Python編程語言的職業(yè)市場前景：薪資、技能和求職平臺

從金融到人工智能，從數據科學到網頁開發(fā)，Python 的應用幾乎無處不在，並且發(fā)展迅速。本文將探討 Python 開發(fā)人員的實際薪資水平、熱門技能、求職平臺以及如何在競爭激烈的市場中保持競爭力。

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關鍵要點：

• Python 是一種多功能的編程語言，廣泛應用於人工智能、雲計算、加密貨幣和金融、數據科學以及網頁開發(fā)等多個行業(yè)。精通 Python 往往是這些行業(yè)職位招聘的必備條件，但僅有編程知識是不夠的，還需要具備行業(yè)特定的專業(yè)知識。
• 除了 Python 之外，掌握統計學、概率論、推理和線性代數等領域的知識可以增強你在就業(yè)市場中的競爭力。例如，具備紮實數學基礎的人工智能專家，年薪可達 30 萬至 50 萬美元。
• Python 不僅僅是一種工具，更是各個行業(yè)技術棧中的關鍵組成部分。無論你是尋找全職職位還是兼職機會，都有大量的平臺可以找到 Python 相關的職位。這些平臺包括 LinkedIn、Stack Overflow、PythonJobs.com、Python 官方網站的招聘板塊、SitePoint Remote 和 Angel.co。
• 要在就業(yè)市場中保持競爭力，持續(xù)學習至關重要。你想要從事的領域的具體內容會頻繁變化和擴展，因此緊跟最新的趨勢和發(fā)展至關重要。無論你使用哪種編程語言，積極主動、好奇心強和適應性強都能使你對潛在雇主更有吸引力。

當前的就業(yè)市場：

信息技術創(chuàng)造了一個極其多樣化和充滿活力的市場，“計算機科學”本身現在已經成為一個過於籠統的術語。幾乎所有事物都或多或少地包含了 IT 元素——從推薦你應該觀看的電視劇的算法，到這個頁面上的代碼，甚至是你家電與手機集成的軟件。

在眾多領域中（每個領域本身都是一個職業(yè)方向），我們將選擇幾個特別熱門的領域。所有這些領域都屬於數百萬/數十億美元的行業(yè)，截至 2020 年，這些行業(yè)發(fā)展迅速，並且很可能在可預見的未來保持活躍。

這些領域包括：

• 人工智能 (AI)
• 雲計算開發(fā)
• 加密貨幣和金融
• 數據科學
• 網頁開發(fā)和移動應用

幾乎任何令人興奮、發(fā)展迅速且盈利的行業(yè)的職位都需要掌握 Python。 Stack Overflow 的趨勢清晰地表明，自 2008 年以來，Python 的普及率不斷提高，成為討論最多的編程語言。

但是，僅僅掌握編程是不夠的。在考慮你的職位申請之前，你還需要具備該行業(yè)特有的紮實知識。

讓我們通過 Google Trends 來考察一下過去五年中 Python 在各個領域與其他語言相比的情況，並討論一下各個領域對你的額外知識要求。

統計分析和深度學習：

機器學習：Python 與 R 和 MATLAB 的比較

現在人工智能 (AI) 的火熱程度可能無需贅述。事實上，過去十年來，成功的財務公式似乎是：

1. 資助一家 AI 初創(chuàng)公司
2. 成功開發(fā)概念驗證
3. 獲得融資或被收購
4. 收益

機器學習仍在繼續(xù)，但如今的關鍵是深度學習。如果你想更深入地研究，可以看看卷積神經網絡。

額外資源：查看 5 種機器學習入門方法，了解一些相關資源。

數學：

但我們不能只關注 AI。讓我們加入數學。

你聽說過工具定律嗎？亞伯拉罕·馬斯洛曾說過一句名言：“我想，如果你的唯一工具是錘子，那麼你可能會傾向於把所有東西都當作釘子來對待?！?/p>

在我們當前的情況下，這意味著如果我們只了解AI，那麼無論遇到什麼問題，我們都會嘗試尋找數據集並為此訓練算法，而令人驚訝的是，很多時候我們只需要一個簡單的概率模型就能做出快速預測。換句話說——數學。

