python程序員數據分析員

㈠ python就業方向有哪些呀適合小白學習嗎

1、Web開發

目前豆瓣、知乎、拉勾網等都是用的Python做開發，由此可見Web開發在國內的發展還是很不錯的。

因為Python的web開發框架是最大的一個優勢，如果你用Python搭建一個網站，只需要幾行的代碼，可謂是十分簡潔。

2、網路爬蟲

現在學習Python的人員中，大部分都是在學習爬蟲，這也是Python的一大優勢之一，最早用Python做網路爬蟲的就是谷歌。

3、人工智慧

發展潛力和Money不用多說，這都是大家所知道的，但目前的話，人工智慧方面的工作還是比較少的，而且都是高學歷人士，以後的話肯定是最具有發展潛力的方向了。

4、伺服器運維

運維也不陌生，最開始一批學習Python的人，就是運維和測試的在職人員，因為Python對於他們的工作起到很大的作用，因為使用Python腳本進行批量化的文件部署和運行調整都成了Linux伺服器上很不錯的選擇。

5、數據分析

Python所擁有的完整的生態環境十分有利於進行數據分析處理，比如，"大數據"分析所需要的分布式計算、數據可視化、資料庫操作等，都可以通過Python中的十分成熟的模塊完成。

想了解更多Python相關，可轉：

㈡ 黑馬程序員Python+數據分析怎麼樣

Python+數據分析相對於java來說，Java前景是很不錯的，像Java這樣的專業還是一線城市比較好，師資力量跟得上、就業的薪資也是可觀的，

0基礎學習Java是沒有問題的，關鍵是找到靠譜的Java培訓機構，你可以深度了解機構的口碑情況，問問周圍知道這家機構的人，除了口碑再了解機構的以下幾方面：

1. 師資力量雄厚

要想有1+1>2的實際效果，很關鍵的一點是師資隊伍，你接下來無論是找個工作還是工作中出任哪些的人物角色，都越來越愛你本身的技術專業java技術性，也許的技術專業java技術性則絕大多數來自你的技術專業java教師，一個好的java培訓機構必須具備雄厚的師資力量。

2. 就業保障完善

實現1+1>2效果的關鍵在於能夠為你提供良好的發展平台，即能夠為你提供良好的就業保障，讓學員能夠學到實在實在的知識，並向java學員提供一對一的就業指導，確保學員找到自己的心理工作。

3. 學費性價比高

一個好的Java培訓機構肯定能給你帶來1+1>2的效果，如果你在一個由專業的Java教師領導並由Java培訓機構自己提供的平台上工作，你將獲得比以往更多的投資。

希望你早日學有所成。

㈢ 數據分析師寫的代碼與程序員寫的代碼有什麼區別各自的發展前景怎麼樣

數據分析師編寫的代碼以數據分析和呈現為主要任務，目的是給人看的，而程序員寫的代碼主要以實現系統功能為主，目的是給人用的。

數據分胡枯析師編寫的代碼包括演算法設計、演算法實現、演算法驗證、演算法應用幾個關鍵步驟，關鍵在於發掘數據背後的價值（規律），數據分析往往與場景的結合比較緊密。數據分析師通常並不需要考慮程序的性能、安全性、分布式架構等系統級問題，所以往往數據分析師選擇的編程語言都非常實用，包括Python、R等語言，看兩個Python實現的例子：

程序員編寫的代碼主要是給用戶使用的，需要考慮的內容就比較多了，比如程序的穩定性、簡潔性（友好）、速度、並發、資源管理、許可權管理等等內容，這裡面既包括邏輯性問題又包括系統級問題。程序員往往分為應用級程序員和研發級程序員，研發級程序員解決系統級問題（容器開發），而應用級程序員往往解決功能實現的問題，可以說程序開發是一個非常系統化的流程，每個環節還要有嚴格的測試。看一下ZookeeperSession的流程圖：

數據分析師在完成數據分世做含析任務之後，如果需要把這部分數據分析功能進行產品化封裝，通常情況下就需要程序員來做相關的工作。舉個例子來說，數據分析師往往採用Python來做數據分搜笑析的演算法實現，但是程序員在進行功能封裝的時候，往往會採用Java等語言對其代碼進行重寫以滿足系統對性能的要求。

有的研發團隊會設置專門的演算法設計崗位和演算法實現崗位，演算法設計專注於演算法本身，而演算法實現則專注於演算法的程序化實現。但是現在很多團隊的演算法設計師即要做演算法設計也要做演算法實現，所以現在的演算法設計師往往也要懂得編程。

㈣ python就業方向有哪些

Python前景好、崗位多、薪資高，學完之後可以選擇以下就業崗位：

1、Web開發(Python後端)

Python有很多優秀的Web開發框架，如Flask、Django等，依靠這些框架可以快速幫助我們搭建一個網站，當需要新功能時，Python只需要添加幾行代碼即可。

