想要在職場中站穩腳步，掌握一門硬技術是非常重要的事情。順應時代發展，抓住新的機遇，在如今市場經濟不景氣的2020年顯得尤為重要。數數當下比較熱門或高漲的行業，當屬數據分析和人工智能領域，若想進入數據分析或AI行業，就一定要掌握其必備的基本要領，而這項本領就是Python。Python是數據分析或人工智能不能缺少的語言。

下面給大家普及普及為何Python技能是不能缺少的：

1、提供強大的支持：Python這門編程語言無論是對大數據分析，還是人工智能中至關重要的機器學習、深度學習，都具有非常強大的支持。

2、應用范圍廣泛：Python可以從業的方向有很多，數據分析和人工智能從全社會來看還只是Python其中的一個應用方向，它可以從事的領域不僅僅如此，在職場中Python還可以進行編程爬蟲、web開發、運維、測試、工程師等，適合不同人的選擇，滿足大家的需求。

3、簡單容易協作：Python被大家稱為膠水語言，不僅可以粘合用Python寫的各種模塊，還可以將其他語言制作的各種模塊聯合在一起，進行協調運作。

4、對初學者友好：Python在實現各個功能的過程中，要比其他的編程語言更簡單友好，很多功能Python只需要幾行代碼搞定的事情，而別的編程語言可能需要十幾行或者更多的代碼才可以搞定。

5、免費的代碼庫：Python的背后有龐大免費的代碼庫，讓Python成為了開發效率最高、對初學者十分友好的工具。同時很多企業都看中了Python的技能，Python的人才需求量是非常龐大的。

接下來好好給大家梳理一下，學習完Python之后可以的工作主要都有哪些。

1、人工智能：Python語言是人工智能時代的首選語言，人工智能的時代即將到來，也會帶領大家進入一個全新的時代之中。在Python語言中，人工智能是非常主要的發展方向，也是非常具有潛力和發展前景的，薪資待遇也是非常高的，根據市場上的就業情況來說，Python人工智能的就業薪資普遍達到了20K以上，即便是初級工程師薪資待遇也可以達到1w左右。

2、數據分析：在大量數據的基礎上，結合科學計算、機器學習等技術，對數據進行清洗、去重、規格化和針對性的分析是大數據行業的基石。Python是數據分析的主流語言之一。

3、大數據：數據已經成為了我們生活中非常重要的一部分，大數據技術已經融入到我們的日常生活之中，雖然還沒有完全的應用，但是在多個行業都已經開始嶄露頭角了，Python語言在數據分析上相對于是非常具有優勢的，非常的具有效率，雖然學習起來比較難一些，但是可以與Python進行有效的對接。在市場數據分析工程師就業薪資水平也是非常高的，一直都處于不斷上升的趨勢之中。

4、爬蟲工程師：爬蟲在我們的生活中一直都是應用非常廣泛的，網絡爬蟲是數據采集的關鍵，作用是非常明顯的。Python因為具有獨特的優勢所在，可以很快提升對數據抓取程度，目前爬蟲工程師的薪資待遇也是非常高的，可以達到15k左右。

5、web開發：基于web開發的框架不是很多，比如說Django，還有Tornado，Flask。其中的Python+Django應用范圍是非常廣泛的，開發速度也是非?？焖俚?，學習門檻很低，可以幫助我們提供工作的效率。

Python如此受歡迎，那么Python更適合誰呢？

很多人覺得，Python比較簡明易學、可讀性好，易維護，學習成本和時間相對較短，更適合小白的話，真的是這樣的嗎？我們來看一組數據：

在這100offer的簡歷數據庫中，僅有Python開發經驗的人占34%；相比之下，同時擁有后端、移動端、前端等非Python語言開發崗的程序員最多，占比高達36%。

可見，Python能夠同時適合小白和想轉型的在職人群。

下面這份學習清單，請你好好查收！

2020抗疫宅家之時，正是你安心學習Python之際

疫情防控的當下，我們被迫成為了“宅男”“宅女”，。這個時候，我們除了坐著、躺著、刷著，讓自己的體重增加之外，或者我們還可以增值一下自己。有人說，”一切終將過去，但過去之后，有的人依然停留在原地，有的人已經迭代升級“。疫情面前，我們一起面對，一齊跨越；2020這個春節，我們共克時艱，迎接春天的到來；春天終將到來，在春來到來之前，先讓我們好好學習Python，待回歸職場或大學之后，我們已是那個更好的自己！

【職場背景】

企業想要在競爭激烈的市場中勝出，決策的速度和反應的效率尤為重要。根據調查顯示，75%的企業在面臨擬定策略時，常常無法獲得實時且有根據的決策信息。什么樣的數據、要透過什么樣的方法，才能快速且實時的轉變成決策時有用的信息，是現代企業所面臨最迫切性的問題。

Python集訓包含Python基礎 – Pandas數據清洗 - Python爬蟲 - Python數據可視化（Matplotlib、Seaborn、Pyecharts） - Python機器學習算法等內容，并結合互聯網金融、電信、銀行、醫療、交通等行業實際案例來建立整套的數據分析和機器學習思路，案例涉及營銷優化、風險控制、用戶研究、商業部署等領域，更符合企業要求。

【技能掌握】

• 熟練掌握數據科學領域最受歡迎的編程語言-Python
• 掌握使用Python和pandas庫進行數據清洗和預處理
• 使用Python爬蟲獲取網絡數據
• 使用matplotlib、seaborn進行初級可視化
• 使用Pyecharts進行高級數據可視化
• 構建機器學習算法進行分類、預測和聚類模型
• 使用Python進行數據分析整體思路、針對業務做出模型最優化選擇
• 善用機器學習解決用戶畫像、精準營銷、風險管理等商業問題
• 使用機器學習實操電商、金融、電信、醫藥行業真實項目案例