不管你是待业还是失业，在这个被互联网围绕的时代里，选择上哪学python工程师好，就多了一项技能，还怕找不到工作？，还怕不好找工作？小编就来告诉你这个专业的优势到底体现在哪里：【慕课网就业班】python工程师课后学习分享，为什么我学了6个月Python，还是找不到工作？，网上的python培训真的是一片韭菜地吗？??。

1.【慕课网就业班】python工程师课后学习分享

时间过的太快，不注意已经在慕课网学习了4个月，突发奇想分享自己的学习经历，也许能给想报名慕课网就业班的同学一些借鉴。我是纯小白转行来学习的，买的是慕课网《python工程师》就业班体系课，在报名前我纠结是报线上还是线下，*钱包替我做了决定，选了慕课网。起初，我最担心的是0基础到底能不能跟上，虽然详情页介绍是0基础可学，但心里打鼓。学了一周之后，才逐渐放心，这门课确实如评价所说浅显易懂，而且还会列举很多例子让我们更好的理解。基础阶段我是利用上班空余时间学习的，学的比较轻松。可能也是自己前期太放松了，在中间阶段出现数据库应用、爬虫应用等，因为我投入的时间不够，这段时间对我来说学的有点吃力，还好我及时稳住了心态，加大了学习时间和练习量，遇到问题课后马上咨询，也慢慢跟上了节奏，在这里再次感谢慕课网就业班的教学服务。现在在学到了flask全栈项目实战，目前感觉还可以，有难度但是不难理解，大部分知识都是对前期技术点的灵活运用。我的学习感受总体是：课程质量好评，老师也很有耐心。最重要的是肯花时间，多敲多练。*祝我和各位小伙伴都能找到好工作，哈哈。

2.为什么我学了6个月Python，还是找不到工作？

为什么学了Python，我还是找不到工作？有人说Python语言不行，有人说*Python根本就没公司用。在大家群嘲的背后，我们来分析一下：为什么大家都不看好Python？学Python能不能找到工作？学Python的人，还有未来吗？Python太简单，太好学，太没有含金量了！Python代码简洁易懂，是最接近自然语言的编程语言了。同样的内容按照代码量计算，C++：Java：Python=1000:100:10！使用Python意味着，你的工具库中将获得一个新的强大工具。我们没有那么多时间浪费在准备和苦力敲字上，腰间盘突出、颈椎病缠身你初体验了没？如果大家如果在自学遇到困难，想找一个Python学习环境，可以加入我们的Python学习圈，点击我加入吧，会节约很多时间，减少很多在学习中遇到的难题。能够快速实现功能，保持身体和大脑清醒，才能成为这个时代的佼佼者。我还没有见过一个对工具说“不”的程序员，这意味着劳动力的大大解放，也是突破个人瓶颈的绝好契机。很多人觉得学会这么简单的语言，对于升职加薪、找好工作没帮助。我举个例子，我月薪20k，扫地阿姨月薪5k，我俩都能说普通话，为什么工资差四倍？因为我们语言使用的功能和场景不同。学计算机语言也是一样。同样都会Python，但是有人用Python只做数据分析、只做爬虫，但是有人用Python做人工智能，做Web，从这一刻起你们选择的“未来”，宽度已经是不同的了。编程能力“退化”？到底什么是真正的编程能力？我的一个后端朋友，老板嫌他码字慢、功能上线不及时，连试用期都没过直接被开除了！其实大部分人都是没找到高效方法。举个身边例子：给实习生分配做表任务，好久都没拿到结果。转头一看，发现人“吭哧吭哧”复制粘贴呢！实在忍不住了教他用“填充柄”，速度瞬间提升100倍。如此，她的做表功能是退化了吗？之前看到一个比喻，真的很赞同：当土著拿到猎枪之后，他们射箭的技能退化严重，但因为食物更多了，厨艺有了长足的进展。当你不再为一些问题担心之后，你就可以把注意力集中在另外一些问题上了。这就是选择不同的编程语言的根本差别。用任何语言都会降低你的编程能力，只要你以为这门语言就是编程的全部了。关于成为软件工程师，我认为至少要包括程序设计和程序开发这两项能力，甚至程序设计更重要。Python有大量的开源库值得我们去学习，你会学习到很多很灵巧的设计方法和设计模式，大开眼界。找不到工作可能只是因为你学的不够有价值！目前业内几乎所有大中型互联网企业都在使用Python，如：YouTube、Dropbox、BT、Quora、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook、NASA、百度、腾讯、汽车之家、美团等。没有任何一个公司不需要Python，只是使用的场景不一而同，更多的情况是与其他开发结合。举个例子，没有任何一个公司不需要做反扒、推荐内容，而这只有Python能做到。先看看Python的平均工资，仅仅是爬虫工程师的薪资，平均月薪达21k。这份数据来自于职友集2021年1月13日的结果：刚学Python的程序员，想要快速成长、持续加薪，这几点一定要记住！1、很多*资料都是英文的，一定要学好英文，才能抢占先机，解决别人不会的难题，大家有问题都求助你，慢慢的你就成为大家口中的“大牛”了。2、不要频繁跳槽！企业的信任是要培养的，一般刚入职1年，不会让你接触核心代码，但是“核心业务”才是帮你你能力快速沉淀的东西。3、每阶段，给自己制定1个目标，哪怕每天1小时时间去学习，你也会超越90%的同龄人。但是你怎么开始呢？入门Python要多久？掌握什么程度才可以就业并拿到一份合适的薪资呢？