如果你想更進一步，並補充你的 AI 知識，可以學習：

• 描述性統計
• 概率論
• 推理
• 線性代數（也不錯）

薪資：

在過去五年中，需要 AI 技能的職位數量增長了 4.5 倍，截至 2018 年，四分之一的北美公司至少在一個企業(yè)職能中嵌入了機器學習。此外，蘋果、Facebook 和谷歌正在投資深度強化學習(DRL)，並且預計到2021 年，人工智能工具將創(chuàng)造近3 萬億美元的商業(yè)價值，僅自然語言處理(NLP) 市場預計到2025 年將達到220 億美元。

鑑於所有這些，頂級 AI 專家的年薪達到 30 萬至 50 萬美元也就不足為奇了。

微服務和無服務器計算：

無服務器架構：Python 與 JavaScript 和 Go 的比較

這也可以說是將服務與雲集成——但這仍然是一個你最肯定能持續(xù)發(fā)展的領域。

在“無服務器”執(zhí)行模型中，公司能夠減少維護工作、節(jié)省成本並有效地在所有平臺之間交換信息。

內容和平臺：

有很多雲基礎設施提供商，但為了保持競爭力，你可以專注於使用以下三個平臺：

• Amazon Web Services (AWS)
• Google Cloud Platform (GCP)
• Microsoft Azure

特別是，你希望能夠使用 AWS Lambda 和 Amazon API Gateway（或 Google 的 Cloud Functions 和 Microsoft 的 Azure Functions 中的等效項）來實現和部署 API。

額外資源：查看共享和雲託管的比較以及如何選擇，以進一步了解這些雲提供商如何構建其服務。

薪資：

自 2015 年以來，DevOps 相關職位的數量增加了一倍，僅在美國就有 5 萬多個雲計算職位。

在美國，雲計算專家的平均工資為 146,000 美元。

區(qū)塊鍊和量化分析：

區(qū)塊鏈：Python 與 C 和 Java 的比較

我最初沒有計劃將區(qū)塊鏈包含在這個列表中，因為在我（有限且肯定有偏見）的視角中，我不太確定幾年後加密貨幣是否仍然存在。

但是，嘿，它現在是一個相當活躍的領域，到處都有工作機會！

金融：Python 與 C 和 Java 的比較

如果你積累了足夠的知識來理解加密貨幣的財務方面，並結合 Python 的掌握，這可能會為你打開一些投資銀行和金融科技初創(chuàng)公司 IT 部門的大門。

區(qū)塊鏈不僅是加密貨幣的基礎，還可以用於構建具有多種應用的分佈式賬本。

薪資：

正如我們提到的，區(qū)塊鏈需求正在蓬勃發(fā)展，市場預計每年將增長 60% 以上。

區(qū)塊鏈工程師的年薪在 15 萬美元到 17.5 萬美元之間。

大數據和大數據分析：

數據科學：Python 與 R 和 Scala 的比較

數據科學有越來越多的研究領域：

• 數據分析（和探索性數據分析）
• 數據管理
• 數據挖掘
• 數據可視化（和交互式數據可視化）
• 數據倉庫

它還有無數的補充實踐和工具，例如清洗、收集、壓縮、策劃、耕作、集成、遷移、保存、恢復、保留、抓取、整理……僅舉幾例。

更多內容：

希望現在已經很清楚地表明，Python 僅僅是一種工具，以及你可以使用它的各種方法還有多少需要學習。但是，如果你真的想成為一名優(yōu)秀的數據科學家，你還需要學習你將要應用它的領域——無論是生物學、金融、社會現像還是其他什麼。

薪資：

對數據驅動流程的投資在五年內增加了一倍，達到 2018 年的 1 萬億美元，超過一半的公司計劃增加需要數據分析技能的職位。

美國數據工程師的平均基本工資為 115,000 美元。

後端開發(fā)：

網頁開發(fā)：Python 與 PHP 和 .NET 的比較

這可以說是本列表中最不熱門的話題。但事實是，即使隨著前面提到的微服務的興起，網頁開發(fā)也不會很快消失。網頁和移動應用仍然需要大量的後端編程來處理來自網頁瀏覽器或移動設備 UI 的輸入。

