不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個被互聯網圍繞的時代里，選擇python工程師技術，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來告訴你這個專業(yè)的優(yōu)勢到底體現在哪里：【慕課網就業(yè)班】python工程師課后學習分享，慕課網體系課Python全棧工程師怎么樣？，網上的python培訓真的是一片韭菜地嗎？??。

1.【慕課網就業(yè)班】python工程師課后學習分享

時間過的太快，不注意已經在慕課網學習了4個月，突發(fā)奇想分享自己的學習經歷，也許能給想報名慕課網就業(yè)班的同學一些借鑒。我是純小白轉行來學習的，買的是慕課網《python工程師》就業(yè)班體系課，在報名前我糾結是報線上還是線下，*錢包替我做了決定，選了慕課網。起初，我最擔心的是0基礎到底能不能跟上，雖然詳情頁介紹是0基礎可學，但心里打鼓。學了一周之后，才逐漸放心，這門課確實如評價所說淺顯易懂，而且還會列舉很多例子讓我們更好的理解?；A階段我是利用上班空余時間學習的，學的比較輕松?？赡芤彩亲约呵捌谔潘闪?，在中間階段出現數據庫應用、爬蟲應用等，因為我投入的時間不夠，這段時間對我來說學的有點吃力，還好我及時穩(wěn)住了心態(tài)，加大了學習時間和練習量，遇到問題課后馬上咨詢，也慢慢跟上了節(jié)奏，在這里再次感謝慕課網就業(yè)班的教學服務?，F在在學到了flask全棧項目實戰(zhàn)，目前感覺還可以，有難度但是不難理解，大部分知識都是對前期技術點的靈活運用。我的學習感受總體是：課程質量好評，老師也很有耐心。最重要的是肯花時間，多敲多練。*祝我和各位小伙伴都能找到好工作，哈哈。

2.慕課網體系課Python全棧工程師怎么樣？

前言在評價這門課之前我想多嘮幾句python這門編程語言的那些事兒~python的作用隨著python的逐漸發(fā)展，目前python廣泛使用的用途是：Web開發(fā)這一點主要是基于flask\Django的一些使用，但是因為Python是膠水語言,在國內超大型Web項目開發(fā)中將Python當作核心開發(fā)語言的占比沒有那么高。通常我們知道的像豆瓣、知乎、果殼、虎撲-hoopchina、下廚房、扇貝網都是用Python開發(fā)的。網絡爬蟲我想這一點是很多人開始接觸python和喜歡上python的原因，由于python的發(fā)展，在社區(qū)和網絡中存在很多非常方便的輪子，大家使用輪子可以非常方便、輕松的實現自己的程序功能，從而抓取到目標數據。有了相關數據就能夠為自己后期的項目或者功能做好數據層面的支撐了。人工智能這一個概念我想現在幾乎所有人都不陌生了，但是可能有的人不太清楚在人工智能領域， Python是機器學習、神經網絡、深度學習等主流編程語言，得到了廣泛的支持和應用。 數據分析以海量數據為基礎，結合科學計算、機器學習等技術，對數據進行清洗、去重、規(guī)范化和有針對性的分析，是大數據產業(yè)的基石。Python是主流的數據分析語言之一。自動化運維/測試自動化對一個運維/測試工程師來說是相當重要的，使用python來編寫一些自動化的腳本，來解決每日大量的重復性工作，這大大提高了運維/測試工程師的工作效率，同時降低了操作的風險。目前國內熱度隨著國內大數據分析、人工智能、機器學習的興起，2021年被稱作python發(fā)展的元年，隨后python熱度水漲船高。同時加上python開發(fā)高速快捷的特點，特別符合中小型企業(yè)靈活多變的需求。就在本月五一勞動節(jié)回來后，我們技術總監(jiān)明確要求了后端開發(fā)人員必須在本月底學會python。課程到底怎樣？上面說了這么多廢話，其實我只是想說明一點，目前python的學習是一個非常正確的選擇，但是我們不能僅僅停留在python的基礎應用能力上，我們更要著眼于使用python進行更廣闊的開發(fā)應用。據個人對慕課網體系課《python全棧工程師》的課程分析，有以下幾個觀點：目前很多平臺在提供python技能的培訓，但是很少有進行python全棧培訓的。而在中小型項目開發(fā)中，python由于優(yōu)美及高效折服了太多碼農，再加上Python在網站前后臺有大量的成熟的框架，自然成為很多web開發(fā)的主要選擇。這其中擁有python全棧開發(fā)能力自然是勝出一籌的。從基礎的python語法、前端語法到后端服務器的運維能力都有相關知識內容，可以說是覆蓋非常全面，學習完對整個知識體系都有非常清晰的認知，同時培養(yǎng)實操能力?？梢跃毷值膶崙?zhàn)項目比較多，而且具有少見的從基礎實例逐步到中高級實例的多實例教學模式。*面全棧項目目測也是仿真全棧全流程項目，對于初學者提升編碼能力，增加開發(fā)經驗，理解開發(fā)流程，建立開發(fā)思維都有一定的幫助。綜上，個人認為這門課對于想入門python開發(fā)，并且對職業(yè)發(fā)展有更深層次要求的新人來說，比較合適。教程鏈接：Python全棧工程師2021版-慕課網

