當然，每個城市對崗位的需求也不盡相同，例如北京肯定是最大，其次是上海：

從目前的市場需求的崗位技能，我們列舉了如下的崗位要求，具體如下：

所以如果你要學習一個課程，一定要看他的課程體系是否完整，這樣對你找工作有非常大的好處，其次如果你不辛學習了一個不太靠譜的課程，可以按照這個技能補充你的技能。目前來看，市面上關於Python的崗位如下：

這裏介紹一個Python學院研究的學習路線圖和階段，僅供參考！

▌企業級Python開發工程師階段

1、計算機技術及高級語言發展，Python語言概述及發展，搭建Python多系統開發環境、 虛擬環境部署與配置，IPython和jupyter notebook的使用

2、Python內置數據結構、類型、字符及編碼，流程控制，Python語法規範 ，初步掌握百行程序編寫能力

3、列表和元組，集合和字典精講、文件操作、目錄操作、序列化、元編程、函數及作用域

4、裝飾器、叠代器、描述器、內建函數，模塊化、動態模塊加載及反射、實戰：日誌分析項目

5、面向對象和三要素、單雙鏈表實現，運算符重載，魔術方法原理及用途，可調用對象，上下文管理

6、異常的概念和捕獲、包管理、常用模塊和庫使用，插件化開發、項目管理git的搭建和使用

7、並發與並行、同步與異步、線程、進程、隊列、IO模型，Socket網絡編程、 TCP、UDP網絡編程、異步編程、協程開發, 冒泡排序、選擇排序、插入排序、堆排序、樹、圖

▌Python全棧開發工程師階段

1、Mysql安裝使用，數據類型、DDL語句建庫建表，DML語句查詢、 Join和子查詢，分組、Having，聚合運算

2、數據庫原理和發展過程、NoSQL分類及用途、事務ACID、隔離級別、 臟讀、幻讀。存儲引擎、連接池實現和Python結合的後臺開發 ORM框架實現，Pymysql原理、SQLAlchemy原理和使用

3、Html、CSS、JavaScript開發框架、DOM原理及操作、JSON、Ajax

4、web開發及http協議、wsgi開發規範、攔截器、路由分組實現

5、ES6基本語法、對象模型、函數、高階函數、裝飾器、類、高階類 模塊化發展、npm模塊管理

6、React入門、 React原理、VirtrualDOM原理、React狀態state和props

7、React生命周期及生命周期函數、高階組件、Babel和webpack的使用

8、WSGI原理，WEB框架核心設計及實現，路由實現、請求request封裝 攔截器實現

9、Todolist實戰：瀏覽器持久化技術，阿裏螞蟻金服Ant Design開發組件 Mobx原理及狀態管理

10、多人博客項目：分層設計與實現，Session與無Session機制、JWT應用 bcrypt加密技術應用，RESTful接口設計與實現

▌Python運維開發工程師階段

1、運維自動化架構介紹，以自動化運維框架為主線，講解Devops運維自動化趨和核心技術

2、ansible使用，任務調度系統設計，zerorpc及RPC通信實現，Agent封裝與實現，通信協議定義，執 行器設計技巧

3、Master實現，任務調度拉模型設計、數據持久化，WEB Server實現及交互接口設計與實現

4、企業級運維資產管理系統CMDB系統，虛擬表實現，表約束實現、表關系實現、DDL設計與實現

5、使用Elasticsearch搜索數據及Elasticsearch統計分析，zookeeper+kafka分布式狀態管理

6、企業級消息隊列的用法和功能介紹，rabbitmq安裝、管理，pika使用及Rabbitmq6種開發模式詳解

7、Redis數據類型及使用場景，RDB和AOF持久化策略，緩存原理，主從復制、集群、高可用

8、Django入門，Django模型，視圖，模板，認證，Django框架ORM使用，Django高級控件實戰

9、實戰項目：開源堡壘機jumpserver架構、安全審計、管理、流程以及結合django框架及應用

10、實戰項目：美團點評企業級msched任務調度系統設計與實現，運維資產管理系統CMDB系統 自動化流程平臺：流程模板定義、執行引擎實現、手動與自動流程流轉、與任務調度系統集成

▌Python爬蟲&數據挖掘工程師

1、爬蟲知識體系與相關工具全面講解，以及爬蟲和數據挖掘結合分析

2、urllib3、requests、lxml、BeautifulSoup 模塊企業級使用技巧講解

3、使用 requests 模塊模擬登錄網站，驗證，註冊，動靜態數據提取

4、Scrapy框架與Scrapy-Redis，實現分布式爬蟲數據獲取和高效存儲

5、Selenium模塊、PhantomJS模塊深入學習，實現瀏覽器爬取數據

6、利用爬蟲對互聯網進行海量信息獲取，並進行分布式存儲和數據分析

7、實戰：股票數據定向爬蟲抓取，分析豆瓣中最新電影的影評

8、實戰：Python 實現新浪微博模擬登陸，並進行核心數據提取

9、實戰：使用Python抓取歐洲足球聯賽數據，賠率計算和分析

▌人工智能+機器學習發展方向

1、了解人工智能核心技術，如數據挖掘、機器學習、語言處理、圖像識別、無人駕駛等領域

2、全面介紹數據信息獲取、訓練集、決策樹、評分系統、神經網絡等人工智能核心模塊

3、科學計算numpy及pandas概念講解，數據可視化matpalotlib，互聯網數據處理和分析

4、機器學習核心技術，模型選擇與調優、歷史數據、實時數據、監督學習回歸算法，非監督學習

5、掌握數據挖掘基礎工具使用，掌握數據挖掘處理數據方法，掌握深度學習算法和框架

6、KNN算法、線性回歸&邏輯回歸算法、決策樹算法&樸素貝葉斯算法介紹

7、TensorFlow框架開發，Tensorflow IO操作，神經網絡基礎，全連接神經網絡實現

8、量化交易模型：歷史數據，實時數據，股票，期貨數據指標，多因子模型，量化交易策略

9、實戰項目介紹：人臉識別系統分析以及企業常見應用場景和面試中常見問題答疑

10、實戰項目介紹：汽車車牌識別，可通過機器學習系統和圖像監測系統靈活區分車牌號

11、實戰項目介紹：中國大陸房價預測，可針對各省市地區的房價走勢對未來房價進行分析預測

最後，你一定會問的問題是：有沒有快速學習Python的方法？

馬哥的金牌老師Wanye給大家的建議是：

今天的內容就到此為止，祝大家學習Python愉快。

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