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cp在linux中是什么意思为什么那么多⼈学Python，学完到底能⼲嘛？
关于python，除了学习内容以外，你还知道python的什么呢？
jquery下拉菜单选中快⼿，美团，百度，⽹易，字节跳动，UC，，360，YY，爱奇艺等九⼤企业都在⽤Python，可想⽽知就业岗位已经越来越多了，已经成为了⼀个⼤趋势。
那究竟有哪些岗位可以让学习Python的⼩伙伴，更好的就业呢？也是分为九⼤类：
1.Python全栈⼯程师
使⽤python相关⼯具和知识完成从前端页⾯的实现，到后台代码的编写，再到数据库的管理，⼀⼈可以搞定⼀个公司⽹站的所有事情，真正实现全栈开发。
第⼀，Python语⾔基本语法。Python语⾔的基本语法掌握起来并不困难，甚⾄可以说⾮常简单，因为Python是脚本语⾔，所以语法也⽐较直接
第⼆，Python做Web开发。
Python是Web开发的传统三⼤解决⽅案之⼀（还包括Java和PHP），Web开发是全栈⼯程师必须掌握的内容。⽤Python做Web开发需要学习对应的框架，⽐如Django。python入门教程资料>英语培训机构价目表
第三，Python做数据分析。Python做数据分析是⼀个⽐较常见的应⽤场景，Python做数据分析需要学习对应的算法以及实现过程。会使⽤到的库包括Numpy、matplotlib等。
第四，Python做爬⾍。Python做爬⾍应⽤是⼀个⾮常常见的应⽤，有⼤量的案例可以参考。
第五，Python做机器学习类应⽤。Python⽬前在机器学习领域（⼈⼯智能相关）的应⽤⾮常普遍，所以对于Python全栈⼯程师来说，掌握机器学习相关的内容也是有必要的。需要掌握的算法包括决策树、朴素贝叶斯、回归、kNN分类等，同时需要掌握基本的线性代数和概率论相关知识。
2.PythonWeb开发⼯程师
前端开发⼯程师是Web前端开发⼯程师的简称，2007年才真正开始受到重视的⼀个新兴职业。Web前端开发技术是⼀个先易后难的过程，主要包括三个要素：HTML（标准通⽤标记语⾔下的⼀个应⽤）、级联样式表和JavaScript。
前端开发⼯程师不仅要掌握基本的Web前端开发技术，⽹站性能优化、SEO和服务器端的基础知识，⽽且要学会运⽤各种⼯具进⾏辅助开发以及理论层⾯的知识，包括代码的可维护性、组件的易⽤性、
分层语义模板和浏览器分级⽀持等。
3.Python爬⾍⼯程师
互联⽹是由⼀个⼀个的超链接组成的，从⼀个⽹页的链接可以跳到另⼀个⽹页，在新的⽹页⾥，⼜有很多链接。理论上讲，从任何⼀个⽹页开始，不断点开链接、链接的⽹页的链接，就可以⾛遍整个互联⽹！这个过程是不是像蜘蛛沿着⽹⼀样爬？这也是“爬⾍”名字的由来。
作为爬⾍⼯程师，就是要写出⼀些能够沿着⽹爬的”蜘蛛“程序，保存下来获得的信息。⼀般来说，需要爬出来的信息都是结构化的，如果不是结构化的，那么也就没什么意义了（百分之⼋⼗的数据是⾮结构化的）。爬⾍的规模可⼤可⼩，⼩到可以爬取⾖瓣的top 250电影，定时爬取⼀个星期的天⽓预报等。⼤到可以爬取整个互联⽹的⽹页（例如google）。
4.Python数据分析师
数据分析师是专门从事⾏业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出⾏业研究、评估和预测的专业⼈员。
数据分析师是指基于⼤数据进⾏数据处理分析的⼈员，能熟练的⽤适当的统计分析⽅法对收集来的⼤量数据进⾏分析，将它们加以汇总、理解并消化，以求最⼤化地开发数据的功能，发挥数据的作⽤。
