Python，数据岗位的技术弄潮儿
根据 *Stack Overflow 2021年的开发者调查报告，Python已然成为最流行的技术 TOP3！
*Stack Overflow：全球最大的计算机技术交流社区
在82,914个回答中，有19.04%的开发者将Python列为自己最想要也是最需要学习的编程语言。
再有，编程语言排行榜网站TIOBE和编程语言流行度指数PYPL的数据均显示，Python大大地领先于其他编程语言。
根据美国常用求职网站 Indeed，Glassdoor和Dice等所提供的信息，随着各行各业越来越依赖于数据进行决策，商业对Python的需求也在日益扩大。
结合公司业务的需求，从数据科学延伸出来的岗位数不胜数，当中都不约而同地提到了对Python的要求。
TIK TOK的【商业分析师】招聘要求
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不管是使用什么数据包裹，一般问题的解决过程都包括四个主要的步骤：数据收集和清洗、数据探索、数据建模和数据可视化。
Python可以在整个流程中提供必要有效的处理工具，每一个步骤都有专门的工具库，比如Pandas, Numpy, Matplotlib, SciPy, scikit-learn等等，另外还包括先进的深度学习工具，比如Tensorflow, PyBrain等等。
而会Python的人，在每个行业都吃香。
美国求职网站Glassdoor提供了美国十个顶级行业平均工资。
既然Python的应用领域如此广泛，受各行各业的青睐，还能拿更高的薪水，于是，近年来许多学生蜂拥而至地开始学习Python，想着多一门技术傍身，就能提高求职竞争力。
然而......
大部分人学了一遍网上的Python教程后，还是停留在只知道怎么输出“Hello, World”的水平。
有些同学修了学校的计算机课程，一遍遍看讲义和视频教程，已经把各种语法、语句、函数背得滚瓜烂熟，理论是扎实了，但却没有项目可以小试牛刀。
反复学定义，却不动手实操，没有做过一个完整的项目来检验自己的实力，也依旧不知道Python在工业界是如何运用的。
即便，学校开设的计算机课程或者Python课程，有项目实践的部分，教授给的课题和数据集却是N年以前的或者是一些虚拟数据。
这就导致了......
尽管学生把学校课程里完成的项目写在了简历的项目经历里，但因为项目本身跟工业界真实发生的案例有天壤之别，求职的时候，技术上无法满足企业的需求，简历在第一轮的时候就落选了！
而有些学生虽然可以把简历包装得非常出彩，面试的时候，无法理解企业在业务上对技术的需求，不知道自己可以给企业带去什么，进而也无缘offer！
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网友自学Python的体会
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