過去，熟悉 Linux 是“一個優(yōu)勢”。如今，作為一名後端開發(fā)人員，這被認為是理所當然的：“優(yōu)勢”在於你應該能夠編排雲基礎設施，並且至少對DevOps 實踐有一定的了解，例如部署管道和處理軟件容器。

額外資源：查看 DevOps 實例：DevOps 文化的工具、優(yōu)點和缺點，了解該主題的入門知識。

數據庫：

為了正確管理後端開發(fā)，你還需要輕鬆地使用不同的 RDBMS，例如 PostgreSQL 和 MySQL。你還應該知道，數據管理也已經轉向 NoSQL 一段時間了，MongoDB 和 Redis 證明了它們作為可靠實現的持久性。

薪資：

美國勞工統計局預測，未來五年網頁開發(fā)人員的就業(yè)增長將超過 15%。

美國後端開發(fā)人員的薪資差異很大，中位數為 72,000 美元，範圍從 34,000 美元到 98,000 美元不等。

求職平臺：

希望 Python 作為技術棧關鍵組成部分的論點已經成立，所以假設你想參與一些大型項目併申請全職職位?；蛘吣憧赡芟胼p鬆一點，做一些兼職 Python 編程，同時享受生活和/或增加收入。

繼續(xù)閱讀吧。如果你能使用 Python，你有很多選擇。

尋找 Python 全職工作：

LinkedIn 不僅僅是一個社交平臺，也是最大的招聘網站之一。當然，擁有一個關係良好的個人資料會有所幫助，因為它可以節(jié)省一些求職信。但即使你是 LinkedIn 的新手，你仍然可以搜索 Python 職位並按國家和州進行篩選。

你不太可能是一名開發(fā)人員，並且不將 Stack Overflow 作為日常工作的一部分。除了問答之外，Stack Overflow 還擁有精心策劃的職位列表，你可以在其中篩選“簽證贊助”公司，這些公司渴望引進外國人才。使用 Python 搜索開發(fā)人員職位。

現在，更具體地說，你絕對應該看看 PythonJobs.com 和 Python 官方網站的招聘板塊。它們不如那些平臺全面，但盡可能準確。

如果你想專門尋找遠程工作，SitePoint Remote 提供了許多 Python 工程師的職位列表。

最後，Angel.co 是一個初創(chuàng)公司社區(qū)，旨在連接開發(fā)人員、企業(yè)家和投資者。如果你想為一家令人興奮的新創(chuàng)建的初創(chuàng)公司工作，這是一個值得檢查的地方。

使用 Python 做兼職：

自由職業(yè)是一個獨立的領域，需要一系列文章來討論?，F在，我們只指出哪些平臺可能讓你感興趣。

在 2013 年 Elance 和 oDesk 合併之後，Upwork 成為主要的自由職業(yè)市場，每年發(fā)布數百萬個職位。這意味著在軟件開發(fā)到數據科學和分析等領域有大量的潛在雇主（當然，不要忘記瀏覽 Python 自由職業(yè)職位）。另一個好主意可能是查看其他 Python 開發(fā)人員的個人資料，看看他們提供什麼以及他們收取多少費用。

Upwork 的缺點不僅在於在海量信息中找到目標信息可能非常費力，而且與 1200 萬其他自由職業(yè)者競爭可能很困難。此外，Upwork 的費用是你要支付的最高費用！

Freelancer 是另一個規(guī)模較小但仍然相當龐大且活躍的市場，用戶報告了良好的體驗，並且有一個有吸引力的免傭金計劃（與 Upwork 的 20% 抽成截然不同）。確保你查看 Python 職位列表。

Guru（Python 職位）和 PeoplePerHour（Python 服務、Python 職位）是你可以查看的其他網站。

Toptal：

如果你已經擁有作為 Python 開發(fā)人員的成熟個人資料，你可能會考慮申請 Toptal，這是一個聲稱策劃頂級 3% 自由職業(yè)者人才的平臺。

本質上，Toptal 將篩選你的個人資料，如果它符合他們的標準，你將被列入那些不介意為那些已經證明自己能夠付出更多努力的人額外付費的客戶的候選名單。甚至包括按小時計費的任務，全職和兼職選項均可用。

