如何做年薪30万的Python算法工程师

数据分析师发展会有几个层次，初级数据分析师，也称数据分析员，一般被称为“表哥、表妹、表姐、表弟”，以图表展现统计工作为主。中级数据分析师会涉及到一些需要掌握概率论和统计理论基础，利用分析方法进行数据的处理与分析。到了中高级的数据分析师，就会涉及到一些关键指标的设定，模型的构建和调优以及数据产品或数据体系的规划。进入高级数据分析的阶段之后，就会涉及战略规划层面，比如业务发展方向预判、预算分配等。目前很多的朋友已经经历了初级和中级层面，面对数据分析之路的提高和进阶，向数据挖掘算法工程师的道路前进，这时候，我们需要思考以下几个问题：为什么要学习数据挖掘？1.基础的统计学基础和简单的分析方法已经不能够满足日益增长的工作和业务需求。2.传统的业务分析工具如excel,spss已经不能够满足大数据和落地模型的实施需求。3.数据分析人员的进阶需要，升职加薪，出任CEO，迎娶白富美，走上人生巅峰。为什么选择Python做数据挖掘？

1.薪资高，发展快

职业规划公司Gooroo通过仔细查看了美国、英国和澳大利亚的超过50万份的IT职位空缺，做了一个编程语言工资和供需的研究报告，其中Python工程师的平均年薪和排名第一的JAVA相同，高达美元。另外16年7月份的编程语言排行榜也显示C++持续下跌，Python超越C++成为排名前三的编程语言指日可待。

2.简单易用，功能强大

如果你嫌Java太臃肿，C和C++太麻烦，R容易卡死，那么，Python的出现无疑满足了你所有对编程语言的审美需求。Python被誉为最优美的编程语言，具有简单易学、可扩展性强、可移植性强、丰富的库等优点。和R相比，Python也更适合做数据挖掘落地项目。

3.解决公司内部“两种语言的问题”

很多公司和组织通常都会用一种类似于领域特定的计算机语言（如MATLAB和R）对新的想法进行研究、原型构建和测试，然后将这些想法移植到更大的生产系统中去(可能使用Java、C或者C++编写的)，人们逐渐意识到，Python不仅使用于研究和原型构建。同时也适用于构建生产系统。我相信越来越多的企业也会这样看，研究人员和工程技术人员使用同一种编程工具会给企业带来非常显著的效益，也节省了沟通成本。Python数据挖掘的学习路径？1.Python编程基础《Python简明教程》：Python编程入门的系统介绍，适用初学者。2.数据挖掘与机器学习《数据挖掘：概念与技术》：入门书，理论多，好像是很多研究生学数据挖掘的教材，很详细，孟小峰老师的翻译还是不错的，相对很多翻译很烂的还是可以的。《数据挖掘导论》：最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材《机器学习实战》：基本上都是实例为主，代码很详细，讲的也很通俗易懂，github上可以下载代码3.Python做数据挖掘《Python进行数据分析》：这本书是pandas模块的作者写的书，一句话总结：Pandas使用手册。如果用Python做数据分析，基本上Pandas是必不可少的包。《Pandas》：使用Pandas手册。《Python科学计算》：Python科学计算手册。4.Python学习资源Python学习社区：







































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