今天和大家聊一个非技术性的话题：Python工程师的发展。
先跟大家分享一位粉丝在后台的留言：
现在Python工资挺低的，而且身边基本都是1-3年的Python程序员，对于职场发展没有可借鉴的对象，以致我也很迷茫。一直以来，身边也有不少转行或离职的同事，有转去做产品或数据分析，也有暂时休息思考未来方向的。号主，Python工程师的职业发展都有哪些方向？
对于这个话题，我想很多朋友都非常感兴趣。毕竟工作是大部分人最主要的收入来源，谁不想找一份高薪又有前景的工作呢？
首先要肯定的是，我们选对了一个未来前景很好的编程语言—— Python。但相对来说，Python门槛低竞争激烈，压力也不小。但我一直觉得，不管竞争与否、前景与否，和对于一个职场人，最关键的是要和“一成不变”做对抗。可以问问自己：工作这么久了，是不是还在做简单的业务开发，安于现状？这才是你迷茫的本源。
我建议你扩大自己的能力外延，这样才能打破被动局面。在这个时代，你只有不停地奔跑，才能留在原地。
对于Python工程师来说，其中最容易外延的一个硬技能就是数据分析能力。
Python语言简洁，拥有丰富的第三方库，功能强大，是数据分析的绝佳语言。而且，数据也是任何业务、任何公司逃不过的一个“坎”。
也许你还没有直接和数据打交道。但是，你的老板一定已经开始重视数据，并思考如何通过数据来优化业务结构了。
再进一步，你的公司可能已经或者将要迎来需要进行数据分析挖掘的阶段。当机会来的时候，大部分人都毫无头绪，一脸茫然。如果此时你能给出一个清晰的思路和解决方案，就会真正意识到，数据分析能力，可以让你未来至少10年的技术生涯游刃有余。
那么，数据分析到底该怎么学呢？如果可以做到以下这三项，你一定比别人更高效。
1.找到一个实力与经验俱佳的“教练”，从思维、工具、实战带你“即学即用”；
2.制定一份正确的学习计划与路径，你真正需要的是好方法而不是蛮力；
3.有效工具的运用会让你事半功倍。
在这里，不得不给大家介绍下我自己在看的数据分析学习资料 —— 极客时间的《数据分析实战45讲》。这个课程我是看曹政大佬（caoz的梦呓号主）推荐知道的，作者是清华大学计算机系博士陈旸，最近刚刚更新完毕，我一直跟着学习，获益匪浅。
在这个专栏中，陈旸清晰地把数据分析拆解成下面三个组成部分：数据采集、数据可视化和数据挖掘。在后面文章里，我会给大家分享这三部分所需要掌握的知识，让你有个更深入了解。
并且，专栏里一直秉承着“MAS学习法“，即 Multi-DImension（多维度认识）、Ask（提问）和Sharing（分享），从“思维”到“工具”再到“实践”，学以致用，更高效上手数据分析。
现在要插播一下，今天我特意向极客时间运营小姐姐申请了一个我的专属粉丝福利：《数据分析实战45讲》超级团，参团只要79元，原价99元，便宜20元，但仅限今天24小时，且只有300个名额，先到先得。想扩大自己能力边界的同学们，请抓紧搭上这个快车。
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好，下面接着给大家分享上图中数据采集、数据可视化和数据挖掘需要掌握的知识。
数据采集
当你入门Python后，接下来就算是正式进入数据处理阶段。「数据分析」涵盖两部分：数据是基础，分析是过程，所以数据的前期准备工作也很重要。第一步，就是采集数据。
你可以用Python自动采集数据，也可以使用第三方平台，比如用八爪鱼来采集数据。《数据分析实战45讲》中，作者陈旸用了两个实战案例来讲解如何用Python和八抓鱼来采集数据，讲的非常细致，看完你可以掌握这两种方法。
详细地，你可以去看看专栏里这两篇文章：
数据可视化
大多数人都很容易被数据可视化吸引。试想一下，用各种酷炫的图片将数据的规律直观地呈现给大家，是一件特别有成就感的事情。应用也很广泛，比如天猫双十一的数据大屏等。我们可以用各种工具、编程语言做数据可视化，比如DataV、Tableau、Python或者R语言。
在《数据分析实战45讲》中，主要用Python的Matplotlib工具来做数据可视化。Matplotlib是Python的可视化基础库，非常适合入门学习。下面的这几张图就是用Matplotlib绘制出来的。
给你推荐专栏里这篇文章：
数据挖掘
当你掌握了数据分析中基础的操作后，接下来就该正式处理数据了。为了进行数据挖掘任务，数据科学家们提出了各种算法，《数据分析实战45讲》中详细讲解了数据挖掘十大经典算法，根据用途，把它们分为四大类：
值得一提的是，专栏里用了大篇幅内容、许多案例来讲解这十大算法，还会提供一些数据库让大家去实操，亲测有效。
相信学完《数据分析实战45讲》专栏，你会对数据分析游刃有余。这个专栏已有超过1.1w人加入学习给大家截了部分读者评价，你可以参考。
也给大家放下当初“诱惑”我入手这个专栏的曹政大佬截图。
最后，再强调一遍我给大家争取到的粉丝专属福利。
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