總結：

老實說，在解決問題時，編程語言本身有時是次要問題，真正需要的是對當前情況的理解和開放的心態(tài)。如果你對想要從事的領域知之甚少，那麼你的潛在雇主不會太在意你對 Python 的掌握程度。而如今的情況是，這些細節(jié)會經常變化和擴展。

這意味著你需要不斷學習，因為你現在擁有的任何優(yōu)勢，在幾年後都可能不再存在。

我個人不太喜歡未經請求的建議，因為它有點迂腐。但如果可以，僅僅為了總結這篇文章：積極主動，充滿好奇心，付出更多努力，適應變化，不要滿足於你已經知道的知識。最終，你的編程語言是什麼並不重要，因為你將始終有需求。

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關於 Python 就業(yè)市場的常見問題：

Python 開發(fā)人員的平均薪資是多少？

Python 開發(fā)人員的平均薪資差異很大，具體取決於所在地區(qū)、經驗水平和特定行業(yè)。但是，根據 Indeed.com 的數據，美國 Python 開發(fā)人員的平均年薪約為 120,000 美元。在生活成本高的地區(qū)或需要專業(yè)技能或經驗的職位中，這個數字可能會更高。

為什麼 Python 在就業(yè)市場上需求量很大？

Python 由於其多功能性和易用性而需求量很大。它是一種強大的編程語言，用於各種應用程序，從網頁開發(fā)到數據分析到人工智能。此外，Python 的可讀性和效率使其成為初學者和經驗豐富的開發(fā)人員的熱門選擇。

哪些行業(yè)僱用 Python 開發(fā)人員？

Python 開發(fā)人員被各種行業(yè)僱用。這些行業(yè)包括科技和軟件開發(fā)公司、金融機構、醫(yī)療保健組織和政府機構。 Python 也廣泛用於科學研究、數據分析和人工智能，使其在這些領域也成為一項寶貴的技能。

成為 Python 開發(fā)人員需要哪些技能？

要成為 Python 開發(fā)人員，你需要對 Python 編程語言有深入的了解。這包括 Python 語法、數據結構和庫的知識。此外，你應該有使用 Django 或 Flask 等網頁開發(fā)框架的經驗，以及對數據庫和 SQL 的熟悉程度。了解 HTML、CSS 和 JavaScript 等前端技術也很有益。

如何提高我的 Python 技能以增加我的就業(yè)前景？

有很多方法可以提高你的 Python 技能。這些方法包括參加在線課程、閱讀 Python 相關的書籍和博客以及從事個人項目。參與編碼挑戰(zhàn)和為開源項目做貢獻也可以幫助你獲得實踐經驗並提高你的解決問題的能力。

Python 是否適合初學者學習？

是的，Python 通常被推薦為初學者的入門語言，因為它易於閱讀且語法簡單。它的設計易於理解和編寫，使其成為編程新手的一個絕佳選擇。

Python 開發(fā)人員的未來前景如何？

Python 開發(fā)人員的未來前景非常樂觀。隨著數據分析和人工智能的重要性日益提高，對 Python 開發(fā)人員的需求預計將繼續(xù)增長。此外，Python 的多功能性和易用性使其在各種行業(yè)中都成為一項寶貴的技能。

Python 開發(fā)人員的一些常見職位名稱是什麼？

Python 開發(fā)人員的常見職位名稱包括 Python 開發(fā)人員、軟件工程師、數據科學家、數據分析師和網頁開發(fā)人員。一些 Python 開發(fā)人員也可能專門從事特定領域，例如機器學習或數據可視化。

Python 開發(fā)人員的薪資與其他編程語言相比如何？

根據各種薪資調查，Python 開發(fā)人員的薪資往往與專門從事其他語言的開發(fā)人員相比具有競爭力。這可能是因為在數據科學和機器學習等領域對 Python 技能的需求量很大。

Python 開發(fā)人員的職業(yè)發(fā)展機會有哪些？

Python 開發(fā)人員有各種職業(yè)發(fā)展機會。隨著經驗的積累，他們可以晉升為高級或首席開發(fā)人員職位。他們還可以專門從事數據科學或機器學習等領域，或者擔任 IT 項目經理或軟件開發(fā)總監(jiān)等管理職位。

以上是如何參與蓬勃發(fā)展的Python就業(yè)市場的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！