python虚拟货币开发 为何感觉学习Python不好找工作？

大家好，python虚拟货币开发相信很多的网友都不是很明白，包括为何感觉学习Python不好找工作？也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于python虚拟货币开发和为何感觉学习Python不好找工作？的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！

本文目录

1. python人工智能难吗？
2. m2pro适合做开发吗
3. 为何感觉学习Python不好找工作？

python人工智能难吗？

难不难不取决于用什么语言或者说工具，而取决于你对深度学习算法的理解程度。准确说，目前还不能叫人工智能，只能叫深度神经网络或者说深度学习。

m2pro适合做开发吗

适合。因为m2pro拥有高性能的处理器、大内存、大存储等硬件设备，可以支持各种大型软件的开发和运行，并且具有较好的运行稳定性和扩展性。此外，m2pro使用的操作系统也是基于安卓的MIUI，支持众多开发框架和工具，具有广泛的开发生态环境和丰富的开发资源，能够满足开发人员的需求。随着信息技术的迅猛发展，移动设备的普及和功能的提升，越来越多的开发者开始将目光投向了移动应用开发。在这种情况下，m2pro等高性能手机的出现，将为移动开发者提供更为便捷的开发条件和更高效的开发体验，同时也预示着移动应用市场将会呈现出更为广阔的发展空间。

为何感觉学习Python不好找工作？

虽然说python确实是一个比较好上手的语言。

但是python目前的应用领域最巅峰的是：数据分析，以及人工智能。

现在大量的从互联网行业，或者说完全新入门的互联网小白去学习python，很多人会在选择道路上面出现几个非常严重的错误。这才是造成不好找工作的原因。

如果用的理解来说：python不是一个编程语言，是一个高级网络语言。通俗点说：你学会了英语，并没有啥用处，你要在掌握英语后，去学习一门专业。这才能够在外国生存。就是这个道理。

1、火热的开端，让大量的人进入误区——爬虫世界

大量的朋友在接触到python的时候，都会醉心于爬虫带来的快速，以及海量数据，甚至是一些隐私，或者不见光的数据，你觉得通过这些数据，就掌握了这个世界的规律和法门，就可以挣钱了。例如炒股，例如黑产数据。

兄弟，醒一下，2019年爬虫公司有不少从老板都员工都进去蹲着了。

从一开始爬虫就不是python的全部世界，更不应该是python的一个就业方向。那只是一个衍生的附带品。只是数据分析开头的一小点甜头的插曲。

2、web前端——一个谈不上务正业的技术

python是可以做web开发，豆瓣很早就是用这个技术，知乎也用过后来改换了别的。但是用这个语言和传统的java比，没感觉有啥特殊的强悍的优势，只是各有所长，或者说老板觉得要尝试一下新技术，装逼一下。

3、数据分析——python的正道

记住啊，数据分析一定要看两个东西，一个你要分析的数据是否合法？二个，你要了解数据，你才有前途。

第一个很好理解。2014-2017年，为啥很多企业都要数据分析的人才？仔细去看一下，除了传统的大厂，BAT，美团，京东这类，最大的企业群体是P2P代表的互联网金融，以及后续的数字货币，此外是游戏行业。所以伴随这两大产业被规范化和打击，你看到大数据分析回归到真正需要数据分析的企业中。你分析的数据一定要合法，别以为自己只是一个干活的，这种抓你没商量的。

第二个，了解数据。这玩意最简单的理解就是，你学会无数的技术，包括R分析，回归分析，相关性分析等等。你一定要学的是你分析的这个东西，他背后的各类数据组合，能体现什么？

这也就是我们常说的，分析结果的前瞻，以及分析中对数据的敏感性。说白了，就是你要有一个数据分析的模型。这玩意不是你会写代码就有了，这玩意是需要大量数据分析积累的一个结果。

python想好找工作，那就要真的学到登堂入室的地步。不然就沦为一个打杂的了。

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