想要在职场站稳脚跟，掌握一门硬技术非常重要。在市场经济低迷的2020年，顺应时代发展，把握新机遇尤为重要。如果你想进入数据分析或者AI行业，你必须掌握基本的要领，而这个技能就是Python。Python是数据分析或人工智能不可或缺的语言。下面就科普一下为什么Python技能不可或缺：1.提供强大的支持：Python这种编程语言无论是大数据分析，还是人工智能中关键的机器学习、深度学习，都是非常强大的。支持。2、应用范围广：Python可以在很多方向上使用。从全社会的角度来看，数据分析和人工智能只是Python的应用方向之一。爬虫、网页开发、运维、测试、工程师等适合不同人群的选择，满足大家的需求。3、简单易合作：Python被大家称为胶水语言。它不仅可以粘合用Python编写的各种模块，还可以组合使用其他语言编写的各种模块进行协调运行。4、对初学者友好：Python在实现各种功能的过程中，比其他编程语言更简单、更友好。Python的很多功能只需要几行代码就可以搞定，而其他编程语言可能需要十几行甚至更多。需要大量代码才能完成。5、免费代码库：Python背后有一个庞大的免费代码库，让Python成为最高效、最适合初学者的工具。同时，很多公司也看中了Python技能，对Python人才的需求量非常大。接下来小编就为大家梳理一下，学习Python后主要可以从事哪些工作。1、人工智能：Python语言是人工智能时代的首选语言。人工智能时代正在到来，它将带领大家进入一个全新的时代。在Python语言中，人工智能是一个非常重要的发展方向，也有着巨大的潜力和发展前景。工资也很高。根据市场就业情况来看，Python人工智能的就业薪资普遍达到20K以上，即使是初级工程师的薪资也能达到1w左右。2、数据分析：在海量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、归一化和针对性分析，是大数据产业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。3、大数据：数据已经成为我们生活中非常重要的一部分。大数据技术已经融入我们的日常生活。虽然还没有完全应用，但已经开始在很多行业崭露头角。Python语言与数据分析相比，非常有优势，也非常高效。虽然比较难学，但是可以和Python有效衔接。市场数据分析工程师的就业薪资水平也很高，并且一直处于上升趋势。4.爬虫工程师：爬虫一直广泛应用于我们的生活中。网络爬虫是数据采集的关键，其作用非常明显。由于Python具有得天独厚的优势，可以快速提升数据抓取水平。目前爬虫工程师的工资也很高，能达到15k左右。5、Web开发：基于Web开发的框架不多，比如Django、Tornado、Flask。其中Python+Django的应用范围非常广泛，开发速度也非常快，学习门槛非常低，可以帮助我们提高工作效率。Python如此流行，那么Python更适合哪些人呢？很多人认为Python更简洁易学，可读性好，易于维护。学习成本和时间都比较短，比较适合小白。这是真的？我们来看一组数据：在100offer简历库中，仅有Python开发经验的占34%；相比之下，拥有后端、移动端、前端等非Python语言开发岗位的程序员最多，占比高达36%。可见Python既适合初学者，也适合想要转型的上班族。以下学习清单，请仔细查看！2020年，在家抗疫的时候，就是安心学习Python的疫情防控时刻。我们被迫成为“宅男”和“宅女”。这时候除了坐卧刷牙，我们可以增加自己的体重，也可以给自己增值。有人说，“一切终究会过去，但过去之后，有些人还在原地踏步，有些人迭代升级了。”面对疫情，我们一起面对，一起渡过；2020年春节，我们共克时艰，迎接春天的到来；我们已经是更好的自己了！接下来，我必须向大家推荐一门“易学”与“实用”相结合的Python课程。它改变了我对编程的认知，也改变了我原来的工作方式和效率。希望这一次，您也能抢先一步，在行业赛道上实现加速超车！给自己一个未来的“有竞争力的筹码”！【职场背景】企业要想在竞争激烈的市场中取胜，决策速度和反应效率尤为重要。调查显示，75%的企业在制定战略时，往往无法获得实时、有根据的决策信息。什么样的数据，用什么样的方法，快速、实时地转化为对决策有用的信息，是现代企业面临的最紧迫的问题。Python培训内容包括Python基础-Pandas数据清洗-Python爬虫-Python数据可视化（Matplotlib、Seaborn、Pyecharts）-Python机器学习算法等，结合互联网金融、电信、银行、医疗、交通等行业实际案例其他行业帮助学生建立一套完整的数据分析和机器学习思路，案例涉及营销优化、风险控制、用户研究、业务部署等领域，让学生所学更符合企业需求。【技能】熟练掌握数据科学领域最流行的编程语言——Python精通使用Python和pandas库进行数据清洗和预处理使用Python爬虫获取网络数据学习使用matplotlib和seaborn进行初级可视化学习使用Pyecharts进行高级数据可视化学习构建分类、预测、聚类模型的机器学习算法使用Python进行数据分析统筹思考，为业务做出模型优化选择使用机器学习解决用户画像、精准营销、风险管理等业务问题使用机器学习实践电商、金融、电信、医药行业真实项目案例选择您的开启方式：1.进入我们的CDA页面：https://www.cda.cn/kecheng/83...2.CDA微信小程序（手机端随时随地浏览最新资讯和优质课程）：
