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                          Python的市場需求及職業規劃

                          Python從2015年開始,一直處于火爆的趨勢,目前Python工程師超越Java、Web前端等崗位,起薪在15K左右,目前不管是小公司還是知名大公司都在熱招中。

                          Python的市場需求及職業規劃

                          當然,每個城市對崗位的需求也不盡相同,例如北京肯定是最大,其次是上海:

                          Python的市場需求及職業規劃

                          從目前的市場需求的崗位技能,我們列舉了如下的崗位要求,具體如下:

                          Python的市場需求及職業規劃

                          所以如果你要學習一個課程,一定要看他的課程體系是否完整,這樣對你找工作有非常大的好處,其次如果你不辛學習了一個不太靠譜的課程,可以按照這個技能補充你的技能。目前來看,市面上關于Python的崗位如下:

                          Python的市場需求及職業規劃

                          你可以參考我們Python學院研究的學習路線圖和階段。

                          企業級Python開發工程師階段

                          1、計算機技術及高級語言發展,Python語言概述及發展,搭建Python多系統開發環境、 虛擬環境部署與配置,IPython和jupyter notebook的使用

                          2、Python內置數據結構、類型、字符及編碼,流程控制,Python語法規范 ,初步掌握百行程序編寫能力

                          3、列表和元組,集合和字典精講、文件操作、目錄操作、序列化、元編程、函數及作用域

                          4、裝飾器、迭代器、描述器、內建函數,模塊化、動態模塊加載及反射、實戰:日志分析項目

                          5、面向對象和三要素、單雙鏈表實現,運算符重載,魔術方法原理及用途,可調用對象,上下文管理

                          6、異常的概念和捕獲、包管理、常用模塊和庫使用,插件化開發、項目管理git的搭建和使用

                          7、并發與并行、同步與異步、線程、進程、隊列、IO模型,Socket網絡編程、 TCP、UDP網絡編程、異步編程、協程開發, 冒泡排序、選擇排序、插入排序、堆排序、樹、圖

                          Python全棧開發工程師階段

                          1、Mysql安裝使用,數據類型、DDL語句建庫建表,DML語句查詢、 Join和子查詢,分組、Having,聚合運算

                          2、數據庫原理和發展過程、NoSQL分類及用途、事務ACID、隔離級別、 臟讀、幻讀。存儲引擎、連接池實現和Python結合的后臺開發 ORM框架實現,Pymysql原理、SQLAlchemy原理和使用

                          3、Html、CSS、JavaScript開發框架、DOM原理及操作、JSON、Ajax

                          4、web開發及http協議、wsgi開發規范、攔截器、路由分組實現

                          5、ES6基本語法、對象模型、函數、高階函數、裝飾器、類、高階類 模塊化發展、npm模塊管理

                          6、React入門、 React原理、VirtrualDOM原理、React狀態state和props

                          7、React生命周期及生命周期函數、高階組件、Babel和webpack的使用

                          8、WSGI原理,WEB框架核心設計及實現,路由實現、請求request封裝 攔截器實現

                          9、Todolist實戰:瀏覽器持久化技術,阿里螞蟻金服Ant Design開發組件 Mobx原理及狀態管理

                          10、多人博客項目:分層設計與實現,Session與無Session機制、JWT應用 bcrypt加密技術應用,RESTful接口設計與實現

                          Python運維開發工程師階段

                          1、運維自動化架構介紹,以自動化運維框架為主線,講解Devops運維自動化趨和核心技術

                          2、ansible使用,任務調度系統設計,zerorpc及RPC通信實現,Agent封裝與實現,通信協議定義,執 行器設計技巧

                          3、Master實現,任務調度拉模型設計、數據持久化,WEB Server實現及交互接口設計與實現

                          4、企業級運維資產管理系統CMDB系統,虛擬表實現,表約束實現、表關系實現、DDL設計與實現

                          5、使用Elasticsearch搜索數據及Elasticsearch統計分析,zookeeper+kafka分布式狀態管理

                          6、企業級消息隊列的用法和功能介紹,rabbitmq安裝、管理,pika使用及Rabbitmq6種開發模式詳解

                          7、Redis數據類型及使用場景,RDB和AOF持久化策略,緩存原理,主從復制、集群、高可用

                          8、Django入門,Django模型,視圖,模板,認證,Django框架ORM使用,Django高級控件實戰

                          9、實戰項目:開源堡壘機jumpserver架構、安全審計、管理、流程以及結合django框架及應用

                          10、實戰項目:美團點評企業級msched任務調度系統設計與實現,運維資產管理系統CMDB系統 自動化流程平臺:流程模板定義、執行引擎實現、手動與自動流程流轉、與任務調度系統集成

                          Python爬蟲&數據挖掘工程師

                          1、爬蟲知識體系與相關工具全面講解,以及爬蟲和數據挖掘結合分析

                          2、urllib3、requests、lxml、BeautifulSoup 模塊企業級使用技巧講解

                          3、使用 requests 模塊模擬登錄網站,驗證,注冊,動靜態數據提取

                          4、Scrapy框架與Scrapy-Redis,實現分布式爬蟲數據獲取和高效存儲

                          5、Selenium模塊、PhantomJS模塊深入學習,實現瀏覽器爬取數據

                          6、利用爬蟲對互聯網進行海量信息獲取,并進行分布式存儲和數據分析

                          7、實戰:股票數據定向爬蟲抓取,分析豆瓣中最新電影的影評

                          8、實戰:Python 實現新浪微博模擬登陸,并進行核心數據提取

                          9、實戰:使用Python抓取歐洲足球聯賽數據,賠率計算和分析

                          人工智能+機器學習發展方向

                          1、了解人工智能核心技術,如數據挖掘、機器學習、語言處理、圖像識別、無人駕駛等領域

                          2、全面介紹數據信息獲取、訓練集、決策樹、評分系統、神經網絡等人工智能核心模塊

                          3、科學計算numpy及pandas概念講解,數據可視化matpalotlib,互聯網數據處理和分析

                          4、機器學習核心技術,模型選擇與調優、歷史數據、實時數據、監督學習回歸算法,非監督學習

                          5、掌握數據挖掘基礎工具使用,掌握數據挖掘處理數據方法,掌握深度學習算法和框架

                          6、KNN算法、線性回歸&邏輯回歸算法、決策樹算法&樸素貝葉斯算法介紹

                          7、TensorFlow框架開發,Tensorflow IO操作,神經網絡基礎,全連接神經網絡實現

                          8、量化交易模型:歷史數據,實時數據,股票,期貨數據指標,多因子模型,量化交易策略

                          9、實戰項目介紹:人臉識別系統分析以及企業常見應用場景和面試中常見問題答疑

                          10、實戰項目介紹:汽車車牌識別,可通過機器學習系統和圖像監測系統靈活區分車牌號

                          11、實戰項目介紹:中國大陸房價預測,可針對各省市地區的房價走勢對未來房價進行分析預測

                           

                          最后,你一定會問的問題是:有沒有快速學習Python的方法?

                          馬哥教育的金牌老師Wanye給大家的建議是:

                          Python的市場需求及職業規劃

                          今天的內容就到此為止,祝大家學習Python愉快。

                           


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