＃1 如果想成为一名程序员？快点学会Python
作为一个计算机初级爱好者，据我们这些年敲过的代码所反馈（是的，我的代码是有灵魂的），他们还是比较喜欢Python，因为Python干净利索，简单直接。
Python编写代码的速度非常的快，而且非常注重代码的可读性，非常适合多人参与的项目。
它具备了比以前传统的脚本语言更好的可重用性，维护起来也很方便。与现在流行的编程语言Java、C、C++等相比较，同样是完成一个功能，Python编写的代码短小精干，开发的效率是其它语言的好几倍。
所以如果你想尝试成为程序员，Python将会是一个重要的选择。
＃2 想要高薪吗？成为一名Python程序员吧！
在由Indeed.com创建并由codementor.io发布的2016年开发人员薪水研究中，发现Python开发人员的平均工资是107,000美元：
基于这项研究，Swift，Python，Ruby，C ++和Java将让你赚更多的钱（PHP垫底）。
我们可以看到，Swift下面紧随其后就是Python和Ruby：前五个中只有两种脚本语言。
而作为大数据时代，Python排名如此靠前，自然可以理解。
在未来，鉴于Python不仅是一种通用的编程语言，而且也是一门科学的编程语言，我们很快就会看到学习Python将会获得更高的回报，挣得更多。
＃3 Python是AI和机器学习的未来
Python编程语言目前正在推动科学编程普及，但原来的情况并非总是如此。
多年来，学者和私人研究人员一直使用MATLAB语言进行科学研究。
这一切都开始随着Python数值计算引擎（如NumPy和SciPy）的发布而改变，允许通过单个“import”语句后跟一个函数调用来完成复杂的计算。
虽慢但确实，Python开始接管作为计算机科学研究的首选语言。
Python是人工智能的未来。
因为考虑到语言的灵活性，其速度以及提供的机器学习功能库（如scikit-learn，Keras和TensorFlow），我们将继续看到Python在机器学习领域占据主导地位。
此时，在我心中毫无疑问：如果你对人工智能或者大数据有那一丁点的兴趣，你都应该学习一下Python。
＃4 想学网络爬虫、数据分析，却不想成为专业码农，那就就用Python吧
大数据与人工智能时代的到来，让越来越多的专业，除了本身专业知识的学习，也需要网络采集和数据分析的技能，因为数据俨然已成为价值评估的一种标准。
因为出行数据，滴滴知道你是一个爱爬山的人；
因为通信数据，中国移动知道你是一个跟父母很亲近的人；
因为购物数据，阿里巴巴知道你现在还是单身。
而这一切的结论的背后，可以基本上说是数据挖掘的功劳。而作为一名非专业的销售人员、金融人员，想做一次数据分析初体验，Python无疑是最适合的入门语言。
为什么这么讲呢？
相比较java、C++，Python似乎更适合非计算机的人学习数据分析、大数据和人工智能。
因为Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
扩展资料：
大数据的三个层面：
1、理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
2、技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
3、实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
参考资料来源：百度百科-大数据
IT领域涉及到的知识包括以下几个大类：第一，操作系统。操作系统是IT人必须熟练掌握的，操作系统的种类繁多，有传统的PC操作系统，比如Windows系列、Linux系列、Mac OS系列等，还有移动端的Android系统、iOS系统、WP系统，还有种类繁多的嵌入式系统（EOS），比如RTX、Windows CE、嵌入式Linux（树莓派）等等。
第二，计算机网络。计算机网络知识是IT人必备的基础知识，包括网络体系结构（OSI模型）、网络设备的作用、网络拓扑结构设计、交换机路由器的配置等等。从事运维岗位的工程师对网络知识的要求比较高，通常运维人员需要经过专业的厂商培训才能上岗（持证）。像华为、思科都有相应的工程师认证体系。
第三，数据库。存储是IT领域一个重要的内容，对数据库的使用是IT人最常见的操作之一。比较常见的数据有Mysql、Oracle、SQL Server、DB2等，另外在大数据时代还出现了很多NoSql数据库也需要掌握，像Redis、MongoDB、Neo4J、HBase等产品。
第四，编程语言。大部分IT人都需要掌握至少一门编程语言，对于专业级程序员来说，至少要掌握两门以上的编程语言。目前比较流行的编程语言有Java、Python、PHP、C、Scala、OC、Swift、JavaScript、Ruby等，不同语言有不同的应用场景，对于初学者来说建议从学习Python开始。
由于IT领域的知识更新速度非常快，所以从事IT领域的工作需要有较强的学习能力和动手能力。未来IT领域的从业人数会非常多，随着大数据、人工智能的发展，未来IT领域的发展空间也会非常大。
学习时间因人而异
