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想学Python?这里有一个最全面的职位分析

Python从2015年开始,一直处于火爆的趋势,目前Python工程师超越Java、Web前端等岗位,起薪在15K左右,目前不管是小公司还是知名大公司都在热招中。当然,每个城市对岗位的需求也

Python从2015年开始,一直处于火爆的趋势,目前Python工程师超越Java、Web前端等岗位,起薪在15K左右,目前不管是小公司还是知名大公司都在热招中。

当然,每个城市对岗位的需求也不尽相同,例如北京肯定是最大,其次是上海:

从目前的市场需求的岗位技能,我们列举了如下的岗位要求,具体如下:

所以如果你要学习一个课程,一定要看他的课程体系是否完整,这样对你找工作有非常大的好处,其次如果你不辛学习了一个不太靠谱的课程,可以按照这个技能补充你的技能。目前来看,市面上关于Python的岗位如下:

你可以参考我们Python学院研究的学习路线图和阶段。

企业级Python开发工程师阶段

1、计算机技术及高级语言发展,Python语言概述及发展,搭建Python多系统开发环境、 虚拟环境部署与配置,IPython和jupyter notebook的使用

2、Python内置数据结构、类型、字符及编码,流程控制,Python语法规范 ,初步掌握百行程序编写能力

3、列表和元组,集合和字典精讲、文件操作、目录操作、序列化、元编程、函数及作用域

4、装饰器、迭代器、描述器、内建函数,模块化、动态模块加载及反射、实战:日志分析项目

5、面向对象和三要素、单双链表实现,运算符重载,魔术方法原理及用途,可调用对象,上下文管理

6、异常的概念和捕获、包管理、常用模块和库使用,插件化开发、项目管理git的搭建和使用

7、并发与并行、同步与异步、线程、进程、队列、IO模型,Socket网络编程、 TCP、UDP网络编程、异步编程、协程开发, 冒泡排序、选择排序、插入排序、堆排序、树、图

Python全栈开发工程师阶段

1、Mysql安装使用,数据类型、DDL语句建库建表,DML语句查询、 Join和子查询,分组、Having,聚合运算

2、数据库原理和发展过程、NoSQL分类及用途、事务ACID、隔离级别、 脏读、幻读。存储引擎、连接池实现和Python结合的后台开发 ORM框架实现,Pymysql原理、SQLAlchemy原理和使用

3、Html、CSS、Javascript开发框架、DOM原理及操作、JSON、Ajax

4、web开发及http协议、wsgi开发规范、拦截器、路由分组实现

5、ES6基本语法、对象模型、函数、高阶函数、装饰器、类、高阶类 模块化发展、npm模块管理

6、React入门、 React原理、VirtrualDOM原理、React状态state和props

7、React生命周期及生命周期函数、高阶组件、Babel和webpack的使用

8、WSGI原理,WEB框架核心设计及实现,路由实现、请求request封装 拦截器实现

9、Todolist实战:浏览器持久化技术,阿里蚂蚁金服Ant Design开发组件 Mobx原理及状态管理

10、多人博客项目:分层设计与实现,Session与无Session机制、JWT应用 bcrypt加密技术应用,RESTful接口设计与实现

Python运维开发工程师阶段

1、运维自动化架构介绍,以自动化运维框架为主线,讲解Devops运维自动化趋和核心技术

2、ansible使用,任务调度系统设计,zerorpc及RPC通信实现,Agent封装与实现,通信协议定义,执 行器设计技巧

3、Master实现,任务调度拉模型设计、数据持久化,WEB Server实现及交互接口设计与实现

4、企业级运维资产管理系统CMDB系统,虚拟表实现,表约束实现、表关系实现、DDL设计与实现

5、使用Elasticsearch搜索数据及Elasticsearch统计分析,zookeeper+kafka分布式状态管理

6、企业级消息队列的用法和功能介绍,rabbitmq安装、管理,pika使用及Rabbitmq6种开发模式详解

7、Redis数据类型及使用场景,RDB和AOF持久化策略,缓存原理,主从复制、集群、高可用

8、Django入门,Django模型,视图,模板,认证,Django框架ORM使用,Django高级控件实战

9、实战项目:开源堡垒机jumpserver架构、安全审计、管理、流程以及结合django框架及应用

10、实战项目:美团点评企业级msched任务调度系统设计与实现,运维资产管理系统CMDB系统 自动化流程平台:流程模板定义、执行引擎实现、手动与自动流程流转、与任务调度系统集成

Python爬虫&数据挖掘工程师

1、爬虫知识体系与相关工具全面讲解,以及爬虫和数据挖掘结合分析

2、urllib3、requests、lxml、BeautifulSoup 模块企业级使用技巧讲解

3、使用 requests 模块模拟登录网站,验证,注册,动静态数据提取

4、Scrapy框架与Scrapy-Redis,实现分布式爬虫数据获取和高效存储

5、Selenium模块、PhantomJS模块深入学习,实现浏览器爬取数据

6、利用爬虫对互联网进行海量信息获取,并进行分布式存储和数据分析

7、实战:股票数据定向爬虫抓取,分析豆瓣中最新电影的影评

8、实战:Python 实现新浪微博模拟登陆,并进行核心数据提取

9、实战:使用Python抓取欧洲足球联赛数据,赔率计算和分析

人工智能+机器学习发展方向

1、了解人工智能核心技术,如数据挖掘、机器学习、语言处理、图像识别、无人驾驶等领域

2、全面介绍数据信息获取、训练集、决策树、评分系统、神经网络等人工智能核心模块

3、科学计算numpy及pandas概念讲解,数据可视化matpalotlib,互联网数据处理和分析

4、机器学习核心技术,模型选择与调优、历史数据、实时数据、监督学习回归算法,非监督学习

5、掌握数据挖掘基础工具使用,掌握数据挖掘处理数据方法,掌握深度学习算法和框架

6、KNN算法、线性回归&逻辑回归算法、决策树算法&朴素贝叶斯算法介绍

7、TensorFlow框架开发,Tensorflow IO操作,神经网络基础,全连接神经网络实现

8、量化交易模型:历史数据,实时数据,股票,期货数据指标,多因子模型,量化交易策略

9、实战项目介绍:人脸识别系统分析以及企业常见应用场景和面试中常见问题答疑

10、实战项目介绍:汽车车牌识别,可通过机器学习系统和图像监测系统灵活区分车牌号

11、实战项目介绍:中国大陆房价预测,可针对各省市地区的房价走势对未来房价进行分析预测

 

最后,你一定会问的问题是:有没有快速学习Python的方法?

马哥教育的金牌老师Wanye给大家的建议是:

今天的内容就到此为止,祝大家学习Python愉快。


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掌纹clear贡
这个家伙很懒,什么也没留下!
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