python 职场需求_九年从业经验的职场人是否需要学习Python语言
首先,对于已经有9年从业经验的职场人来说,当前持续学习编程语言还是有必要的,一方面未来的职场上升空间非常大,另一方面掌握编程语言也是顺应当前互联网、人工智能时代的发展要求,随着工业互联网的发展,未来职场人掌握编程语言也会为自己的发展奠定一个扎实的基础。
当前不论是在IT(互联网)行业发展,还是在传统行业发展,学习Python语言都是一个不错的选择。Python是一门典型的全场景编程语言,目前广泛应用在Web开发、大数据开发(分析)、人工智能开发和嵌入式开发领域,随着大数据和人工智能技术的落地应用,未来Python语言的发展前景还是非常值得期待的。
不同于Java等编程语言,Python语言不仅在IT(互联网)行业有广泛的应用,在传统行业的应用场景也非常多,而且Python语言本身的语法结构简单清晰,即使没有任何编程基础的人,经过一个系统的学习过程,也能够学得会,这对于Python语言的普及和发展还是非常重要的。
对于职场人来说,在学习Python语言的过程中,一方面要结合自身的知识结构,另一方面也要结合当前的岗位升级要求,对于传统行业的职场人来说,当前可以按照大数据方向来制定学习计划。大数据是当前的热点,随着诸多企业纷纷实现业务上云,未来大数据会逐渐走进传统行业,这个过程也会全面促进传统企业进行人才结构调整,所以当前学习大数据也在为未来的发展奠定基础。
从技术体系结构上来看,当前大数据技术体系已经趋于成熟了,这会为初学者提供一个更好的学习体验。按照大数据的产业链来划分,当前大数据的技术体系涉及到数据采集、数据存储、数据分析(呈现)、数据应用和数据安全,其中数据分析对于普通职场人来说,应用场景还是非常多的。
当前大数据分析有两种常见的方式,其一是统计学方式,其二是机器学习方式,相对于统计学方式来说,机器学习在数据分析领域的成长空间还是比较大的,随着未来物联网技术的应用,未来机器学习在数据分析领域会发挥出越来越重要的作用。不同于统计学方式,机器学习方式的数据分析,除了要具有一定的算法设计能力之外,还需要具备算法实现的能力,而通过Python语言来实现算法,就是比较理想的选择。
通过Python来学习机器学习,需要完成多个步骤,包括数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用,这个过程虽然比较复杂,但是也完全可以循序渐进。另外,采用机器学习方式来实现数据分析,依然需要技术人员具有一定的行业知识背景,这对于大数据分析的结果有非常直接的影响。
最后,学习Python语言除了要多做实验之外,还需要重视与有经验的行业专家进行交流。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!
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