微啦li
hello~很高興回答您的問題哦，我目前是互聯網行業的一個HR，支持過一線的招聘工作，比較瞭解市場需求，可以結合我的經驗簡單分享下哦[可愛]
→Python從事崗位？發展前景？
（可參考下圖我做的思維導圖）
1、從事崗位：Python是一門腳本語言，各種崗位都適用的，發展方向也很多。
① 數據分析：商業數據分析，比如：遊戲，社交產品，金融證券，電商等行業需要對業務流程中產生的數據進行數據分析、可視化、爬蟲收集資料等，對業務的決策提供數據支持。
② 大數據開發：ETL，Hadoop生態圈等，都可以用Python來寫，搭建大數據集群，對百萬千萬乃至上億實時和離線數據的整理，挖掘數據中的商業數據。
③ 測試/運維：Python可以寫腳本，進行自動化運維和測試，代替一些重複性的工作。
④開發：Python開發比較少，主要有Django等web框架開發web產品，Python主要還是數據自動化應用得比較多。
2、發展前景：Python的發展前景是非常不錯的。各行各業，只要涉及網絡的，都會需要數據分析，互聯網、房地產、餐飲、甚至製造業都看重“數據”這個21世紀的“新能源”。數據可以挖掘業務內部的趨勢，招到問題本質並提供策略支持。此外，現在大火的人工智能，也是基於大數據的本質，來進行機器學習的，算法則是為機器學習提供更多的後臺邏輯。
以上是我的看法，希望給你有所參考呢[可愛]
Python的應用方向主要是如下幾個方面，這幾個方面也都是筆者經歷過的，不過Python作為通用的編程語言，還可以應用到很多很多我們沒有想到的領域。
1.人工智能開發
AI應用開發實際上可以使用非常多的編程語言，比如Java、C++甚至JavaScript，但是Python無疑是使用最多可以說是處於壟斷地位的AI編程語言，機器學習標準框架Scikit-learn只能用Python開發，深度學習標準框架TensorFlow的主語言是Python，對TensorFlow有非常大威脅的PyTorch也是使用Python語言進行應用開發的。AI開發方向對從業人員有學校、學歷、數學基礎、統計基礎的要求，而且目前主要是大型科技企業有需求，要求從業人員碩士學歷以上、數統或計算機專業畢業。但隨著社會需求的增長與人工智能產業化的加速，對從業人員的要求肯定會逐步降低，畢竟做AI應用的工程師在使用框架的時候很多算法只需要調用API即可，而無需掌握底層數學理論的推導與算法設計。
2.數據分析挖掘
傳統數據分析主要是從Excel與數據庫中取數據來分析，現在加上從數據倉庫中取數據進行大數據分析（或稱為數據挖掘），而數據挖掘就需要掌握機器學習算法，如果只是使用的話其實挺容易，直接調用框架現成的API即可，我們掌握了算法的使用場合與使用條件就可以很好地應用了，對數學的要求其實並不高，只是數學好對理解算法的原理有很大幫助；碩士生可以把算法工程師作為目標，進行算法設計，數據科學家也主要是進行算法研究與設計的。當然數據科學中常用的統計學基本概念還是要熟練掌握的。
3.大數據開發
以Hadoop為代表的大數據平臺主要用於存儲與處理海量數據，不過Hadoop的MapReduce數據處理框架需要將HDFS所在的磁盤作為臨時存儲，所以數據處理的效率不高，這樣Spark基於內存的數據處理框架就具備替代MapReduce的能力，目前情況也基本驗證了這一點。Spark大數據應用開發可以使用Scala/Java/Python來開發，Python開發大數據應用佔用的市場份額也在逐步提高。
4.Web企業級應用
Web企業級應用開發方向目前主流是Java與PHP語言，大型企業級應用使用Java，中小型應用可以選擇PHP，Python也可以使用Django或Flask框架開發企業級應用，但總體而言Java佔據了霸主地位，Python在企業級應用開發領域想撼動Java的位置現在還看不到希望。
5.自動化測試
自動化測試工程師應該屬於高級測試工程師範疇了，自動化功能測試通過測試腳本模擬人的動作來測試產品的功能，自動化性能測試通過測試腳本來模擬多線程併發等等。原來自動化腳本C/Java語言居多,目前的現狀是Python佔據霸主地位，自動化測試工程師言必稱Python，很是恐怖！！
6.自動化運維
自動化運維現在流行的說法叫“智慧運維”，系統級別的任務往往使用Linux Shell腳本編程，業務級別的運維功能使用Python佔絕大多數，筆者在深圳電信工作時就寫過不少Python的運維腳本。不過高級運維才會讓你去寫Python腳本咯，需要混不少年才可能有機會，而且需要進的是大公司。
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