如果你想參加Python培訓，或者你剛了解和接觸Python，那么你可能會問：“我能用Python做什么？”這個問題不好回答，因為Python有很多用途。具體的通過學習和相關人員的了解問卷，云和小編發現Python主要可以從事以下的工作：

1、Web開發

像Django和Flask這樣基于Python的Web框架最近在web開發中變得非常流行。這些web框架幫助您用Python創建服務器端代碼（后端代碼）。這些代碼在您的服務器上而不是在用戶設備以及瀏覽器上（前端代碼）運行。

但是，等等，我為什么需要web框架呢？那是因為web框架讓構建通用后端邏輯變得更簡單了。這包括把不同的URL映射到Python代碼塊、處理數據庫和生成用戶在瀏覽器中看到的HTML文件。

有些同學會問了我應該用哪個Python web框架？Django和Flask是兩種最流行的Python web框架。如果您剛剛開始學習，那么可以用它們中的任何一個。

2、數據科學 —— 包括機器學習

首先，我們來回顧一下什么是機器學習。機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。

它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

有一些流行的Python機器學習庫和框架，其中最流行的兩個是scikit-learn和TensorFlow。scikit-learn附帶了一些更流行的內置機器學習算法。我剛才提到了其中的幾個。TensorFlow更像是個低級庫，它允許您構建自定義機器學習算法。

如果您剛開始一個機器學習項目，那么建議您先用scikit-learn。如果您開始遇到效率問題，那么我建議用TensorFlow。如何學習機器學習呢？要學習機器學習基礎知識的話，建議選擇斯坦?；蚣又堇砉W院的機器學習課程。請注意，您需要微積分和線性代數的基本知識以理解這些課程中的某些內容。

3、數據科學——數據分析和數據可視化

隨著海量信息的增長，需要處理的數據越來越多。這些數據包含著許多掌控當代成功命脈的看法與見解。能夠發現數據、清洗數據，并使用正確的工具實現可視化至關重要。

Python是目前數據科學領域的王者語言，眾多科學家、工程師、分析師都使用它來完成數據相關的工作。由于Python具有簡單易學、語法靈活的特點，很多需要處理數據的人士想要學習，主要有兩大類：財經類、統計類背景人員，他們的日常工作有大量數據需要處理、分析，但對于學習使用計算機領域的編程語言Python又感到無從下手。一些想要學習Python的計算機人員，他們工作較忙，沒有太多時間通過互聯網去系統學習Python數據技術。

4、腳本

什么是腳本？腳本通常是指編寫能夠自動執行簡單任務的小程序。Python是一種開放源代碼的腳本編程語言，這種腳本語言特別強調開發速度和代碼的清晰程度。它可以用來開發各種程序，從簡單的腳本任務到復雜的、面向對象的應用程序都有大顯身手的地方。Python還被當作一種入門程序員最適合掌握的優秀語言，因為它免費、面向對象、擴展性強同時執行嚴格的編碼標準。

以上就是“Python培訓后能用來做什么工作？”相關的回答，希望可以幫到想學習Python的你，更多詳細問題可以咨詢網站的客服老師，給你詳細的解答。