Python的就业方向：
① web开发
豆瓣、知乎、拉勾网等都是用的Python，web开发在国内的发展也非常好，因为Python的web开发框架是最大的一个优势，如果你用Python搭建一个网站只需要几行的代码就可以搞定，非常简洁；
② 数据挖分析
Python所拥有的完整的生态环境十分有利于进行数据分析处理，比如，"大数据"分析所需要的分布式计算、数据可视化、数据库 *** 作等，都可以通过Python中的十分成熟的模块完成；
③ 自动化测试
Python在自动化测试方面占着一大半天，有丰富的第三方库，满足接口测试、单元测试、web自动化和APP自动化、性能测试几乎涵盖了所有的测试方面；
④ 网络爬虫
最早用Python做网络爬虫的是谷歌，Python做爬虫非常容易上手，市场占有率比较大，现在公司基本做爬虫的都是用Python来做的；
⑤ 人工智能
人工智能的发展潜力和前途就不说了吧，这个都是大家都知道的东西，但是目前的话，人工智能方面的工作对学历要求比较高，但肯定是最具有发展潜力的方向了；
⑥ 自动化运维
最开始一批学习Python的人，就是运维和测试的在职人员，因为Python对于他们的工作起到很大的作用，因为使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择；
Python的就业方向这么多，有一个会适合你的！1电竞专业学什么
电竞专业主要学习电竞技术、概论、裁判、赛事组织策划等。电竞专业主要学习电竞技术、概论、裁判、赛事组织策划等。电子竞技专业的理论课程方面,除了思想政治、英语、计算机等大学必修课,数娱方向的学生还将学习“游戏概论”等专业课,以及与策划相关的基础课。
实践教学方面，学院会定期邀请业内人士授课、做讲座，学生们还将与美术、程序两个方向的同学协作完成毕业设计，并参与相关企业的比赛项目，通过体验式学习积累作品、加深对专业和行业的理解。
2电竞方向的专业
中国传媒大学开设电竞方向的专业，即数字媒体艺术（数字娱乐方向）。据了解，数字媒体艺术（数字娱乐方向）主要培养游戏策划和电子竞技运营与节目制作人才。与传统的网游策划相比，电竞策划不仅包括线上的游戏剧情、世界观构建，还包括线下的大型活动策划。和数字媒体艺术（游戏设计艺术方向）、数字媒体技术（游戏设计技术方向）相比，新专业的课程体系会有很大不同，对游戏策划的赏析和理解会成为课程设置的主干。大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。
首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够 *** 作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。
1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;
接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。
2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。
第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;
1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;
2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从30开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。
最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。
1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。
2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash
今天就我们用过的几款大数据分析工具简单总结一下，与大家分享。
1、Tableau
这个号称敏捷BI的扛把子，魔力象限常年位于领导者象限，界面清爽、功能确实很强大，实至名归。将数据拖入相关区域，自动出图，图形展示丰富，交互性较好。图形自定义功能强大，各种图形参数配置、自定义设置可以灵活设置，具备较强的数据处理和计算能力，可视化分析、交互式分析体验良好。确实是一款功能强大、全面的数据可视化分析工具。新版本也集成了很多高级分析功能，分析更强大。但是基于图表、仪表板、故事报告的逻辑，完成一个复杂的业务汇报，大量的图表、仪表板组合很费事。给领导汇报的PPT需要先一个个截图，然后再放到PPT里面。作为一个数据分析工具是合格的，但是在企业级这种应用汇报中有点局限。
2、PowerBI
PowerBI是盖茨大佬推出的工具，我们也兴奋的开始试用，确实完全不同于Tableau的 *** 作逻辑，更符合我们普通数据分析小白的需求， *** 作和Excel、PPT类似，功能模块划分清晰，上手真的超级快，图形丰富度和灵活性也是很不错。但是说实话，毕竟刚推出，系统BUG很多，可视化分析的功能也比较简单。虽然有很多复杂的数据处理功能，但是那是需要有对Excel函数深入理解应用的基础的，所以要支持复杂的业务分析还需要一定基础。不过版本更新倒是很快，可以等等新版本。
3、Qlik
和Tableau齐名的数据可视化分析工具，QlikView在业界也享有很高的声誉。不过Qlik Seanse产品系列才在大陆市场有比较大的推广和应用。真的是一股清流，界面简洁、流程清晰、 *** 作简单，交互性较好，真的是一款简单易用的BI工具。但是不支持深度的数据分析，图形计算和深度计算功能缺失，不能满足复杂的业务分析需求。
最后将视线聚焦国内，目前搜索排名和市场宣传比较好的也很多，永洪BI、帆软BI、BDP等。不过经过个人感觉整体宣传大于实际。
4、永洪BI
