[[251499]]

Python現在非常火,語法簡單而且功能強大，很多同學都想學Python！最近陸陸續續有很多小伙伴問我，學Python到底應該做什么，從事哪種崗位。下面是我們工作圈里面一些同學的苦惱：

一轉行要趁早

上面類似的問題群里還有很多，我請了一些不同崗位的嘉賓來給大家分享經驗，下面談談我的感悟：

1).轉行如爬樹

轉行真的要趁早，年輕的時候，試錯的代價很小，即使你走錯了路還能轉回來！畢竟一棵樹上沒有爬太久，摔下了也不疼。如果年紀大了你在一棵樹上爬了太久了，不敢下來！怕摔著，因為太高，離開地面太久，重新再來的勇氣不足。

2).死命罵80后

網上有一個段子，說老板可以拼命罵80后的員工，但是不敢罵90后的員工，原因是因為80后很多都是35歲以上了，有家有口，都是上有老下有小，負擔很重，而且還有房貸，不敢輕易換工作，所以罵兩句沒有關系！但是90后不行，說不干就不干！ 這個段子的真實性不做細究，但是道出了很多中年程序員的危機。

3).年輕真好，但是要有方向

年輕就是資本這句話是對的，尤其是在互聯網這個行業，年輕的時候你沒有家庭，時間比較多，而且體力和精力都非常充沛，學習的能力比較強，加班熬夜都是沒有問題的！

但是大部分年輕的時候 不知道自己喜歡什么，也不知道自己應該走那條路，如果運氣好的話，***份工作進了一個不錯的單位或者進了一個好的行業，運氣不好，過了3年才知道自己走了彎路！

如果知道自己走了彎路還好，就怕過了6-7年才發現走了彎路，才發現自己待的船要沉，怎么辦。。。

4).畢業3年很關鍵

人與人的差距就是那畢業之后的3-5年。尤其是程序員這個行業，有人說是吃青春飯的，我不是非常同意，但也不否定！程序員35歲以后一定不能還是在玩底層的碼農，或者至少不能重復的工作，可以嘗試架構，可以是嘗試管理，可以嘗試運營！但是就是不能年復一年日復一日的重復coding,沒有提高沒有突破，你只是10年經歷而不是10年工作經驗！ 

二Python崗位的招聘數量分布

如果真的想進入Python領域，我們來從數據的角度看看，到底選擇那個方向贏面會大一點，畢竟轉行最怕走彎路。我從崗位的數量，城市和***年薪(均值)幾個維度簡單分析。

1.Python崗位的需求數量

•  后端開發崗位是大戶,是目前所有Python崗位里面需求量***近一半，需求數量是爬蟲工程師的10倍
•  其次是數據分析崗位,僅次于Python后端開發
•  數據挖掘和機器學習非常類似，可以合算在一起，大概有17%的份額，但是也僅僅是數據分析崗位的一半，看來AI崗位遠沒有飽和！

•  爬蟲的崗位非常少，看了爬蟲崗位需求已經逐漸的降下來，所以想轉行從事爬蟲的需要考慮一下

2.Python招聘需求最熱門的城市

基本Python的崗位都在北上廣深杭州，其中杭州的需求要明顯大于廣州。

3.Python崗位的年薪

這里對5000多的職位的樣本數據進行初步分析，我取了***年薪然后取均值來統計。發現AI崗位薪資還是搖搖領先。機器學習的崗位年薪過30多萬非常平常，好一點的都是50W,比數據分析崗位和爬蟲崗位工資高了近50%，人工智能薪水真的很肥！

三各個崗位具體的細節分布如下

1).爬蟲崗位

2).數據分析崗位

3).機器學習和數據挖掘

4).后端開發

綜上所述，干Python這一行薪資***走機器學習數據挖掘的道路，如果招聘比較廣走Python后端開發，工作會好找一些，因為數據量大！如果轉行只是想做爬蟲就算了，因為純爬蟲的需求崗位越來越少，也許綜合爬蟲和數據分析兩個技能，贏面會大一些。