什麼專業學python

1. 大數據專業需要學習python嗎

不管是什麼專業，學習一門編程語言並不是件壞事，正所謂技多不壓身，而且Python語言是現在的熱門面向對象語言，搞大數據，以數據為核心，進行數據推理分析，如果你懂編程，通過設計數據獲取、分析等簡單軟體，還能解決以後未來你工作中的問題，甚至還有可能在未來，因為你開發的軟體提升了工作效率獲得了領導的青睞，你有了升職加薪的機會，你覺得不香嗎？
Python語言現在是各大語言排行榜上排名第一名的語言，可以說和java是並駕齊驅的，具有簡單易學，容易上手等特點。學會接受並挑戰它，當你會而別人不會時，那你的優勢就非常明顯了。

2. 都哪些專業需要學習和用到python

1、web開發：Python擁有非常完善與web伺服器交互的庫，大量的免費網頁模板，相對於更具有優勢，同時還具有非常優秀的Django框架，功能齊全。目前國內的豆瓣網、果殼網等，國外的Google、YouTube等都採用Python作為部分功能的開發。
2、系統運維：在運維的工作中，有大量重復性工作的地方，並需要做管理系統、監控系統、發布系統等。在很早之前都是通過shell腳本來進行自動化操作，但是shell編程能力比較弱，可以實現的功能庫很少，Python作為膠水語言，可以進行集成，對各類工具可以進行二次開發。
3、游戲開發：Python有很好的3D渲染庫和游戲開發框架，有很多使用Python開發的游戲，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。由於Python腳本化的優點所在，類似於游戲劇本，在邏輯上更加靈活一些，修改起來也是非常方便的。其中pygame是非常出名的。
4、爬蟲工作：在進行爬蟲方面工作的時候，Python可謂是獨占優勢，Python擁有非常豐富的庫，可以訪問文檔的介面，還可以進行更好的後期快速處理。
5、桌面軟體：在Windows系統桌面開發領域上，Python可以做到無縫對接c++，支持支持Qt和GTK。
6、數據分析：Python被廣泛的運用於科學和數字計算中，例如生物信息學、物理、建築、地理信息系統、圖像可視化分析、生命科學等，常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。
7、人工智慧：Python人工智慧的首選語言，使用python是因為CPython和底層原因的融合使得開發起來更加方便。

3. 大學哪些專業需要學習python

計算機軟體專業

前言
最近我看了一些文章，都是python和java到底學誰好，我覺得Java的應用經驗更豐富，代碼量比Python更多一些，所以Python相對簡單。
PYTHON是最好的語言：
學好Python能做什麼?相信這是很多打算入門Python的新手們所關心的問題。知己知彼，方能百戰百勝。更何況是想要學習熱門的Python編程語言，更是少不了對其有一定的認識了解。
常言道: "流水的語言，鐵打的 Python"，Python編程語言自身具有天生麗質，易於讀寫，非常實用，從而贏得了廣泛的群眾基礎，被譽為"宇宙最好的編程語言"，被無數程序員熱烈追捧。由於其可擴展性，適應性和易於學習而成為增長最快的編程語言之一。
Python的整體語言設計，低級和高級編程的平衡，模塊化編程和測試框架使其不同於其他語言。即便是不相關的其他行業人士，也能很容易用Python完成項目，甚至利用它成功轉行!
你沒有看錯，學好python就是這么受歡迎。
工作方向：
既然Python優勢如此之多，那麼，到底學好python能做什麼?有哪些就業方向呢?
1.人工智慧（AI） 2.網路爬蟲 3.數據科學 4.Web 應用開發
小編在這里主要推薦人工智慧，Python在人工智慧大范疇領域內的數據挖掘、機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的編程語言，得到廣泛的支持和應用。
人工智慧的薪酬是多少？
這是我一家招聘網上看到的阿里巴巴招聘工資，排在第一位的是人工智慧，其次是圖像演算法（目前也挺火的），然後才是機械學習。可以看到人工智慧的工資遠遠高於其他崗位，當然這基本上是985/211的畢業生，其他本科的待遇可能會差一點，不過基本保持在15K-20K之間吧，想想互聯網其他崗位那個起薪有這么高。
為什麼人工智慧工資這么高？
說到底，還是因為稀缺，相對來說人工智慧的起步條件還是很高的。首先培養需要很大的成本，而且想成為AI工程師，不僅需要過硬的編程能力，還需要扎實的數學基礎和英文水平，另外，在上大學的時候就要受到名師指導，或者在畢業就職的時候，就能進入一個有實力的公司，接受前輩的指點。
AI工程師不等於程序員，在某些程度來看，AI工程師的層次是高於程序員的世碰正，想成為一名優秀的AI工程師，所需的知識，絕對不僅僅只有計算機方面的知識。因為AI工程可能只需要幾百幾千行代碼就可以完成，
而JAVA工程則需要幾萬甚至搜悔十萬以上行的代碼才能完成，所以其技術含量可想而知。
既然工作沒有那麼簡單，那常見的AI工程師每天都在干著什麼崗位呢？
以純理論方向發展的有AIpha,前段時間AIphaStar又一次以10比0的碾壓式打敗了人類。還有各種聊天軟體如：微軟小冰，小愛同學。
以實戰方向發展的有YOLO多物體追蹤，這個是實用性最好的模型。比如公安局應用的天網系統，對於通過的嫌疑人或者車輛可以進行檢測和逃逸軌跡預測。（雖然是現在被一張圖片打敗了）
其實像阿里，騰訊等等這種大型企業因為占據了大好位置，也想進一步擴大地盤，所以不擇手段的加工資，以吸引人才。（那為什麼不挖我去，有他們一半工資就好了）
最後
人工智慧這個崗位其實綜合能力要求比較高的，就像開發崗的架構師一樣，因為不是基礎崗位所以它要求你對於框架，數據處理，數學部分和深度學習部分都要有所了解，如果有想往這方面走一定要多維的的發展。
當真正開始學習的時候難免不知道從哪入手，導致效率低下影響繼續學習的信心。
但最重要的是不知道哪些技術需要重點掌握，學習時頻繁踩坑，最終浪費大量吵衫時間，所以擁有有效資源還是很有必要的。
關於如些學習Python：