永洪BI功能方面应该是相对比较完善的，也是拖拽出图，有点类似Tableau的逻辑，不过功能与Tableau相比还是差的不是一点半点，但是 *** 作难度居然比Tableau还难。预定义的分析功能比较丰富，图表功能和灵活性较大，但是 *** 作的友好性不足。宣传拥有高级分析的数据挖掘功能，后来发现就集成了开源的几个算法，功能非常简单。而 *** 作过程中大量的d出框、难以理解含义的配置项，真的让人很晕。一个简单的堆积柱图，就研究了好久，看帮助、看视频才搞定。哎，只感叹功能藏得太深，不想给人用啊。
5、帆软BI
再说号称FBI的帆软BI，帆软报表很多国人都很熟悉，功能确实很不错，但是BI工具就真的一般般了。只能简单出图，配合报表工具使用，能让页面更好看，但是比起其他的可视化分析、BI工具，功能还是比较简单，分析的能力不足，功能还是比较简单。帆软名气确实很大，号称行业第一，但是主要在报表层面，而数据可视化分析方面就比较欠缺了。
6、Tempo
另一款工具，全名叫“Tempo大数据分析平台”，宣传比较少，2017年Gartner报告发布后无意中看到的。是一款BS的工具，申请试用也是费尽了波折啊，永洪是不想让人用，他直接不想卖的节奏。
第一次试用也是一脸懵逼，不知道该点那！不过抱着破罐子破摔的心态稍微点了几下之后， *** 作居然越来越流畅。也是拖拽式 *** 作，数据可视化效果比较丰富，支持很多便捷计算，能满足常用的业务分析。最最惊喜的是它还支持可视化报告导出PPT，彻底解决了分析结果输出的问题。深入了解后，才发现他们的核心居然是“数据挖掘”，算法十分丰富，也是拖拽式 *** 作，我一个文科的分析小白，居然跟着指导和说明做出了一个数据预测的挖掘流，简直不要太惊喜。掌握了Tempo的基本 *** 作逻辑后，居然发现他的易用性真的很不错，功能完整性和丰富性也很好。
手机app开发制作流程是怎样的软件开发流程分为: 需求确认——概要设计——详细设计——编码——单元测试——集成测试——系统测试——维护互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手技是----壹伍扒----壹壹叁叁----驷柒驷驷，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
软件开发是一项包括需求捕捉、需求分析、设计、实现和测试的系统工程。软件一般是用某种程序设计语言来实现的。通常采用软件开发工具可以进行开发。软件分为系统软件和应用软件，并不只是包括可以在计算机上运行的程序，与这些程序相关的文件一般也被认为是软件的一部分。
软件设计思路和方法的一般过程，包括设计软件的功能和实现的算法和方法、软件的总体结构设计和模块设计、编程和调试、程序联调和测试以及编写、提交程序。
扩展资料
软件开发方面的工作。具体可分为以下方面：
1 可视化编程掌握程序设计方法及可视化技术，精通一种可视化平台及其软件开发技术。获取Delphi程序员系列、Java初级或VB开发能手认证。
就业方向：企业、政府、社区、各类学校等可视化编程程序员。
2 WEB应用程序设计
具有美工基础和网页动画设计能力，掌握交互式网页程序的设计技术，能进行网站建设和维护。获取Macromedia多媒体互动设计师或Delphi初级程序员或Delphi快速网络开发工程师认证。
就业方向：企业、政府、社区、各类学校等WEB应用程序员。
3 软件测试 掌握软件测试的基本原理、方法和组织管理，精通软件测试工具。获取ATA软件测试工程师或Delphi初级程序员或Java初级程序员认证。
就业方向：企业、政府、社区、各类学校等软件测试员。
4 数据库管理 能应用关系范式进行数据库设计，精通SQL语言，胜任数据库服务器管理与应用工作。获取Oracle数据库管理或SQL
Server数据库应用或Windows XP应用认证。 就业方向：企业、政府、社区、各类学校等部门的中、大型数据库管理员。
5 图形图像制作 精通国际上流行的图形/图像制作工具(如CorelDraw、Photoshop、Pagemaker等)。获取平面设计师相关的认证。
就业方向：广告制作公司、建筑设计公司、包装装璜设计公司、居室装修公司、出版印刷公司。谷歌推出的AppInventorAndroidApp开发工具可以让你仅通过拖拉式的简单 *** 作就可以创建自己的AndroidApp。对于那些为了特定目的想要动手尝试开发一个简单应用的用户。
小蜗这里根据行业变化以及企业用人需求整理了一份基于Python的软件测试学习路线，主要学习以下知识点：
第一阶段：专业基础课程
阶段目标：
1 熟练掌握IT核心技术：编程，数据库， *** 作系统，版本控制
2 能够熟练运用所学技术搭建各类服务器环境
3 深入理解软件研发过程各种疑难杂症及处理手段
4 掌握Python编程技术并熟练运用Python进行程序设计
知识点：
1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript程序设计，函数，基础算法，正则表达式。
2、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，建模工具深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为软件测试和测试开发打下基础。
3、Linux安装配置，文件目录 *** 作，VI命令，管理，用户与权限，环境部署，Shell编程Linux作为一个主流的服务器 *** 作系统，是每一个测试开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。
4、Python编程基础，语法规则，函数，数据类型，PDBC，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象编程有熟练的运用。
5、Python面向对象，异常处理，文件IO，多线程，网络编程，PyQT界面开发，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。