3.网上的python培训真的是一片韭菜地吗？

大多数人对某种语言的追捧，本质上只是对资本市场下某种需求的追逐在我身边学python的只有两类人：搞数据分析的，搞人工智能的一般人做不了人工智能，大多数人都是奔着做数据分析去的，像爬虫、可视化、数据采集这种，不得不说python在这方面确实很优秀，毕竟是万能的胶水语言嘛恰好，数据分析和人工智能都是大火的岗位，新兴、稀缺、高薪， 多少人抢破了头也要挤进来有这么多韭菜，资本市场还不狠狠收割一波，所以市场就开始疯狂鼓吹，像那些培新机构，鼓吹学python就能找到好工作，就能升职加薪市场吹得厉害了，那些企业也就懵了，python相关的岗位井喷式的就爆出来了，然后又吸引了更多韭菜过来凑热闹，市场就再收割想想之前的安卓、IOS，想想之前的java，想想PHP，再想想现在的python，感觉不是很相像吗？数分需要学Python吗？答案显然不是。不管是python、R还是Excel、spss，这些都是数据分析的工具，对于数据分析，我一直强调核心是业务，通过业务的分析逻辑影射到数据分析的处理逻辑，而数据分析工具则是帮助我们实现结果的手段如果把数据分析的结果比喻成你要去的一个目的地，那么python只是可以到达这个目的地的一个交通工具，换句话来说，你换个工具也能做到，所以python和数据分析之间，并没有不可分割的关系既然关乎到选工具，肯定是选择*用工具才能够最快达到目的，那python是不是数据分析工具的*选择呢？不一定是。不一样的路适合的交通工具不一样，同样，不一样的类型的数据分析工作，合适的数据分析工具也不一样在实际工作中，数据分析这个大类的岗位层次不一，岗位职能也大不相同，在不同的公司，同样都叫数据分析师的岗位，可能一个就是给业务取数，提供基础数据支撑，而另一个却要涉及数据建模、挖掘。我这里把数据分析笼统的分类业务向和技术向两类：业务类分析师，侧重业务分析，一般*在业务*，或者有单独数据分析*，最要工作内容就是对特定业务做专题分析，通过对数据分析来做一些业务规划、方案等。日常的工作大多就是整理报表，做一些探索性的业务分析，解决业务问题。技术类分析师，一般都在IT部、数据中心。根据从事的工作环节不同，被分成数据库工程师，ETL工程师，爬虫工程师，算法工程师等角色，主要的工作一般有数据仓库搭建、专题分析、建模分析、数据挖掘预测等。说完数据分析师的工作内容，再来看目前市场流行的几类数据分析工具：Excel、python/R、BI工具先说大家都熟悉的Excel，excel在数据分析领域的地位不可动摇，尤其对入门新手来说，大部分的人在进入工作之前都多少接触Excel所以在此基础上要做数据分析，学习Excel是最合适不过的，从简单的表格制作，数据透视表，写公式，再到VBA语言，基本能够满足80%业务人员的分析需求回到正题，我们再说BI工具，BI的诞生，目的是为了缩短从业务数据到经营决策的时间，提高决策效率，所以它的产品设计理念就是围绕提高数据分析的过程展开的和Excel相比，BI工具在分析流程上更加简化，以我用过的FineBI为例，从数据链接、数据处理、到可视化图表分析，很多功能都是封装好的，鼠标点击拖拽就能迅速完成一次分析这样的可视化操作界面让BI的学习门槛大大降低，更适合面向企业中的业务分析人员另外，在面对大数据量分析时，BI工具也能弥补Excel的不足，还有一个吸引人的点，就是BI工具的可视化效果在Excel中制作动态图表或者高级的可视化图表效果，需要经过诸多复杂的步骤，用编程语言实现，也需要一行行代码调整，才能得到想要的效果但是在BI工具中，简单拖拽设置，就能制作出令人惊艳的可视化图表不过，因为BI工具是非开源的，所以在功能上有局限性，如果产品没有设计某一项功能，可能就没有办法完成分析工作这时候python或R这类编程语言就显得更加灵活了，只要代码写得好，基本没有实现不了的东西*总结一下，工具的选择要根据自身需要，而不是哪个火学哪个，只有最适合自己的才是*的像财务、人事、运营这类的基础业务分析，excel完全就够用了，如果想要提升效率，追求可视化效果，BI工具也是不错的选择，完全没有必要花费极大的精力去凑Python的热闹，当然如果你对编程很感兴趣，那当我没说为啥python这么火？当然是因为好赚钱，以前互联网兴起的时候，各种java、C++的培训炒的火热，培训机构大把大把捞金现在大数据时代来了，数据分析、数据挖掘、人工智能的概念又火了，一片新的韭菜地出现在眼前，培训机构们还能放着这么多的钱不赚？随便拿个业内TOP数据分析师的薪资给你画个月入2W的大饼，实际上你入职大概率6-8K，而且你在培训课里学到那点皮毛功夫，还要面临全网被割韭菜的各行各业神仙转行来和你PK，*能找到心仪工作的少之又少更惨的是一些无辜小白，在原来的岗位干的好好的，看到营销文案，一股心血来潮要转行，花了大价钱大精力去报班学python，*转行也转不了，反而没在自身的岗位上有什么提升，挣大钱的梦破碎了*再强调一下，大部分的数据分析师本质是个业务辅助岗位，核心是对业务的理解能力和数据敏感度，像下面这张图里写的那些告诉你学python就能入门数据分析，学python就能做好数据分析的，百分之90都是为了赚钱另外，想转行数据分析的也要慎重考虑，这一行也并不是你想象的那么美好谨以此文送给想要学习python的大家，个人观点，切勿对号入座！

就拿大数据说话，优势一目了然，从事IT行业，打开IT行业的新大门，找到适合自己的培训机构，进行专业和系统的学习。