python現在非常火,語法簡單而且功能強大，很多同學都想學Python！最近陸陸續續有很多小伙伴問我，學Python到底應該做什么，從事哪種崗位，下面是我們作業圈里面一些同學的苦惱：
一、轉行要趁早
上面類似的問題還有很多，我請了一些不同崗位的嘉賓來給大家分享經驗，下面談談我的感悟：
1).轉行如爬樹
轉行真的要趁早，年輕的時候，試錯的代價很小，即使你走錯了路還能轉回來！畢竟一棵樹上沒有爬太久，摔下了也不疼，如果年紀大了你在一棵樹上爬了太久了，不敢下來！怕摔著，因為太高，離開地面太久，重新再來的勇氣不足，
2).死命罵80后
網上有一個段子，說老板可以拼命罵80后的員工，但是不敢罵90后的員工，原因是因為80后很多都是35歲以上了，有家有口，都是上有老下有小，負擔很重，而且還有房貸，不敢輕易換作業，所以罵兩句沒有關系！但是90后不行，說不干就不干！ 這個段子的真實性不做細究，但是道出了很多中年程式員的危機，
3).年輕真好，但是要有方向
年輕就是資本這句話是對的，尤其是在互聯網這個行業，年輕的時候你沒有家庭，時間比較多，而且體力和精力都非常充沛，學習的能力比較強，加班熬夜都是沒有問題的！ 但是大部分年輕的時候 不知道自己喜歡什么，也不知道自己應該走那條路，如果運氣好的話，第一份作業進了一個不錯的單位或者進了一個好的行業，運氣不好，過了3年才知道自己走了彎路！
如果知道自己走了彎路還好，就怕過了6-7年才發現走了彎路，才發現自己待的船要沉，怎么辦，，，
4).畢業3年很關鍵
人與人的差距就是那畢業之后的3-5年，尤其是程式員這個行業，有人說是吃青春飯的，我不是非常同意，但也不否定！程式員35歲以后一定不能還是在玩底層的碼農，或者至少不能重復的作業，可以嘗試架構，可以是嘗試管理，可以嘗試運營！但是就是不能年復一年日復一日的重復coding,沒有提高沒有突破，你只是10年經歷而不是10年作業經驗！
二、Python崗位的招聘數量分布
如果真的想進入Python領域，我們來從資料的角度看看，到底選擇那個方向贏面會大一點，畢竟轉行最怕走彎路，我從崗位的數量，城市和最高年薪(均值)幾個維度簡單分析，
1.Python崗位的需求數量
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后端開發崗位是大戶,是目前所有Python崗位里面需求量最大近一半，需求數量是爬蟲工程師的10倍
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其次是資料分析崗位,僅次于Python后端開發
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資料挖掘和機器學習非常類似，可以合算在一起，大概有17%的份額，但是也僅僅是資料分析崗位的一半，看來AI崗位遠沒有飽和！
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爬蟲的崗位非常少，看了爬蟲崗位需求已經逐漸的降下來，所以想轉行從事爬蟲的需要考慮一下
2.Python招聘需求最熱門的城市
基本Python的崗位都在北上廣深杭州，其中杭州的需求要明顯大于廣州，
3.Python崗位的年薪
這里對5000多的職位的樣本資料進行初步分析，我取了最大年薪然后取均值來統計，發現AI崗位薪資還是搖搖領先，機器學習的崗位年薪過30多萬非常平常，好一點的都是50W,比資料分析崗位和爬蟲崗位工資高了**近50%，**人工智能薪水真的很肥！
三、各個崗位具體的細節分布如下
1).爬蟲崗位
2).資料分析崗位
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3).機器學習和資料挖掘
4).后端開發
綜上所述，干Python這一行薪資最高走機器學習資料挖掘的道路，如果招聘比較廣走Python后端開發，作業會好找一些，因為資料量大！如果轉行只是想做爬蟲就算了，因為純爬蟲的需求崗位越來越少，也許綜合爬蟲和資料分析兩個技能，贏面會大一些，
來源于：菜鳥學python
最后
目前python發展前景非常好，下面有一份全套的 Python 學習資料，給那些想學習 Python 的小伙伴們一點幫助！
一、Python所有方向的學習路線
Python所有方向路線就是把Python常用的技術點做整理，形成各個領域的知識點匯總，它的用處就在于，你可以按照上面的知識點去找對應的學習資源，保證自己學得較為全面，
二、學習軟體
工欲善其事必先利其器，學習Python常用的開發軟體都在這里了，給大家節省了很多時間，
三、入門學習視頻
我們在看視頻學習的時候，不能光動眼動腦不動手，比較科學的學習方法是在理解之后運用它們，這時候練手專案就很適合了，
四、實戰案例
光學理論是沒用的，要學會跟著一起敲，要動手實操，才能將自己的所學運用到實際當中去，這時候可以搞點實戰案例來學習，
這份完整版的Python全套學習資料已經上傳CSDN，朋友們如果需要可以微信掃描下方CSDN官方認證二維碼免費領取【保證100%免費】，
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