Quels emplois à temps partiel pouvez-vous exercer si vous apprenez Python par vous-même ?

Beaucoup d'amis diront que j'ai des amis ou des camarades de classe qui sont programmeurs. Mais en fait, beaucoup de gens ne comprennent pas le contenu spécifique de leur travail. Avec l'émergence de certaines œuvres cinématographiques et télévisuelles ces dernières années, certains des acteurs principaux travaillent comme ingénieurs de développement, et tout le monde a une première impression.

Si je ne veux pas travailler dans une entreprise, comment puis-je gagner de l'argent en utilisant cette compétence ? (Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)

Tout d'abord, dans le domaine du Web, vous pouvez utiliser Python pour le développement. Python peut être utilisé pour des sites Web, des applications. , et les petits programmes. Vous pouvez réaliser certains projets d'externalisation Web à la maison via certains sites Web de Zhubajie.com et de programmeurs à temps partiel.

Par exemple : Aidez un supermarché avec un système de gestion, aidez certaines petites entreprises locales à créer un site Web promotionnel officiel, aidez certains grossistes à créer un petit programme ou un site Web, aidez certaines entreprises avec APP

Bien sûr, le principe est que vos compétences d'auto-apprentissage doivent être excellentes. Vous pouvez trier les points de connaissances que vous avez acquis et mettre en ligne les bons projets que vous avez réalisés afin que les personnes qui souhaitent sous-traiter puissent vous trouver. et reconnaissez votre force. Frameworks d'arrière-plan couramment utilisés dans le domaine du web : Django, Flask, Tornado. Et base de données : mysql, redis

L'avantage d'apprendre Python est que Python est un langage de colle avec de nombreux aspects pratiques. Le robot Python est également une très bonne direction. pour travailler, les compétences Crawler vous permettent de trouver davantage de projets à temps partiel en ligne.

Avec le développement rapide de la société moderne, de nombreuses sociétés de conseil doivent s'appuyer sur des données pour l'analyse. Parfois, les sociétés de conseil ne disposent pas de données riches dans un certain secteur, elles doivent donc les acheter ou demander à un ingénieur en robotique. pour aider à explorer une certaine industrie Selon les données, il y a eu de nombreux projets d'externalisation dans ce domaine ces dernières années. Les ingénieurs robots se connectent à trop d’industries, parfois avec des bureaux de statistiques locaux ou des promoteurs immobiliers. Nous, les ingénieurs robots, pouvons explorer toutes les données nécessaires à presque tous les horizons. Les données sont la base de l'intelligence artificielle, il est donc très facile pour les ingénieurs crawlers de recevoir certains projets d'externalisation qu'ils réalisent eux-mêmes (crawling de données sur Internet)

Par exemple : Exploration de données d'entreprise de conseil projet, projets de données des agences statistiques gouvernementales, des sociétés d'enquête, des sociétés d'analyse de données, exploration des ressources de contenu requises par certaines organisations médiatiques, classements de certaines entreprises...

Python peut effectuer une opération et une maintenance automatisées , aidant certaines entreprises à gérer des clusters de serveurs sous Linux. Parfois, les projets de nombreuses entreprises ne sont pas particulièrement importants, mais ils trouveront un ingénieur d'exploitation et de maintenance à temps partiel en ligne pour s'en occuper. serveur.

Dans le domaine de l'analyse des données, certains projets à temps partiel devraient rémunérer davantage. Les secteurs adaptés à l'analyse des données, à l'analyse des investissements et de la gestion financière dans le secteur financier, ainsi qu'au diagnostic d'un certain secteur nécessitent tous une analyse des données. L'analyse des données est également largement utilisée dans le secteur médical pour aider à diagnostiquer certaines maladies. Il existe également de nombreux projets à temps partiel dans ces secteurs. Il vous suffit d'utiliser les connaissances en analyse de données que vous avez acquises pour mener à bien le projet sur la base des données existantes.

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