比如知乎、豆瓣、小米這樣的大廠，早期網站也都是用Python所搭建的，國外更多，如YouTube、Quora、Reddit等頂級流量的網站，也都是依靠Python所搭建的。

2、Python爬蟲工程師

顧名思義，就是做爬蟲的工程師，用Python收集和爬取互聯網的信息，也是小夥伴們學習Python的第一動力，比如一些靠人力一星期才能完成的工作，使用Python爬蟲可能半天不到就完事了，實用性非常高，學會Python爬蟲後，就算不做程序員的工作，也能加分不少。

3、Python數據分析師

現如今數據非常寶貝，比如現在火的公司：今日頭條、抖音、快手等，產品也都是建立在用戶分析上的，更不用說淘寶、京東這些「定製化推薦」了。

可以說所有的商業公司，都需要這樣一名工程師，也導致Python數據分析師成了目前最火的職業之一。

Python是目前數據分析業務中，最常用的語言，學會Python後，基本可以滿足數據分析經理的招聘需求。

4、AI工程師

人工智慧是目前最火的方向之一，薪資待遇也是非常的高，從招聘網站上就可以看出，當然這些職位的要求也比較高，Python是人工智慧時代的第一語言，不管是機器學習還是深度學習，最常用的工具和框架都需要用Python調用，如Numpy、Scipy、Pandas等，因此Python是人工智慧工程師的必備技能之一。

5、自動化運維工程師

運維工程師經常要監控上百台機器的運行，或同時部署的情況，使用Python可以自動化批量管理伺服器，自動化運維也是Python的主要應用方向之一，它在系統管理、文檔管理方面都有很強大的功能。

6、自動化測試工程師

測試的工作室枯燥乏味的，在過去，每次產品更新，都要重復測試一遍，效率低而且非常容易出錯，Python提供了很多自動化測試的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重復工作，Python自動化測試也越來越流行。

7、Python游戲開發

Python游戲開發集中在游戲伺服器領域，主要負責網路游戲的伺服器功能開發、性能優化等工作。

㈤ 數據分析員用python做數據分析是怎麼回事，需要用到python中的那些內容，具體是怎麼操作的

大數據！大數據！其實是離不開數據二字，但是總體來講，自己之前對數據的認知是不太夠的，更多是在關注技術的提升上。換句話講，自己是在做技術，這些技術處理的是數據，而不能算是自己是在做數據的。大規模數據的處理是一個非常大的課題，但是這一點更偏向於是搞技術的。

與數據分析相關的Python庫很多，比如Numpy、pandas、matplotlib、scipy等，數據分析的操作包括數據的導入和導出、數據篩選、數據描述、數據處理、統計分析、可視化等等。接下來我們看一下如何利用Python完成數據的分析。
生成數據表
常見的生成方法有兩種，第一種是導入外部數據，第二種是直接寫入數據，Python支持從多種類型的數據導入。在開始使用Python進行數據導入前需要先導入pandas庫，為了方便起見，我們也同時導入Numpy庫。代碼是最簡模式，裡面有很多可選參數設置，例如列名稱、索引列、數據格式等等。
檢查數據表
Python中使用shape函數來查看數據表的維度，也就是行數和列數。你可以使用info函數查看數據表的整體信息，使用dtypes函數來返回數據格式。Isnull是Python中檢驗空值的函數，你可以對整個數據表進行檢查，也可以單獨對某一列進行空值檢查，返回的結果是邏輯值，包含空值返回True，不包含則返回False。使用unique函數查看唯一值，使用Values函數用來查看數據表中的數值。
數據表清洗
Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包含空值的數據，也可以使用fillna函數對空值進行填充。Python中dtype是查看數據格式的函數，與之對應的是astype函數，用來更改數據格式，Rename是更改列名稱的函數，drop_plicates函數刪除重復值，replace函數實現數據替換。
數據預處理
數據預處理是對清洗完的數據進行整理以便後期的統計和分析工作，主要包括數據表的合並、排序、數值分列、數據分組及標記等工作。在Python中可以使用merge函數對兩個數據表進行合並，合並的方式為inner，此外還有left、right和outer方式。使用ort_values函數和sort_index函數完成排序，使用where函數完成數據分組，使用split函數實現分列。
數據提取
主要是使用三個函數：loc、iloc和ix，其中loc函數按標簽值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標簽和位置進行提取。除了按標簽和位置提起數據以外，還可以按具體的條件進行數據，比如使用loc和isin兩個函數配合使用，按指定條件對數據進行提取。
數據篩選匯總
Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和 count函數還能實現excel中sumif和countif函數的功能。Python中使用的主要函數是groupby和pivot_table。groupby是進行分類匯總的函數，使用方法很簡單，制定要分組的列名稱就可以，也可以同時制定多個列名稱，groupby 按列名稱出現的順序進行分組。