3.網上的python培訓真的是一片韭菜地嗎？

大多數人對某種語言的追捧，本質上只是對資本市場下某種需求的追逐在我身邊學python的只有兩類人：搞數據分析的，搞人工智能的一般人做不了人工智能，大多數人都是奔著做數據分析去的，像爬蟲、可視化、數據采集這種，不得不說python在這方面確實很優(yōu)秀，畢竟是萬能的膠水語言嘛恰好，數據分析和人工智能都是大火的崗位，新興、稀缺、高薪， 多少人搶破了頭也要擠進來有這么多韭菜，資本市場還不狠狠收割一波，所以市場就開始瘋狂鼓吹，像那些培新機構，鼓吹學python就能找到好工作，就能升職加薪市場吹得厲害了，那些企業(yè)也就懵了，python相關的崗位井噴式的就爆出來了，然后又吸引了更多韭菜過來湊熱鬧，市場就再收割想想之前的安卓、IOS，想想之前的java，想想PHP，再想想現在的python，感覺不是很相像嗎？數分需要學Python嗎？答案顯然不是。不管是python、R還是Excel、spss，這些都是數據分析的工具，對于數據分析，我一直強調核心是業(yè)務，通過業(yè)務的分析邏輯影射到數據分析的處理邏輯，而數據分析工具則是幫助我們實現結果的手段如果把數據分析的結果比喻成你要去的一個目的地，那么python只是可以到達這個目的地的一個交通工具，換句話來說，你換個工具也能做到，所以python和數據分析之間，并沒有不可分割的關系既然關乎到選工具，肯定是選擇*用工具才能夠最快達到目的，那python是不是數據分析工具的*選擇呢？不一定是。不一樣的路適合的交通工具不一樣，同樣，不一樣的類型的數據分析工作，合適的數據分析工具也不一樣在實際工作中，數據分析這個大類的崗位層次不一，崗位職能也大不相同，在不同的公司，同樣都叫數據分析師的崗位，可能一個就是給業(yè)務取數，提供基礎數據支撐，而另一個卻要涉及數據建模、挖掘。我這里把數據分析籠統的分類業(yè)務向和技術向兩類：業(yè)務類分析師，側重業(yè)務分析，一般*在業(yè)務*，或者有單獨數據分析*，最要工作內容就是對特定業(yè)務做專題分析，通過對數據分析來做一些業(yè)務規(guī)劃、方案等。日常的工作大多就是整理報表，做一些探索性的業(yè)務分析，解決業(yè)務問題。技術類分析師，一般都在IT部、數據中心。根據從事的工作環(huán)節(jié)不同，被分成數據庫工程師，ETL工程師，爬蟲工程師，算法工程師等角色，主要的工作一般有數據倉庫搭建、專題分析、建模分析、數據挖掘預測等。