想学Python？这里有一个最全面的职位分析

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当然，每个城市对岗位的需求也不尽相同，例如北京肯定是最大，其次是上海：

从目前的市场需求的岗位技能，我们列举了如下的岗位要求，具体如下：

所以如果你要学习一个课程，一定要看他的课程体系是否完整，这样对你找工作有非常大的好处，其次如果你不辛学习了一个不太靠谱的课程，可以按照这个技能补充你的技能。目前来看，市面上关于Python的岗位如下：

这里介绍一个Python学院研究的学习路线图和阶段，仅供参考！

▌企业级Python开发工程师阶段

1、计算机技术及高级语言发展，Python语言概述及发展，搭建Python多系统开发环境、 虚拟环境部署与配置，IPython和jupyter notebook的使用

2、Python内置数据结构、类型、字符及编码，流程控制，Python语法规范 ，初步掌握百行程序编写能力

3、列表和元组，集合和字典精讲、文件操作、目录操作、序列化、元编程、函数及作用域

4、装饰器、迭代器、描述器、内建函数，模块化、动态模块加载及反射、实战：日志分析项目

5、面向对象和三要素、单双链表实现，运算符重载，魔术方法原理及用途，可调用对象，上下文管理

6、异常的概念和捕获、包管理、常用模块和库使用，插件化开发、项目管理git的搭建和使用

7、并发与并行、同步与异步、线程、进程、队列、IO模型，Socket网络编程、 TCP、UDP网络编程、异步编程、协程开发, 冒泡排序、选择排序、插入排序、堆排序、树、图

▌Python全栈开发工程师阶段

1、Mysql安装使用，数据类型、DDL语句建库建表，DML语句查询、 Join和子查询，分组、Having，聚合运算

2、数据库原理和发展过程、NoSQL分类及用途、事务ACID、隔离级别、 脏读、幻读。存储引擎、连接池实现和Python结合的后台开发 ORM框架实现，Pymysql原理、SQLAlchemy原理和使用

3、Html、CSS、JavaScript开发框架、DOM原理及操作、JSON、Ajax

4、web开发及http协议、wsgi开发规范、拦截器、路由分组实现

5、ES6基本语法、对象模型、函数、高阶函数、装饰器、类、高阶类 模块化发展、npm模块管理

6、React入门、 React原理、VirtrualDOM原理、React状态state和props

7、React生命周期及生命周期函数、高阶组件、Babel和webpack的使用

8、WSGI原理，WEB框架核心设计及实现，路由实现、请求request封装 拦截器实现

9、Todolist实战：浏览器持久化技术，阿里蚂蚁金服Ant Design开发组件 Mobx原理及状态管理

10、多人博客项目：分层设计与实现，Session与无Session机制、JWT应用 bcrypt加密技术应用，RESTful接口设计与实现

▌Python运维开发工程师阶段

1、运维自动化架构介绍，以自动化运维框架为主线，讲解Devops运维自动化趋和核心技术

2、ansible使用，任务调度系统设计，zerorpc及RPC通信实现，Agent封装与实现，通信协议定义，执 行器设计技巧

3、Master实现，任务调度拉模型设计、数据持久化，WEB Server实现及交互接口设计与实现

4、企业级运维资产管理系统CMDB系统，虚拟表实现，表约束实现、表关系实现、DDL设计与实现

5、使用Elasticsearch搜索数据及Elasticsearch统计分析，zookeeper+kafka分布式状态管理

6、企业级消息队列的用法和功能介绍，rabbitmq安装、管理，pika使用及Rabbitmq6种开发模式详解

7、Redis数据类型及使用场景，RDB和AOF持久化策略，缓存原理，主从复制、集群、高可用

8、Django入门，Django模型，视图，模板，认证，Django框架ORM使用，Django高级控件实战

9、实战项目：开源堡垒机jumpserver架构、安全审计、管理、流程以及结合django框架及应用

10、实战项目：美团点评企业级msched任务调度系统设计与实现，运维资产管理系统CMDB系统 自动化流程平台：流程模板定义、执行引擎实现、手动与自动流程流转、与任务调度系统集成

▌Python爬虫&数据挖掘工程师

1、爬虫知识体系与相关工具全面讲解，以及爬虫和数据挖掘结合分析

2、urllib3、requests、lxml、BeautifulSoup 模块企业级使用技巧讲解

3、使用 requests 模块模拟登录网站，验证，注册，动静态数据提取

4、Scrapy框架与Scrapy-Redis，实现分布式爬虫数据获取和高效存储

5、Selenium模块、PhantomJS模块深入学习，实现浏览器爬取数据

6、利用爬虫对互联网进行海量信息获取，并进行分布式存储和数据分析

7、实战：股票数据定向爬虫抓取，分析豆瓣中最新电影的影评

8、实战：Python 实现新浪微博模拟登陆，并进行核心数据提取

9、实战：使用Python抓取欧洲足球联赛数据，赔率计算和分析

▌人工智能+机器学习发展方向

1、了解人工智能核心技术，如数据挖掘、机器学习、语言处理、图像识别、无人驾驶等领域

2、全面介绍数据信息获取、训练集、决策树、评分系统、神经网络等人工智能核心模块

3、科学计算numpy及pandas概念讲解，数据可视化matpalotlib，互联网数据处理和分析

4、机器学习核心技术，模型选择与调优、历史数据、实时数据、监督学习回归算法，非监督学习

5、掌握数据挖掘基础工具使用，掌握数据挖掘处理数据方法，掌握深度学习算法和框架

6、KNN算法、线性回归&逻辑回归算法、决策树算法&朴素贝叶斯算法介绍

7、TensorFlow框架开发，Tensorflow IO操作，神经网络基础，全连接神经网络实现

8、量化交易模型：历史数据，实时数据，股票，期货数据指标，多因子模型，量化交易策略

9、实战项目介绍：人脸识别系统分析以及企业常见应用场景和面试中常见问题答疑

10、实战项目介绍：汽车车牌识别，可通过机器学习系统和图像监测系统灵活区分车牌号

11、实战项目介绍：中国大陆房价预测，可针对各省市地区的房价走势对未来房价进行分析预测

最后，你一定会问的问题是：有没有快速学习Python的方法？

马哥的金牌老师Wanye给大家的建议是：

今天的内容就到此为止，祝大家学习Python愉快。

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原文地址：http://blog.51cto.com/14039865/2315738