前段时间，在最新的编程语言排行榜上，Python终于超越了Java，位列第二。
作为一个新生代编程语言，Python 因为它的简洁和丰富的功能库，成为了很多人竞相追捧的对象。
胶水语言、爬虫工具、办公自动化，甚至是大玩具，都是 Python 的标签。
所以这两年，想学 Python、在学 Python 的人也越来越多，后台也经常有读者让我推荐资料。
培训机构的广告更是铺天盖地，什么一秒钟做表格，爬遍全网资源等等，好像除了生孩子，Python 什么都能干。
不过，越是环境狂热，我们越要冷静去看。
适用面广虽然是Python的优点，但也从侧面说明，Python 很难独立撑起一个业务。
市面上，用 Python 作为主要开发语言的产品屈指可数，而且大部分岗位需求都是一些小型的创业公司，一般都是做运维、测试类型的工作。
而在真实的开发人员中，对于 Python 的应用大部分是这样的——
“这个东西有开源python的，你用过python没？没用过？那花两天时间看一下，下周给我弄好。”
所以 Python 是典型的上手快，但应用难、应用窄的技能。
有的人甚至自嘲：学了两个月 Python，找了三年工作。
Python 的尴尬处境
为什么会这样？
学了 Python 找不到工作的，一般有两种情况。
一是缺少复合能力，只会 Python，不懂其他。
二是不知道如何结合应用场景，纸上谈兵。
学习这件事，不仅要学操作和函数，更重要的是了解这三个问题——在哪用、该不该用、如何用？
缺少应用场景，其实也是 Python 的痛点。
拿 Web 开发来说，前有 Java，后有 nodejs，留给Python 的位置非常尴尬；
嵌入式就更别说了，基本上是 C 的天下，根本没有 Python 一席之地。
其实当前 Python 比较适合的业务只有：系统运维、应用测试，还有数据分析方向。
我自己也是做数据分析的，其实 Python 和数据分析的相性是非常高的。
不论是数据清洗、去重，还是在数据爬取和可视化上，Python 都能发挥巨大的作用，所以 Python 很适合作为数据分析的入门技能。
可能一些人不是很了解数据分析是做什么的，用一句话概括就是：任何产品的运营和决策，背后都离不开数据结论的支撑。
就以教育行业为例，通过分析用户各个活跃指标，挖掘用户的行为习惯、兴趣爱好，建立用户画像，才能实现精准营销，既省去大量的广告费用，也能更好的实现产品优化和业务布局。
电商行业的数据分析更是举足轻重，通过监控业务数据，并进行数据分析和建模，就能更好的发现经营中的问题，提前做出策略调整，避免血本无归。
在金融领域的策略风控、量化投资等场景，数据分析的重要性更毋庸置疑，甚至有人利用数据分析炒股。
因为现在大家都在追求精细化运营，所以数据分析师的重要性也日益凸显，不论是岗位数量还是薪资都非常可观。
在字节、小米、腾讯等大厂，数据分析师都开到了30k~50k以上的薪资。
而月薪超过30k的高级产品、运营岗位，数据分析能力也是标配。
当然，这一切还是要基于上面的前提，即知道在哪用、该不该用，以及如何用。也就是说，懂技术，更要了解业务场景。
如何接触业务场景？
难就难在，大部分人的工作都局限在小公司小项目里，根本接触不到什么大项目。更不要提拆解、分析了。
而对于初学者来说，锻炼实战能力，更是难上加难。
当然，弯道超车的最好方式，就是站在巨人的肩膀上，让大神领路。
所以，选择一个靠谱的实战课程，就显得尤为重要。
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总之就是——涨了血赚，没涨不亏。
为什么敢这么做？还是因为他们课程的质量保障。
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