說完數據分析師的工作內容，再來看目前市場流行的幾類數據分析工具：Excel、python/R、BI工具先說大家都熟悉的Excel，excel在數據分析領域的地位不可動搖，尤其對入門新手來說，大部分的人在進入工作之前都多少接觸Excel所以在此基礎上要做數據分析，學習Excel是最合適不過的，從簡單的表格制作，數據透視表，寫公式，再到VBA語言，基本能夠滿足80%業(yè)務人員的分析需求回到正題，我們再說BI工具，BI的誕生，目的是為了縮短從業(yè)務數據到經營決策的時間，提高決策效率，所以它的產品設計理念就是圍繞提高數據分析的過程展開的和Excel相比，BI工具在分析流程上更加簡化，以我用過的FineBI為例，從數據鏈接、數據處理、到可視化圖表分析，很多功能都是封裝好的，鼠標點擊拖拽就能迅速完成一次分析這樣的可視化操作界面讓BI的學習門檻大大降低，更適合面向企業(yè)中的業(yè)務分析人員另外，在面對大數據量分析時，BI工具也能彌補Excel的不足，還有一個吸引人的點，就是BI工具的可視化效果在Excel中制作動態(tài)圖表或者高級的可視化圖表效果，需要經過諸多復雜的步驟，用編程語言實現，也需要一行行代碼調整，才能得到想要的效果但是在BI工具中，簡單拖拽設置，就能制作出令人驚艷的可視化圖表不過，因為BI工具是非開源的，所以在功能上有局限性，如果產品沒有設計某一項功能，可能就沒有辦法完成分析工作這時候python或R這類編程語言就顯得更加靈活了，只要代碼寫得好，基本沒有實現不了的東西*總結一下，工具的選擇要根據自身需要，而不是哪個火學哪個，只有最適合自己的才是*的像財務、人事、運營這類的基礎業(yè)務分析，excel完全就夠用了，如果想要提升效率，追求可視化效果，BI工具也是不錯的選擇，完全沒有必要花費極大的精力去湊Python的熱鬧，當然如果你對編程很感興趣，那當我沒說為啥python這么火？當然是因為好賺錢，以前互聯網興起的時候，各種java、C++的培訓炒的火熱，培訓機構大把大把撈金現在大數據時代來了，數據分析、數據挖掘、人工智能的概念又火了，一片新的韭菜地出現在眼前，培訓機構們還能放著這么多的錢不賺？隨便拿個業(yè)內TOP數據分析師的薪資給你畫個月入2W的大餅，實際上你入職大概率6-8K，而且你在培訓課里學到那點皮毛功夫，還要面臨全網被割韭菜的各行各業(yè)神仙轉行來和你PK，*能找到心儀工作的少之又少更慘的是一些無辜小白，在原來的崗位干的好好的，看到營銷文案，一股心血來潮要轉行，花了大價錢大精力去報班學python，*轉行也轉不了，反而沒在自身的崗位上有什么提升，掙大錢的夢破碎了*再強調一下，大部分的數據分析師本質是個業(yè)務輔助崗位，核心是對業(yè)務的理解能力和數據敏感度，像下面這張圖里寫的那些告訴你學python就能入門數據分析，學python就能做好數據分析的，百分之90都是為了賺錢另外，想轉行數據分析的也要慎重考慮，這一行也并不是你想象的那么美好謹以此文送給想要學習python的大家，個人觀點，切勿對號入座！

就拿大數據說話，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開IT行業(yè)的新大門，找到適合自己的培訓機構，進行專業(yè)和系統的學習。