如果你想参加Python培训，或者你刚了解和接触Python，那么你可能会问：“我能用Python做什么？”这个问题不好回答，因为Python有很多用途。具体的通过学习和相关人员的了解问卷，云和小编发现Python主要可以从事以下的工作：
1、Web开发
像Django和Flask这样基于Python的Web框架最近在web开发中变得非常流行。这些web框架帮助您用Python创建服务器端代码（后端代码）。这些代码在您的服务器上而不是在用户设备以及浏览器上（前端代码）运行。
但是，等等，我为什么需要web框架呢？那是因为web框架让构建通用后端逻辑变得更简单了。这包括把不同的URL映射到Python代码块、处理数据库和生成用户在浏览器中看到的HTML文件。
有些同学会问了我应该用哪个Python web框架？Django和Flask是两种最流行的Python web框架。如果您刚刚开始学习，那么可以用它们中的任何一个。
2、数据科学 —— 包括机器学习
首先，我们来回顾一下什么是机器学习。机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
有一些流行的Python机器学习库和框架，其中最流行的两个是scikit-learn和TensorFlow。scikit-learn附带了一些更流行的内置机器学习算法。我刚才提到了其中的几个。TensorFlow更像是个低级库，它允许您构建自定义机器学习算法。
如果您刚开始一个机器学习项目，那么建议您先用scikit-learn。如果您开始遇到效率问题，那么我建议用TensorFlow。如何学习机器学习呢？要学习机器学习基础知识的话，建议选择斯坦福或加州理工学院的机器学习课程。请注意，您需要微积分和线性代数的基本知识以理解这些课程中的某些内容。
3、数据科学——数据分析和数据可视化
随着海量信息的增长，需要处理的数据越来越多。这些数据包含着许多掌控当代成功命脉的看法与见解。能够发现数据、清洗数据，并使用正确的工具实现可视化至关重要。
Python是目前数据科学领域的王者语言，众多科学家、工程师、分析师都使用它来完成数据相关的工作。由于Python具有简单易学、语法灵活的特点，很多需要处理数据的人士想要学习，主要有两大类：财经类、统计类背景人员，他们的日常工作有大量数据需要处理、分析，但对于学习使用计算机领域的编程语言Python又感到无从下手。一些想要学习Python的计算机人员，他们工作较忙，没有太多时间通过互联网去系统学习Python数据技术。
4、脚本
什么是脚本？脚本通常是指编写能够自动执行简单任务的小程序。Python是一种开放源代码的脚本编程语言，这种脚本语言特别强调开发速度和代码的清晰程度。它可以用来开发各种程序，从简单的脚本任务到复杂的、面向对象的应用程序都有大显身手的地方。Python还被当作一种入门程序员最适合掌握的优秀语言，因为它免费、面向对象、扩展性强同时执行严格的编码标准。
以上就是“Python培训后能用来做什么工作？”相关的回答，希望可以帮到想学习Python的你，更多详细问题可以咨询网站的客服老师，给你详细的解答。
