学习Python大数据可以做什么工作?

近年来，Python在大数据中的应用越来越广泛，招聘网站上对人才的需求已占据大数据领域的一半。那么，将来在学习Python大数据时可以采用哪些职位？ 让我们从Python可以做的应用程序开始。

Python是一种面向对象的解释型计算机编程语言。它具有许多优点，最明显的是语法简洁明了，并且具有丰富而强大的类库。Python通常被称为粘合语言，因为它可以轻松地将其他语言制作的各种模块连接在一起。

简而言之，Python是用于深度学习的编程语言。Python大数据专业可以从事很多领域，例如：Python全栈工程师，Python爬网程序工程师，Python开发工程师，前端开发工程师，大数据分析和数据挖掘等。

以下是这些职位的工作要求的一些示例：

  1. Python全栈工程师·关键字：VUE，react，angularjs，node，webpack，

熟悉XML，（x）HTML，CSS，JavaScript，JSON，jQuery / Ajax和其他网页技术；

熟悉引导程序和其他主流前端框架优先能够使用Echarts等主流图表工具•精通Python和Django，具有2年以上的实际开发经验；

熟悉MySQL数据库，精于编写SQL语句以进行数据库查询，了解Redis  ，具有Web爬取的实践经验者为佳；

具有R语言的理解能力，并且能够将某些R脚本翻译为python脚本为佳。

  2. Python爬虫工程师·

熟悉Linux系统，精通Python和其他语言·掌握Web爬虫的原理和技术，了解基于Cookie的登录原理；

熟悉基于正则表达式的Web信息提取技术，XPath，  CSS等；

熟悉整个搜寻器的设计和实施过程，具有Web搜寻，Web信息提取和开发的经验；

熟悉反爬虫技术，并具有分布式搜寻结构的经验数据挖掘的背景知识， 优先考虑自然语言处理，信息检索和机器学习；

熟悉ElasticSearch，Hadoop / Mysql，具有多语言开发经验。

  3. Linux运维工程师：

熟悉外壳，能够编写日常脚本；

熟悉perl或python为佳•掌握Linux系统下通用服务的建立和维护；

熟悉常用的高可用性软件，例如LVS  ，心跳，keepalived等；

熟悉mysql安装和优化可以实现mysql的高性能和高可用性；

熟悉常见的监控软件，例如nagios，cacti，zabbix。