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我 前几日在 Python 日报上看到推荐Python for Data Science vs Python for Web Development一文，初步看看了，觉得对于决定学习 Python 的方向有一定参考价值。不过，在翻译过程中，越来越觉得这其实就是一篇搞 Python 数据科学培训的公司写的软文，里面写的内容还是比较浅的，只适合像我这样的初学者了解大致情况。当然，文章提到了 Python 作为网络开发技能的市场需求并不是很高，这点感觉并不是没有根据。作为一篇软文，它成功地激起了我学习数据科学的兴趣，而原因嘛，自然就是做数据科学工作的工资比一般开发工作，高很多（按文章中信息图的数据，比一般岗位的年薪高 5 万美刀！！！）！
大家如果想对数据科学和网络开发这两个方向有个大致了解，还是可以看下这篇文章的。译文传送门： http://codingpy.com/article/python-web-development-vs-data-science/
最后，大家觉得哪个方向比较好呢？用 Python 做网络开发是否真的没那么受欢迎？
 | 1 maemolee 2015-11-07 09:49:03 +08:00 我反正从来没想过学 Python 去挣钱，只是为了更好的控制自己的电脑 |
 | 2 EarlGrey OP @maemolee 更好地控制电脑，把那些重复性的工作自动化，确实是 Python 的优势之一。不过大数据最近这么火， Python 在这方面又的确有独有的优势，我现在觉得想深入学习的话，应该还是值得花这个时间的。 P.S. 怎么发表情的啊？ |
 | 做数据科学，第一要素是你数学好不好，用不用 Python 是次要。 个人体会，用 Python 上手新库，实现功能，开发效率，比 Java ， C++强很多。但执行效率有时候，尤其是 Numpy 里的矩阵运算，比 C++慢百倍=_=不开玩笑。所以要做的精， Boost.python ， Cython ， Swig 等实现 C/C++扩展的方法，是必修功课。 个人感觉现在数据科学有三个实用前沿：新算法、分布式大数据、 GPU/协处理器并行。 胡说一通，欢迎拍砖 |
| 4 EarlGrey OP @northisland 谢谢你的建议~~ |
 | 5 cgcs 2015-11-08 23:52:08 +08:00 搞数据，最好是有行业背景啊~ |
 | 6 Reed 2015-11-10 18:29:55 +08:00 Python 的 Web 开发上，优势不大，所以 Python 是在扬长避短而已，不管怎样， I use Python |
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