爬蟲，python工程師，數據挖掘，機器學習，我該先以哪一個為主？
學習Python可以做什麼？
Python開發分為web開發、爬蟲工程師、數據清洗工程師、演算法工程師等方向。還有數據挖掘、科學計算、機器學習、人工智慧，自然語言處理等方向。演算法工程師，機器學習，人工智慧等對數學、演算法要求很高，通常都要求是985大學數學相關碩士以上學歷。
對於普通人來說，一般都選擇先做web開發或者是爬蟲工程師，數據清洗方面的工作，等到有一定的工作經驗之後在轉向其他的崗位。如果現在著急找工作的話，可以先系統學習web開發以及爬蟲方面的知識點，以後再深入研究其他的。
之前在 「 如鵬網 」上了解過Python的課程體系和學習路線，可以參考一下，挺詳細的。
第一部分：Python語言基礎
第二部分：資料庫開發
第七部分：NoSQL
有網路的地方就可以學習，有更多的時間來練習項目，夯實基礎，有問題隨時提問，老師實時在線答疑，口碑不錯，基本上都是慕名而去的。每個章節的後面都有相應的練習題和面試口才題，需要以錄音的方式進行提交，把控學習質量，為以後的面試做準備，有新的課程，新的技術更新了，也是可以繼續申請了來學習的。
這四個方向對python語言的使用都是掌握的越熟練越好、下面是自己的一點想法啊
1、先說說python 工程師：這個方向一般做後端研發工作，涉及範圍也是最廣的，比如常見的是使用tornado、django、flask等框架做後台伺服器的開發，如果懂得前端html、css、js的話就更好了，可以做全棧工程師。入門比較容易，專業要求也不高，如果要找工作的話還是先學python工程師比較好，缺點是工作中會接觸大量的代碼，優點是能力全面，以後更容易進入到python其他的領域。
2、爬蟲：這個方向主要是爬取網路上的數據，幾十行代碼就可以爬取到想要的數據，可以自己開發爬蟲框架也可以使用scrapy等爬蟲框架方便工作，要有豐富的網路、反爬、數據清洗和數據存儲的知識。入門最簡單，專業要求也不高，不喜歡接觸太多的代碼，可以先學爬蟲。
3、數據挖掘：這個方向主要是找到數據的價值，對專業依賴度高，需要有統計學、數學數據挖掘演算法等基礎，入門難度高、學習周期長，工作的薪資優勢並不明顯，如果是本專業可以先學數據挖掘，非本專業建議先不要學習，可以先學其它的進入行業，工作上有需求再去學習。
4、機器學習：入門難度高、周期長，但是薪資優勢明顯，這個是未來的發展方向，一定要學的，防止被未來淘汰呀，學的時機最好也是先進入行業，然後在空閑的時間就補充這方面的知識，持續的充電學習。
總結：最好是先學python工程師掌握全面的研發知識，然後會毫無壓力的搞定爬蟲，當工作以後可以在業餘時間惡補數據挖掘和機器學習的知識，提升未來的工作競爭力。
循序漸進的學習吧，先把基礎掌握，進入爬蟲，數據分析，然後機器學習！
為什麼這樣的步驟呢？
1. 你得花個兩三天時間去掌握基礎部分(假定你有其他語言基礎),基礎是毋庸置疑的！
2. 然後開始學習爬蟲，在學習中找到樂趣，爬蟲學完了
3. 你手上也有數據了，可以開始做數據分析了
4. 這個時候你的學習信心完全建立起來了，數據分析學完了再去玩機器學習！
如果你起步就開始學習機器學習你什麼也搞不懂，打擊你的學習興趣，失去學習動力！
如果你來做數據分析你總得有數據吧，所以你得先從爬蟲學起，但是你得從基礎起步！
個人認為，前面兩個更看重代碼能力，後面兩個更注重於演算法基礎，演算法實現需要相應的代碼能力。所以，至於以哪一個為主主要看個人自身條件以及行業未來發展。數據挖掘與機器學習是未來社會發展的大趨勢，是AI時代的基礎，如果有相應的基礎，建議選擇後面兩者。
推薦閱讀：