第二阶段：专业核心课程
阶段目标：
1 熟练应用所学知识完成一个标准的软件测试项目
2 熟练运用Python完成GUI测试，接口测试和性能测试开发
3 对测试开发技术体系和实现原理有深入的理解
4 灵活运用测试开发技术解决项目中的各种问题
知识点：
1、软件工程，软件质量，系统测试流程，方法，专业术语，测试用例设计，禅道管理工具，测试报告，缺陷管理理解软件工程的各类实际问题，理解系统测试的理论、方法与过程，熟练运用测试用例设计方法高效设计测试用例。
2、测试需求分析，测试方案设计，测试用例设计，测试项目实施，缺陷报告与测试报告，深入理解系统测试各个过程和关键环节，熟练完成系统测试项目。
3、SikuliX框架，UIAutomation框架，Selenium WebDriver框架，基础框架，Android应用，Monkey测试，Appium移动端测试框架，UIAutomator2移动端测试框架综合运用各类应用 *** 作平台，完成各种自动化测试框架的学习和应用，深入理解GUI自动化测试技术及相应框架的测试开发。
4、Python单元测试框架，网络通信协议，>
5、性能测试原理，指标体系，场景设计，实施过程，JMeter工具应用，BeanShell脚本开发，Python+Locust性能测试框架深入理解性能测试技术体系和方法论，熟练运用JMeter性能测试工具和Locust性能测试框架实施对任意系统的性能测试。
第三阶段：综合实战项目
阶段目标：
1 将软件测试和测试开发技术灵活运用于项目中
2 具备较强的测试开发能力，独立完成测试开发项目
3 综合运用软件测试技术，满足企业中高级人才需求
4 对所学技术有深入的理解并具备独立解决问题的能力
知识点：
1、测试需求分析，同行评审，测试计划，测试方案，测试用例，配置管理，持续集成。通过对大型企业级应用系统的测试项目实战，强化理解系统测试项目的实施过程与技术细节。
2、接口测试设计与实施，回归测试，冒烟测试，安全性测试，RobotFramework框架应用，UI自动化实战将各类自动化测试技术结合项目实战演练，强化对自动化测试技术的运用，同时掌握更多的测试框架。
3、性能测试项目实战，LoadRunner性能测试工具，总结通过综合项目实战，将全套测试技术融入到项目中，强化学习效果和项目经验。
4、Python原生测试框架开发，包括Monkey，UI，图像识别，云测试平台，HTML测试报告，持续集成，KDT关键字驱动框架开发等原生技术实现通过大量的Python原生代码开发，深入理解自动化测试开发技术的底层实现原理，完全抛弃对工具的依赖，做到真正的测试开发技术。
5、基于测试框架的设计思路和实现手段，自主实现一套测试框架能够独立完成一套自动化测试框架，并能够直接用于实际项目中。
6、持续集成与Jenkins，安全性测试原理与工具，Python爬虫开发与Scrapy框架，提升软件测试其它类技术，增强知识面，提升竞争力，助力职业发展。
补充知识
1、 算法进阶，图像处理，视频处理，加密解密，压缩算法。
2、 UML统一建模语言、五种图、类图、类图详解、用例图、时序图。
3、Dubbo分布式开发框架，Oracle关系型数据库管理系统，MongoDB非关系型数据库管理系统。
4、 大数据开发框架Hadoop/MapReduce/Spark。
5、 Android与iOS的原生应用开发与WebApp开发。
6、OpenCV图像处理框架、TensorFlow深度学习框架，Lucene全文搜索引擎与中文分词框架Ik-Analyzer，视频处理算法与框架等。
Python测试开发学习路线思维导图
大数据专业学的内容是：
1、学科知识：从数据分析涉及到的专业知识点上看，主要是这些：
（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等
（2）数学：线性代数、微积分等
（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助
（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了
（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。
……好好学习，虽然累，但是要坚持！
2、软件相关：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么
（1）数据分析报告类：Microsoft Office软件等，如果连excel表格基本的处理 *** 作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因此数据可视化软件就不能少，BDP个人版、ECharts等这些必备的，就看你自己怎么选了。
（2）专业数据分析软件：Office并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的python、R等。
（3）数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习；
（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindNode Pro等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。
最重要的是：理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础，最后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，真正用数据分析驱动网站运营、业务管理，真正发挥数据的价值。
贵州是大数据产业基地，对大数据方面的人才需求比较大，所以就业前景肯定会好的。
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