数据分析师在企业中发挥的价值在于能够利⽤已有的数据资料（⼀⼿或⼆⼿的）进⾏观测，实验，研究分析出背后的⼀套规律为企业进⾏优化决策。业务层⾯的员⼯需要写出数据报告给⽼板看，如果你的分析结果对企业决策（如营销计划）有改善从⽽提⾼了业绩，那么待遇肯定是意想不到的。
此岗位重在“分析”，⾸先要有⼀定的数据灵敏度和数学底⼦，知道在什么样的数据规模下，需要看什么样的数据指标。了解常规的数据挖掘算法，可以使⽤⼀些⼯具得到预期的结果。当然⽤⼯具的话是需要公司系统⽀持⼀些数据分析软件的，SPSS啊，Clementine什么的，如果没有，说句难听的，弄个Excel表格在有些公司也叫数据分析师。当然有些数据分析师Excel玩⼉的可以很溜，可以⽤Excel模拟⼀个CTR 预估算法的迭代过程。
岗位缺⼝⼤：未来中国基础性⼤数据⼈才缺⼝将达到1400万，数据分析⼈才需求将达150万；
就业薪资⾼：初⼊职场的分析师薪资可达13000元/⽉左右，2年以上⼯作数据分析师薪资⾼达30000元/⽉以上。virtualbox安装步骤win10
就业前景⼴：结合互联⽹、⾦融、科技、城市管理等⽅向数据业务，成为业务数据分析师；后期往数据挖掘⼯程师、数据⼯程师、数据科学家、Al⼯程师等⽅向发展。
5.Python数据挖掘师
偏技术，偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码很多代码。通过建⽴模型、算法、预测等提供⼀些通⽤的解决⽅案，当然也有针对某业务的。岗位重点是要“挖掘”，所以对于⼈的要求就是要熟悉挖掘的⽅法，挖掘的⼯具，或者⾄少知道在什么平台应该⽤什么⼯具，⾯对什么样的需求应该怎么解。
数据挖掘：⾼等数学，数值分析，线性代数，凸优化，运筹学(这些是基本)数字信号处理，模式识别，矩阵论(进阶)。
总的来说，代码能⼒强直接搞算法，弱就先做数据分析。
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6.Python机器学习⼯程师
观察数据—>特征—>设计算法—>算法验证—>洗数据—>⼯程化—>上线看效果—>goto 观察数据
算法⼯程师需要具备哪些技能：
数据敏感性，观察⼒
数学抽象能⼒，数学建模能⼒和数学⼯具的熟练使⽤的能⼒
能随⼿编脚本代码的能⼒，强⼤的计算机算法编程能⼒，⾼级开发⼯程师的素质
avr单片机编程软件想象⼒，耐性和信⼼，较强的语⾔表达能⼒，抗打击能⼒
然后，还有很关键的⼀点，你需要很聪明。
7.数据处理⼯程师
1. 参与数据仓库/数据集市的逻辑与物理数据模型设计，负责源系统数据探索与数据映射。
2. 负责数据仓库/数据集市的临时提数需求，按需要完成⼀定复杂程度的统计分析与数据探索。
3. 根据分析⽅案设计数据⽀撑需求，获取、整理、清洗和转换数据，以满⾜分析建模的输⼊要求。
8.推荐系统⼯程师
⼯作职责: 负责推荐引擎的研发和重构，在⾼并发和复杂业务场景下，提升推荐系统的各项指标，保障在线服务的稳定性。
关于python，除了学习内容以外，你还知道python的什么呢？
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9.推荐系统架构师（有点⾼端，得好好努⼒了）
岗位职责：1.参与项⽬的需求分析、概要设计、详细设计，技术⽂档的编写；2.负责开发框架的搭建、改进，以及开源组件的评估和引进；3.指导软件⼯程师的⽇常开发⼯作，解决开发中的技术问题；4.协助完成项⽬的测试、系统交付⼯作，对项⽬实施提供⽀持。5.负责跟进服务器安全、稳定、维护和性能优化等⼯作;

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