自学python可以做什么兼职

很多朋友都会说，我身边有朋友或者同学是做程序员的。但是他们具体的工作内容，其实很多人是不了解的，这几年随着一些影视作品的出现，里面乱渗的主演有的从事开发工程师，大家初步有了一个印象。如果我不想去公司坐班，自己通过这个技能怎么来赚钱。（推荐学习：Python视频教程）

首先在web领域，你可以用Python来做开发，网站，APP，小程序Python都可以用来做。可以自己在家通过一些猪八戒网，程序员兼职网，来做一些web外包项目。

例如：帮超市一个管理系统，帮一些地方性的小企业做一个官方宣传网站，帮一些做批发生意的做一个小程序或者网站，帮一些公司做APP

当然这个前提是自己自哗雹脊学的技术一定要过硬，可以把自己学的知识点梳理一下，做过的好项目放到网上，让想外包的人找到你，并且认可你的实肆亮力。在web领域常用的后台框架：Django，Flask，Tornado。以及数据库：mysql，redis

学会Python的好处就是，因为Python是胶水语言实用方面特别多，Python爬虫这一块也是非常好的方向，如果你不去上班，爬虫技能可以让你在网上找到更多的兼职项目。

现代社会的快速发展，很多咨询公司需要靠数据来做分析，有时候咨询公司在某一个行业没有丰富的数据，就需要在购买，或者让一个爬虫工程师帮忙爬某个行业的数据，这一块的外包项目，近些年尤其多。爬虫工程师对接太多行业，有时候和地方统计局或者房地产商，几乎各行各业都需要的数据，我们爬虫工程师都可以爬取。数据是人工智能的基础，所以说爬虫工程师是非常容易接到一些自己做的外包项目(爬取网上的数据)

例如：咨询公司数据爬取项目，政府统计机构，调查公司，数据分析公司的数据项目，一些媒体机构需要的内容资源的爬取，排行榜一些公司……

Python可以做自动化运维的，帮一些公司在Linux管理服务器集群，很多公司的项目都不是特别大，有时候不会专门找一个运维，会在网上兼职找一个运维工程师，来搭理一下服务器。

数据分析这一块，找的一些兼职项目报酬应该更多。数据分析适用的行业，金融行业投资理财的分析，针对某一个行业的诊断，都需要数据分析，数据分析在医疗行业应用也特别多，帮一些疾病做诊断。这些行业的兼职项目也非常多，自己只需要在已有的数据基础上，用学过的数据分析知识来做好项目。

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python是一个非常热门的数据分析语言工作，可以作为银衡很多互联网产品的基础工具，因此也有很多的兼职工作需要掌握python语言的人做出贡献，比如辅助开发网络爬虫等等，都是需求量非常大的网络兼职。如果你对这种兼职感兴趣的话，可以在云队友、猪八戒、威客等这种网络兼职平台上面找到相关的热门工作，都是比较有保障的兼侍搏链职工作，而且这种开发类的兼职一般都会有较高的老孙收入回报，非常适合技能水平较高的兼职者用来扩展自己的日常收入。

云队友上部分开发类工作

1、兼职处理数据

Excel整理数据功能虽然很强大，但在Python面前，曾经统治职场的它也的败下阵来。因为Python在搜集数据整颂搏理分析数据的过程中更加便捷，通过野丛祥几行代码郑睁还可以实现自动化操作。如果你学会Python，便可以从网上找一些数据筛选、汇总的兼职工作来赚点小钱。

2、兼职查询资料

学会Python之后，很容易通过几行代码在网络上爬取各种各样的资源。目前有很多工作，都会招一些查阅汇总资料的兼职。学会Python的小白，便可以利用业余时间，通过Python帮助个人或者一些公司企业进行资料搜罗整理，还可以赚一笔小钱丰富自己的生活。

3、兼职P图

通过Python可以利用相关代码进行批量处理图片，不管是缩放、旋转、镜像、裁剪、灰度、添加文本等等，都可以在Python的帮助下获得，再也不用一张一张去P图了。如果学会了Python进行P图，平时可以和一些照相馆合作，帮助他们处理大量图片。

python数据分析是干什么的

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

类型（推荐学习：Python视频教程）

在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。

定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析

建议大家使用python进行数据分析，原因有以下四点：

python语言非常的简单、易学，适合初学者作为入门语言

Python的语法简单，代码可读性高，容易入门，有利于初学者学习。举个例子，假如我们在处理数据的时候，希望把用户性别数据数值化，也就是变成计算机可以运算的数字形式，我们可以直接用一行列表推导式完成，十分的简洁，

python拥有强大的通用编程能力

不同于R或者matlab，python不仅在数据分析方面能力强大，在爬虫、web、自动化运维甚至游戏等等很多领域都有广泛的应用。这物橘就使公司使用一种技术完成全部服务局卖成为可能，有利于各个技术组之间的业务融合。比如，我们用python的爬虫框架scrapy爬取数据，然后交给pandas做数据处理，最后使用python的web框架django给用户作展示，这一系列任务可以全部用python完成，能大大提高公司的技术效率。

Python拥有一个巨大而活跃的科学计算社区

Python在数据分析和交互、探桐蚂逗索性计算以及数据可视化等方面都有非常成熟的库和活跃的社区，使python成为数据处理任务重要解决方案。在科学计算方面，python拥有numpy、pandas、matplotpb、scikit-learn、ipython等等一系列非常优秀的库和工具，特别是pandas在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，正在成为各行业数据处理任务的首选库。

python是人工智能时代的通用语言

在人工智能火热的今天，python已经成为了最受欢迎的编程语言。得益于python的简洁、丰富的库和社区，大部分深度学习框架都优先支持python语言编程，比如当今最火热的深度学习框架tensorflow，它虽然是C++编写的，但对python语言支持最好。

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数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

Python数据分析可以型运配做的事情有很多，具体如下：

第一、检查数据表

Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Lsnull是Python中检查空置的函数，你可以对整个数据进行检查，也可以单独对某一列进行空置检查，返回的结果是逻辑值，包括空置返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。

第二，数据表悄裂清洗

Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包括空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是asstype函数，用来更改数据格式，Rename是更改名称的函数，drop_duplicate函数函数重复值，replace函数实现数据转换。

第三，数据预处理

数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期统计和分析工作，主要包括数据表的合并卜指、排序、数值分列、数据分组以及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。

第四，数据提取

主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标准值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提取数据意外，还可以按照具体的条件进行提取。

第五，数据筛选汇总

Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。