Python はどのくらい人気がありますか?インターネット大手は一斉に人工知能の分野に舵を切り、人工知能に好まれるプログラミング言語はPythonであり、将来の見通しは明らかです。そこで質問になりますが、Python を学びたい場合、Python エンジニアの給料はいくらですか? 学ぶ価値はありますか?
今日はお話しますPythonの方向性についてお話します!
1. 人工知能
Python は人工知能の黄金言語です。雇用の方向として人工知能を選ぶのは自然なことです。さらに、雇用の見通しは良好で、給与は一般に高いです。 .com では、人工知能エンジニアを募集しています。初任給は一般的に 20,000 ~ 35,000 です。もちろん、若手エンジニアの場合、初任給は月 12,500 元を超えています。
2. ビッグ データ
私たちは現在、ビッグ データの時代にいます。ビッグ データでは Python 言語の方が Java よりも効率的です。ビッグ データの学習は困難ですが、Python はビッグ データとよりよく連携できます。 Python でビッグデータを行う場合の給与は少なくとも 20,000 以上であり、ビッグデータの人気は依然として続いており、将来的にビッグデータ エンジニアとして働く給与は徐々に上昇するでしょう。
3. Web クローラー エンジニア
Web クローラーは、データ収集のための鋭利なツールとして、ビッグデータ時代のデータソースとして非常に役立ちます。 Python を使用すると、データ キャプチャの精度と速度がすぐに向上します。これはデータ アナリストにとってありがたいことであり、BOSS は Web クローラーを通じて、データがないことを心配する必要がなくなります。クローラーエンジニアの給料は2万からですが、もちろんビッグデータなので給料もどんどん上がります。
4. Python Web フルスタックエンジニア
フルスタックエンジニアとは、さまざまなスキルを習得し、さまざまなスキルを駆使して自立的にプロダクトを完成させることができる人のことを指します。フルエンドエンジニア(フロントエンドとバックエンドの両方の機能を持つ)、英語のフルスタック開発者とも呼ばれます。どの言語で働いてもフルスタックエンジニアは優秀な人材であり、Python Webフルスタックエンジニアの給料は基本的に20K高いので、十分な能力があるならPython Webフルスタックエンジニアが第一候補です。
5. Python の自動運用および保守
運用保守担当者は Python に対する大きな需要を持っています。皆さん、すぐに行動してください。自動運用および保守のために Python を学習すると、10,000 ~ 15,000 の給与も得ることができます。これは非常に高額です。
6. Python 自動テスト
Python は非常に効率的な言語です。自動化に関連している限り、大きな利点を発揮します。現在、自動テストを行うほとんどの作業者は、改善を支援するために Python を学ぶ必要があります。スキル、テストの効率。 Python でのテストはテスターにとって必須のツールとも言えますが、Python 自動テストの初任給は一般的に 15,000 程度なので、テストパートナーも Python を学ぶ必要があります。
以上がPythonを学ぶとどんな仕事に就くことができるのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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