在工作内容上，从数据开发的角度（大数据工程师）。过去，大数据平台建设、组件开发和平台维护占大数据工程师日常工作的一半以上。随着时间推移，技术不断完善，如今大数据工程师更多的工作是基于大数据平台开发长期运行的应用程序(代码)，那么这些应用程序中，有将近一半的内容是对数据进行提取、处理、甚至分析、挖掘——这就和数据分析师的工作内容高度重合了，所以大数据工程师也需要掌握Python、Pandas、数据分析模型、数据挖掘等技能，以应对岗位需求的变化。

学习Python可以进行数据分析。现在，无论在哪个行业，从事数据分析的人似乎都离不开python，因为python给他们带来了极大的工作效率。在生物信息学、物理、建筑、地理信息系统、图像可视化分析、生命科学等领域都会运用Python进行科学和数字计算。2.学python能做自动化测试。一切关于自动化的东西，似乎Python都可以满足，Python可以满足大多数自动化工作，提升工作效率。

把它写下来。当你成为一名新的程序员时，你可能想知道是否应该记笔记。是的，你应该！事实上，研究表明，手工记笔记对长期记忆最为有利。这对于那些致力于成为一名全职开发人员的目标特别有益，因为许多访谈将涉及在白板上编写代码。一旦开始处理小型项目和程序，手工编写还可以帮助您在移至计算机之前计划代码。如果写出所需的函数和类以及它们之间的交互方式，则可以节省大量时间。