Python就业需要掌握的基础和方向技能可分为以下几类，结合不同岗位需求进行综合说明：
Python基础
掌握语法、数据结构、面向对象编程等核心概念，建议学习至Python 3.9及以上版本。
主流框架与工具
Web开发 ：Django、Flask等框架，需熟悉前后端分离架构和RESTful API设计。
数据分析 ：Pandas、NumPy、Matplotlib等库，以及scikit-learn等机器学习工具。
自动化运维 ：Linux系统管理、自动化脚本（如Python脚本）及监控工具（如Prometheus）。
数据库知识
熟悉MySQL、MongoDB等数据库，掌握索引优化、事务处理及高并发场景设计。
人工智能与机器学习
深度学习框架：TensorFlow、PyTorch。
算法设计：线性代数、概率统计基础。
数据科学与科学计算
除基础库外，需掌握Seaborn、Jupyter Notebook等可视化工具，以及Hadoop、Spark等大数据平台。
网络爬虫与数据采集
爬虫框架：Scrapy、BeautifulSoup。
反爬技术：Selenium、代理IP、验证码处理。
项目经验
完成至少1-2个完整项目（如Web应用、数据分析报告），并具备代码复用和优化能力。
工具与环境
版本控制：Git、SVN。
开发工具：IDE（如PyCharm）、调试工具。
软技能
团队协作：沟通能力、文档编写习惯。
学习能力：持续关注技术动态，掌握新技术（如异步编程、容器化）。
初级阶段 ：以Web开发或数据科学方向入手，掌握基础框架和工具。
中期转型 ：向人工智能、大数据或全栈开发领域拓展，提升算法和系统设计能力。
高级方向 ：攻读硕士或PMP认证，向技术管理或架构设计转型。
Python入门门槛较低，但技术深度要求较高，尤其在大厂或技术核心岗位。建议结合自身兴趣和职业规划，系统学习并实践上述技能。对于留学生群体，可考虑通过Python职业年（Professional Year）积累项目经验，增强就业竞争力。
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