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怎样凭借Python转入IT行业

谢邀，题主对互联网有一定了解，是一个有想法有追求的人，之所以迷茫可能还是缺少一个“导师”，废话不多说，直接进主题。
划重点：未来10年将是大数据、人工智能爆发的时代，AI离不开大数据，所以Python对你我来讲是认知大数据神秘面纱的最好途径。大数据需要靠爬虫来抓取互联网数据做分析，所以以python爬虫入行是可以的，要高端一点就是大数据工程师，但是进入这个领域有门槛，要有心理准备，自学要因人而异，建议跟随成熟的体系学习，坚持。
怎样凭借Python转入IT行业

python主要发展方向为什么说AI离不开大数据？
AI其实是个庞大而复杂的概念，但大都奠基于一项基础的关键技术，这个技术叫做“机器学习Machine Learning”。机器学习技术，就是让机械拥有自主学习的能力，说起来很简单，但在1950年代技术萌芽期间，演算法和硬体条件都不够成熟，是直到近年来日益优异的演算法，与强劲的硬体运算能力，才让机器学习的能力有突破性进展，而其中进展最为快速的一项关键技术，就是大家最耳熟能详的──“深度学习”。
我们来看看这个数据：2015年机器学习的周边市场规模约3.6亿美元，至2020年预估将突破29亿美元，并在AI整体市场的50亿美元中占了约六成比重，可以说机器学习的技术突破，就是AI市场发展的原动力。
既然机器学习重要，那么它究竟是什么?为何能进展神速?
“大数据”提高了深度学习精准度
演算法及硬件条件的大幅跃进提供了机器学习发展的优良条件，再加上数字化联网的蓬勃下带来的“大数据”，便引爆了科技大厂争相投入深度学习技术的浪潮。目前不管是NVIDIA这类的芯片商，或擅长演算法的Google、Facebook等软件商，最常提到从事的机器学习的主流技术，就是深度学习。
举个例子描述深度学习如何进行。想像一下，要让一台搭载深度学习能力的车辆进行自动驾驶，面对陌生的路线、随时有行人冲出马路的危险路况，机器怎么判断?透过深度学习，你可先一次提供机器海量的数据资讯，包含路标、号志、路树、行人、等，让它学会辨识环境中的物体为何，学会了，便有助于它在行进过程中快速而精准地避开障碍、找出最佳路径，并顺利抵达目的地。只要数据越丰富完整，机器就越能够提高一切辨识的精准度，以加强判断能力。
这么说来，要能让AI靠“深度学习”发展思考能力，很大程度是依赖大数据所赐，不过，这时候我们就会面临一个问题：大数据从何而来？
网络爬虫
大数据的数据从哪里来？除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。
网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。
不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程（Coroutine）操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。
数据处理
万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。我个人是在大数据应用方向开着车，要上车，建议可以考虑Python+大数据，最后再分享一张知了堂python爬虫的大纲供大家参考，想要技术交流的可以私信哦
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