python程序员数据分析员

㈠ python就业方向有哪些呀适合小白学习吗

1、Web开发

目前豆瓣、知乎、拉勾网等都是用的Python做开发，由此可见Web开发在国内的发展还是很不错的。

因为Python的web开发框架是最大的一个优势，如果你用Python搭建一个网站，只需要几行的代码，可谓是十分简洁。

2、网络爬虫

现在学习Python的人员中，大部分都是在学习爬虫，这也是Python的一大优势之一，最早用Python做网络爬虫的就是谷歌。

3、人工智能

发展潜力和Money不用多说，这都是大家所知道的，但目前的话，人工智能方面的工作还是比较少的，而且都是高学历人士，以后的话肯定是最具有发展潜力的方向了。

4、服务器运维

运维也不陌生，最开始一批学习Python的人，就是运维和测试的在职人员，因为Python对于他们的工作起到很大的作用，因为使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。

5、数据分析

Python所拥有的完整的生态环境十分有利于进行数据分析处理，比如，"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，都可以通过Python中的十分成熟的模块完成。

想了解更多Python相关，可转：

㈡ 黑马程序员Python+数据分析怎么样

Python+数据分析相对于java来说，Java前景是很不错的，像Java这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，

0基础学习Java是没有问题的，关键是找到靠谱的Java培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面：

1. 师资力量雄厚

要想有1+1>2的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业java技术性，也许的技术专业java技术性则绝大多数来自你的技术专业java教师，一个好的java培训机构必须具备雄厚的师资力量。

2. 就业保障完善

实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向java学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。

3. 学费性价比高

一个好的Java培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果，如果你在一个由专业的Java教师领导并由Java培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。

希望你早日学有所成。

㈢ 数据分析师写的代码与程序员写的代码有什么区别各自的发展前景怎么样

数据分析师编写的代码以数据分析和呈现为主要任务，目的是给人看的，而程序员写的代码主要以实现系统功能为主，目的是给人用的。

数据分胡枯析师编写的代码包括算法设计、算法实现、算法验证、算法应用几个关键步骤，关键在于发掘数据背后的价值（规律），数据分析往往与场景的结合比较紧密。数据分析师通常并不需要考虑程序的性能、安全性、分布式架构等系统级问题，所以往往数据分析师选择的编程语言都非常实用，包括Python、R等语言，看两个Python实现的例子：

程序员编写的代码主要是给用户使用的，需要考虑的内容就比较多了，比如程序的稳定性、简洁性（友好）、速度、并发、资源管理、权限管理等等内容，这里面既包括逻辑性问题又包括系统级问题。程序员往往分为应用级程序员和研发级程序员，研发级程序员解决系统级问题（容器开发），而应用级程序员往往解决功能实现的问题，可以说程序开发是一个非常系统化的流程，每个环节还要有严格的测试。看一下ZookeeperSession的流程图：

数据分析师在完成数据分世做含析任务之后，如果需要把这部分数据分析功能进行产品化封装，通常情况下就需要程序员来做相关的工作。举个例子来说，数据分析师往往采用Python来做数据分搜笑析的算法实现，但是程序员在进行功能封装的时候，往往会采用Java等语言对其代码进行重写以满足系统对性能的要求。

有的研发团队会设置专门的算法设计岗位和算法实现岗位，算法设计专注于算法本身，而算法实现则专注于算法的程序化实现。但是现在很多团队的算法设计师即要做算法设计也要做算法实现，所以现在的算法设计师往往也要懂得编程。

㈣ python就业方向有哪些

Python前景好、岗位多、薪资高，学完之后可以选择以下就业岗位：

1、Web开发(Python后端)

Python有很多优秀的Web开发框架，如Flask、Django等，依靠这些框架可以快速帮助我们搭建一个网站，当需要新功能时，Python只需要添加几行代码即可。

比如知乎、豆瓣、小米这样的大厂，早期网站也都是用Python所搭建的，国外更多，如YouTube、Quora、Reddit等顶级流量的网站，也都是依靠Python所搭建的。

2、Python爬虫工程师

顾名思义，就是做爬虫的工程师，用Python收集和爬取互联网的信息，也是小伙伴们学习Python的第一动力，比如一些靠人力一星期才能完成的工作，使用Python爬虫可能半天不到就完事了，实用性非常高，学会Python爬虫后，就算不做程序员的工作，也能加分不少。

3、Python数据分析师

现如今数据非常宝贝，比如现在火的公司：今日头条、抖音、快手等，产品也都是建立在用户分析上的，更不用说淘宝、京东这些“定制化推荐”了。

可以说所有的商业公司，都需要这样一名工程师，也导致Python数据分析师成了目前最火的职业之一。

Python是目前数据分析业务中，最常用的语言，学会Python后，基本可以满足数据分析经理的招聘需求。

4、AI工程师

人工智能是目前最火的方向之一，薪资待遇也是非常的高，从招聘网站上就可以看出，当然这些职位的要求也比较高，Python是人工智能时代的第一语言，不管是机器学习还是深度学习，最常用的工具和框架都需要用Python调用，如Numpy、Scipy、Pandas等，因此Python是人工智能工程师的必备技能之一。

5、自动化运维工程师

运维工程师经常要监控上百台机器的运行，或同时部署的情况，使用Python可以自动化批量管理服务器，自动化运维也是Python的主要应用方向之一，它在系统管理、文档管理方面都有很强大的功能。

6、自动化测试工程师

测试的工作室枯燥乏味的，在过去，每次产品更新，都要重复测试一遍，效率低而且非常容易出错，Python提供了很多自动化测试的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重复工作，Python自动化测试也越来越流行。

7、Python游戏开发

Python游戏开发集中在游戏服务器领域，主要负责网络游戏的服务器功能开发、性能优化等工作。

㈤ 数据分析员用python做数据分析是怎么回事，需要用到python中的那些内容，具体是怎么操作的

大数据！大数据！其实是离不开数据二字，但是总体来讲，自己之前对数据的认知是不太够的，更多是在关注技术的提升上。换句话讲，自己是在做技术，这些技术处理的是数据，而不能算是自己是在做数据的。大规模数据的处理是一个非常大的课题，但是这一点更偏向于是搞技术的。

与数据分析相关的Python库很多，比如Numpy、pandas、matplotlib、scipy等，数据分析的操作包括数据的导入和导出、数据筛选、数据描述、数据处理、统计分析、可视化等等。接下来我们看一下如何利用Python完成数据的分析。
生成数据表
常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据，Python支持从多种类型的数据导入。在开始使用Python进行数据导入前需要先导入pandas库，为了方便起见，我们也同时导入Numpy库。代码是最简模式，里面有很多可选参数设置，例如列名称、索引列、数据格式等等。
检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。
数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_plicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。
数据提取
主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据，比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取。
数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组。