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前言
最近，知乎一个热议的话题引起了大家的关注
这个问题吸引了许多码农分享教训，热赞均示意“很难”，因为绝大部分人都面临着 2 种终局：
- 没精力学习，技术迭代太快，被淘汰
- 有技术，新人工资低还更能卷，被淘汰
很显然，一门技术吃到老的时代曾经过来，如果你：
👉刚入行 / 还不是程序员
倡议间接找一个 能被技术充沛赋能，越老越吃香的岗位！
👉曾经有 2 年以上工作教训
倡议再学习一门前景好、与业务关联紧的技术，成长为 π 型人才，反抗中年危机（π 型人才：至多领有两种专业技能，并能将多门常识死记硬背的高级复合型人才）。
那么有没有举荐的技术和岗位呢？
有！大数据！
为什么抉择[python 大数据]()
- 首先，目前 python 和大数据、人工智能是炒得十分炽热的，从待业方向来看，尽管有企业招聘 python web 以及运维，然而整体需求量很少。学好之后不能很好待业，绝对于数万的学习费用，显著是不匹配的。因而 大数据 和人工智能无疑是第一待业方向。
- 在人工智能方面，尽管其也会用到 python，然而钻研人工智能的大部分都是实践专家，而不是专职的程序员，因而不单单须要应用到 python，还须要其余技能。这对于零根底转行的学员来说是不太适宜的。
- 大数据倒退路线好 ：互联网时代，有数据能力做出用户喜爱的产品，因而应用到 python 的机会十分大。无论是数据挖掘还是数据分析，都会用到 python。而且人工智能钻研也须要大量数据反对，因而对于零根底转行学员来是。倡议大家先从 大数据动手，先入行 python，待到有足够的教训之后，在往更好的岗位发动挑战。
更重要的是，大数据是一个越老越吃香的方向！
因为它不是繁多的技术，而是许多技术、常识造成的简单体系，老员工很难被新人取代。而且大数据和业务联系严密，试错空间小，教训越丰盛就越吃香！
Python 学习路线分享
Python 易学难精，不是久而久之就能深刻把握。我收藏的「学 Python 常识框架图」，系统地梳理了入门 Python 的必备知识点，倡议保留。
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Python 所有方向的技术点做的整顿，造成各个领域的知识点汇总，它的用途就在于，你能够依照下面的知识点去找对应的学习资源，保障本人学得较为全面。
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工欲善其事必先利其器。学习 Python 罕用的开发软件都在这里了，给大家节俭了很多工夫。
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浏览一些前辈整顿的书籍或者手写的笔记材料，这些笔记具体记录了他们对一些技术点的了解，这些了解是比拟独到，能够学到不一样的思路。
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光学实践是没用的，要学会跟着一起敲，要入手实操，能力将本人的所学使用到理论当中去，这时候能够搞点实战案例来学习。
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总结
学 python 就与学数学一样，是不能只看书不做题的，间接看步骤和答案会让人误以为本人全都把握了，然而碰到生题的时候还是会束手无策。
作为过来人，晓得自学的辛苦，也晓得苦苦找寻材料的艰苦，所以材料我都为大家筹备好了，须要的搭档请点击这里收费支付。
