适合小白的数据分析岗位

Python就业方向有哪些呀？适合小白学习吗？整理了Python的7大就业方向，希望大家能找到适合自己的，然后学习下去，完成生的目标。
1、Web开发（Python后端）
Python有很多优秀的Web开发框架，如Flask、Django、Bootstar等，可以帮助你快速搭建一个网站。当需要一个新功能时，用Python只需添加几行代码即可，这受到了很多初创型公司的一致欢迎。
像知乎、豆瓣、小米这样的大厂，最早的网站都是用Python搭建的，外则更多，如YouTube、Quora、Reddit、Instagram、Netflix等代表地球顶级流量的大站，都构建在Python之上。
平均薪资：15~20K
技能要求：前端基础、Python基础、主流PythonWeb框架（Flask、Django等）、数据库等
2、Python爬虫工程师
顾名思义，就是用Python收集和爬取互联网的信息，也是小伙伴们入坑Python的第一驱动力。靠力一星期才能完成的工作，你泡着咖啡、跑10分钟爬虫即可，又装X又实用，学会Python爬虫后，即使不做程序员的工作也能加分不少。
平均薪资：15~25K
技能要求：前端基础、Python爬虫库、数据库、JS反爬等
友情提示：注意法律风险
3、Python数据分析师
这个时代，数据和黄金一样宝贵，现在最火的公司如：今日条、抖音、快手等，产品都建立在对用户的分析之上，更不用说淘宝、京东、拼多多这些“定化推荐”的老手。
可以说，所有的商业公司都需要这样一个角色，Python数据分析师也成了目前最火的职业之一。
Python是目前数据分析业务中，最常用的语言。学会Python后，基本可以满足数据分析经理的招聘需求。
平均薪资：10~25K
技能要求：统计学基础、Python的数据分析库（Pandas、NumPy、matplolib）、数据库、机器学习框架（高端职位需要）
4、AI工程师
工智能是目前最火的方向之一，薪资待遇非常高（土豪的代名词）。从招聘网站上可以看到，80K、100K的职位也有很多，流下了没有技术的泪水，当然这些职位的要求也相对较高。
Python是工智能时代的牌语言，不管是机器学习（MachineLearning）还是深度学习（DeepLearning），最常用的工具和框架都需要用Python调用，如Numpy、scipy、pandas、matplotlib、PyTorch、TensorFlow等，因此Python是工智能工程师的必备技能之一。
薪资：20~40K
技能要求：统计学基础、Python、数据分析库、机器学习、深度学习框架
5、自动化运维工程师
运维工程师经常要监控上百台机器的运行，或同时部署的情况。使用Python可以自动化批量管理服务器，起到1个顶10个的效果。
自动化运维也是Python的主要应用方向之一，它在系统管理、文档管理方面都有很强大的功能。
平均薪资：15~25K
技能要求：Python、shell、Linux、数据库、openpyxl库等
6、自动化测试工程师
测试的工作是枯燥和重复的，在过去，每次产品更新，都要重复测试一遍，效率低而且容易出错。
Python提供了很多自动化测试的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重复工作，Python自动化测试也变得越来越流行。
平均薪资：10~20K
技能要求：Python、自动化测试框架、Linux等
7、Python游戏开发
Python游戏开发的招聘集中在游戏服务器域，主要负责网络游戏的服务器功能开发、性能优化等工作。
平均薪资：15~25K
技能要求：Python、PythonWeb框架、Linux、数据库、Nginx等
通过以上一系列的讲解，相信各位刚入门Python程语言的，对于Python主要用来做什么这个问题有了一定的了解。Python程语言应用广泛，就业方向也是十分广阔，当下正是学习Python的好时机。

现在做什么行业前景好?运营行业中，互联网运营岗位前景广阔，尤其适合新手小白。如何挑选有潜力的互联网运营岗位？
1.内容运营：负责平台内容的策划与执行，提升用户体验和参与度。适合对文字和内容有热情的。
2.产品运营：协助产品经理，参与产品规划和迭代，优化用户体验。适合对产品有兴趣和理解力的。
3.数据分析运营：通过数据分析，指导运营策略和决策，提升运营效果。适合喜欢分析和解决问题的。
4.用户运营：专注于用户增和活跃，通过活动策划和用户互动提升用户粘性。适合善于沟通和有创意的。
选择适合自己的运营岗位，需要考虑个兴趣、技能和职业发展目标。在不断学习和实践中，积累经验，提升能力，才能在运营行业中获得成功。

想求职一份数据分析的工作，没有经验，可以吗

可以从实习生或者助手做起，慢慢积累经验。

首先，你得具备基本的数据分析技能：

1、Excel

Excel简单易用，功能强大，熟练使用Excel是数据分析必备的技能。

2、SQL

跟数据交道，有时候可能需要些SQL，所以掌握一些常用的SQL命令也是必须的。

3、统计学

统计学是一个数据分析师的核心功底，掌握一些统计学知识是必要的。

4、SPSS

对于有些统计分析方法，例如多元线性回归、聚类分析、主成分分析等，Excel无法实现，通过SPSS可以轻松搞定。

5、Tableau

Tableau作为商业智能和分析利器，受到很多公司的欢迎，学点Tableau能够让工作更加高效。