¿Se puede utilizar el aprendizaje de Python en el trabajo diario?

Actualmente, Python tiene una amplia gama de aplicaciones en el mercado. Las perspectivas de empleo son muy buenas y la demanda también es grande. Los puestos que puedes ocupar después de aprender Python son los siguientes:

1. Inteligencia artificial: el lenguaje Python es el lenguaje elegido en la era de la inteligencia artificial. La era de la inteligencia artificial está llegando y llevará a todos a una nueva era. En el lenguaje Python, la inteligencia artificial es una dirección de desarrollo muy importante y tiene un gran potencial y perspectivas de desarrollo. Según la situación laboral en el mercado, el salario laboral de la inteligencia artificial Python generalmente alcanza más de 20K. Incluso el salario de un ingeniero junior puede llegar a unos 10.000.

2. Big data: Los datos se han convertido en una parte muy importante de nuestras vidas. La tecnología big data se ha integrado en nuestra vida diaria, aunque no se ha aplicado del todo, se utiliza en muchas industrias. Ha comenzado a surgir. El lenguaje Python tiene grandes ventajas y es muy eficiente en el análisis de datos. Aunque es más difícil de aprender, se puede conectar de manera efectiva con Python. El nivel salarial laboral de los ingenieros de análisis de datos de mercado también es muy alto y ha tenido una tendencia creciente.

3. Ingeniero de rastreadores: los rastreadores siempre se han utilizado ampliamente en nuestras vidas. Los rastreadores web son la clave para la recopilación de datos y su función es muy obvia. Debido a que Python tiene ventajas únicas, puede mejorar rápidamente el nivel de captura de datos. El salario actual de los ingenieros de rastreadores también es muy alto, que puede alcanzar alrededor de 15k.

4. Desarrollo web: No existen muchos frameworks basados ​​en el desarrollo web, como Django, Tornado y Flask. El alcance de la aplicación de Python Django es muy amplio, la velocidad de desarrollo también es muy rápida y el umbral de aprendizaje es muy bajo, lo que puede ayudarnos a mejorar la eficiencia de nuestro trabajo.

5. Análisis de datos: basado en una gran cantidad de datos, combinado con informática científica, aprendizaje automático y otras tecnologías, la limpieza, la deduplicación, la estandarización y el análisis específico de datos son las piedras angulares de la industria del big data. Python es uno de los lenguajes principales para el análisis de datos.