人工智能领域的最大创新

另一个让Python无处不在的重要因素在于，它是一种开源的编程语言，这意味着它不会产生任何成本。

数据科学和Python相结合是一段充满希望的冒险。开发者们可用它处理当下的业务问题，从医疗健康到工业等涉及各个领域。从数据中获得的洞见最终都要用于积极驱动市场，为企业和利益相关者创造双赢环境。

随着企业意识到数据科学的极大重要性，对数据科学家的需求便剧增了。由此，企业可应用数据驱动的方式来优化决策过程。

对于数据科学岗位的剧增，求职者的反应可谓独一无二。招聘人员发现他们收到的简历，不仅有来自与计算机科学相关背景的求职者，还有来自完全不相关领域，如人类学、社会科学和无学位的求职者。

数据科学，只有Python就够了吗?

数据科学工作岗位需求的确在迅速增长。但与此同时，在这个领域获得一份体面的工作仍然具有挑战性，对新手尤甚。这是因为，数据科学在理论与现实生活应用中存在着微妙区别，而后者与企业日常要处理的问题密切相关。

数据科学领域的学术界中，Python很受重视。教授们和讲师们教授如何利用Python的库，如NumPy, Pandas和Scikit-learn来理解数据。然而，虽然在某些情况下，单单Python就足以应用数据科学，但可惜的是，在企业界，它只是企业处理其大量数据的一小块拼图。

Python的局限性和其替代品

要追溯Python无法覆盖从数据提取到模型评估的所有数据科学阶段背后的原因，最重要的是要知道企业的数据首先储存在哪里。大多数公司的数据储存在服务器的数据库上。这些数据库需要被并发管理以保证效率和数据的可用性。

不幸的是，这项任务超出了Python的能力范围，于是这里就需要SQL(结构化查询语言)来发挥作用。这就是为什么，可以理解，几乎所有数据科学相关的工作岗位都会出现SQL。比如，数据分析师、业务分析师和数据科学家等。

此外，在着手处理数据科学中的机器学习和深度学习等具体细节之前，招聘经理会测试应聘者的SQL能力。问题在于，没有了SQL，甚至无法获得所需要的数据去处理。因此，从招聘者角度来看，SQL的使用经验比Python的更重要。

SQL VS Python

在专业人员中，SQL甚至比Python更受欢迎。2020年StackOverflow对47184位专业开发者进行了关于最重要编码语言的最新调查，其结论如下：
 

7. 参加Linux或开源会议

如果您住在由Linux基金会赞助的会议所在的地方附近，我强烈建议您参加。这不仅提供了增强您对Linux知识的机会，而且还使您有机会认识其他开源专业人员。

8. 从Linux基金会学习免费或付费课程

Linux基金会继续通过edX.org和他们自己的门户网站提供免费和付费课程。免费课程的主题包括(但不限于)Linux入门，云基础架构技术入门和OpenStack入门。另一方面，付费选项包括准备LFCS认证和LFCE认证考试，面向开发人员的Linux，Kernel internals，Linux安全性，性能测试，高可用性等。另外，他们为企业课程提供折扣，因此，可以尝试说服您的老板为您和您的同事的培训支付费用。

9. 每周在Linux论坛中回答几个问题

回馈社区的另一个好方法是帮助刚刚开始Linux之旅的其他人。在网上的Linux论坛中，您会发现很多人在寻找答案。请记住，你也曾经和他们一样是新手，试着设身处地为他们想想。

10. 教孩子使用Linux

如果我能回到20年前，我希望我那时有一台电脑，并有机会在青少年时期学习Linux。

我也希望我能更早地开始编程。毫无疑问，事情会简单得多。这让我认识到，教孩子或青少年(我和我自己的孩子)基本的Linux和编程技能是一项重要的工作。对成长中的一代进行如何有效使用开源技术的教育，将使他们有选择的自由，他们将为此永远感谢您。

（编辑：甘孜站长网）

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