是什么，包括一些公司和企業(yè)也沒搞清楚數(shù)據(jù)分析的定義。經(jīng)常聽到有人說投了數(shù)據(jù)分析的崗位，結(jié)果入職之后每天干的活就是取數(shù)給業(yè)務用，感覺自己就像個取數(shù)機。這樣的工作根本不能叫做數(shù)據(jù)分析。

什么是數(shù)據(jù)分析，通俗一點來說就是針對某個問題，將獲取后的數(shù)據(jù)用分析手段加以處理，并發(fā)現(xiàn)業(yè)務價值的過程。這一句話也基本涵蓋了數(shù)據(jù)分析的流程：

數(shù)據(jù)獲取——數(shù)據(jù)清洗、整理（數(shù)據(jù)處理）——數(shù)據(jù)分析——結(jié)果呈現(xiàn)（數(shù)據(jù)可視化）

如何學習數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析在如今的求職場上越來越重要。然而，讓很多朋友困惑的是，我是沒有編程基礎(chǔ)的小白，能學會數(shù)據(jù)分析么？該如何學習數(shù)據(jù)分析呢？

其實，如果你打算成為一名數(shù)據(jù)分析師，如何出身并不重要，數(shù)據(jù)科學是一門應用學科，你需要系統(tǒng)提升數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、機器學習的水平。下面就簡單提供一個數(shù)據(jù)分析入門的路徑。

1. python基礎(chǔ)知識
2. 爬蟲基本知識+sql
3. numpy
4. pandas
5. matplotlib
6. seaborn
7. 統(tǒng)計學與概率論

做任何事都要打好基礎(chǔ)，基礎(chǔ)打牢了，后面的知識學習掌握得更快，一張圖告訴你需要掌握哪些基礎(chǔ)知識

Python基礎(chǔ)知識學習路線圖

爬蟲是什么？通過編寫程序，模擬瀏覽器上網(wǎng)，然后讓其去互聯(lián)網(wǎng)上抓取數(shù)據(jù)的過程。為什么學數(shù)據(jù)分析還要學習爬蟲呢？爬蟲最終目的就是提供數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)，市場需求旺盛，大數(shù)據(jù)時代到來，除了大公司有能力生產(chǎn)數(shù)據(jù)之外，其他公司都是依靠爬蟲來獲取數(shù)據(jù)。

爬蟲學習路線圖

學習SQL最快的方法是能自己下載數(shù)據(jù)庫管理工具，找些數(shù)據(jù)練習?？蛻舳诉@里推薦MYSQL。因為SQL是入門python的關(guān)鍵基礎(chǔ)，同時它也是每個數(shù)據(jù)分析師必備的技能，主要目的是用SQL來進行增刪改查等操作，對數(shù)據(jù)進行篩選?？梢暬ぷ鲙缀跏悄阏竭M行數(shù)據(jù)分析的第一步，通過SQL拿到數(shù)據(jù)之后，我們需要使用可視化方法探索和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式規(guī)律。數(shù)據(jù)分析界有一句經(jīng)典名言，字不如表，表不如圖。

NumPy：擁有大量的科學計算的核心功能。由于它的內(nèi)部運算是通過C語言實現(xiàn)的，所以比用Python寫成的同樣的函數(shù)，它的速度會快許多。

Pandas：基本上是對NumPy/SciPy進行輕量的包裝，使它們更用戶友好一些。對于和表格數(shù)據(jù)交互非常理想，Pandas中把表格數(shù)據(jù)稱為數(shù)據(jù)框（DataFrame）。對畫圖功能也有一些包裝，使得無需使用MPL（Meta-Programming Library，元編程庫）就可以快速實現(xiàn)畫圖。我使用Pandas而非其他的工具來操作數(shù)據(jù)。

MatPlotLib：主要的畫圖框架。不太討喜，但卻是必備的包。

Seaborn：在導入MatPlotLib包之后導入Seaborn包，默認地，它會使你的繪圖變得漂亮許多。它也有一些獨特的功能，但是我發(fā)現(xiàn)它最酷炫的功能運行起來實在太慢了。

數(shù)據(jù)分析學習路線圖

當簡單基礎(chǔ)的分析掌握了，就要深入學習機器學習了，Python很強大，其中一個sklearn模塊里囊括了大部分的機器學習算法包，像KNN、LR、決策樹、KMeans……

機器學習學習路線圖

總結(jié)

以上就是從零基礎(chǔ)小白成為數(shù)據(jù)分析師的學習路線，如果你沿著此路線學習，相信你在數(shù)據(jù)分析道路上有所收獲。萬事開頭難，但其實這說的是從 0 到 1 的勇氣，探索未知永遠是需要勇氣的。很多人難就難在沒有勇氣上，但想深入、吃透、學精，才是更難的，從小白到入門可以沒那么難。

不管我們學習什么樣的知識，都要對自己的學習目標有一個明確的認識。只有這樣才能朝著目標持續(xù)的前進，少走彎路，從而在學習的過程中得到提升，享受整個學習的樂趣。

如果你學習是為了找到高薪工作，那么基礎(chǔ)知識和項目經(jīng)驗是十分重要的。