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建议往Python方向发展，Python适合做人工智能，机器学习，薪酬高，人才较少，且好入门。
现在很多网上有这方面视频，你可以前往网易云课堂官网，搜索:脚本之家，观看更多Python课程。希望我的回答对你有帮助!
PHP 从诞生到现在已经有20多年历史，从Web时代兴起到移动互联网退潮，互联网领域各种编程语言和技术层出不穷， Node.js 、 GO 、 Python 不断地在挑战 PHP 的地位。这些技术的推动者非常热衷于唱衰 PHP ， PHP 语言的未来在哪里？
PHP 程序员当如何应对未来的变革？
作为老牌的Web后端编程语言，PHP 在全球市场占有率非常高，仅次于 Java ，从各个招聘网站的数据上来看PHP 开发的职位非常多，薪资水平也非常不错。实际在中小企业、互联网创业公司PHP的市场地位是高于 Java 的。Java 在超大型企业、传统软件行业、金融领域优势更大。
PHP 语言入门简单，容易掌握，程序健壮性好，开发者可以快速、高效地使用 PHP 编写开发各类软件。到目前为止市面上仍然没有出现比 PHP 更简单易用的编程语言。所以 PHP 的前景还是很广阔的，与其纠结于编程语言的选择，不如好好地深入学习使用 PHP 。
下面我整理了一些PHP大牛的分析，希望能给到大家一些参考。
全文我会围绕四个问题来讨论：PHP的现状如何？PHP的就业优势？PHPer身价多少钱？什么影响了PHPer的薪资？一、PHP的现状如何？
PHP技术和相关的人才，正是迎合目前的互联网的发展趋势，PHP可用在网站开发，API接口开发，服务器端开发，广告系统开发，内部OA系统开发，移动端后台开发，游戏开发等，特别在移动互联网发展迅猛的今天，PHP借机上位，重回一线开发语言行列。
因此，在IT业和互联网的超速发展的时代，企业对PHP程序员的需求也大量增加，我们可以看到国内，包括Google、百度、网易、新浪、搜狐、阿里巴巴、奇虎、eBay、腾讯等各大网站都在寻求PHP高手。
近几年各类企业发布招聘人才信息，对人才的需求超过60000名，但是因为国内PHP人才贮备不足、培训体系的不健全以及国内Web开发人员对PHP的价值认识不够，我们看到个人的应聘累计只有6000名，人才缺口竟然是10：1，PHP人才非常稀缺。这个岗位是程序员中最火的，这种严重供不应求的局面在未来几年中也将愈演愈烈。
PHP的发展势头不可阻挡，必将成为未来WEB开发领域的主流技术体系。
二、PHP的就业优势？
1、入学门槛低：在C/C++、JAVA、PHP、ASP这些开发语言中，PHP是最容易学的语言，学习成本是C和JAVA的1/10，是ASP的1/2。
2、行业竞争小：PHP发展迅速，大学里基本未开设PHP课程，有实力的培训机构很少，导致掌握PHP的程序员非常少。
3、社会需求大：百度、新浪、搜狐、淘宝、当当、腾讯QQ等大部分的互联网相关企业都在使用PHP，对PHP人才需求旺盛。
4、发展前景大：在无孔不入的互联网应用环境下，Web2.0、云计算、物联网等新概念将不断催生出新的产业和服务。而支撑这些新型产业和服务的技术体系非PHP莫属。
5、随着3G和移动互联网技术的兴起，越来越多的WEB应用也选择了PHP作为主流的技术方案。
6、应用企业实力强：AlexaTOP500中国网站排名，有394家使用了PHP技术，比例为78.8%。
7、全球5000万互联网网站中，有60%以上使用着PHP技术；国内80%以上的动态网站使用PHP开发；
三、PHPer身价多少钱？
说明：
1、 PHPer级别简单列举了初中高级，架构以及经理级别，未涉及总监及以上级别（原因是这个level的大牛已超越了语言层面，更看重的是管理和规划的能力）
2、级别越高，薪资范围跨度越大（后面会提及薪资受哪些条件影响）
四、什么影响了PHPer的薪资？
1、 技术能力程序员必然要谈到技术能力，我不是技术人员，不过还是希望从招聘的层面分享一些经验，可以参考下HR喜欢什么样的简历：
1）初级PHP： Thinkphp,Yii, Laravel等驾轻就熟，增删改查必备。
2）中级PHP： get进阶技－－数据库索引和优化自不必说，分表分库还是要有的，memcache和redis的使用频率不能低于月次，不了解前端是不是说不过去了？
3）高级PHP： 除了上面的条件外，还要有门面担当的素质，玩转Linux常用指令，熟悉memcache和redis 原理，对于算法和数据结构有你敢问我就敢答的自信，Hadoop，hive，spark不过是平常的玩具，最重要的还是经历过大场面（有处理过百万日PV网站高并发，大数据的经验）。
4）当然在Github开淘宝店或有个人站点是HR大爱，在各大极客社区里有头有脸的那是极好的。
2、 PHP工作年限：
说明：1) 我们在这里讨论的是普遍情况下北京PHP薪资水平。
2) 3年以下PHPer，年限差异对薪资影响不大，主要是积累的阶段。
3) 3-5年的PHPer会出现分水岭，薪资跨度较大，跟程序员的自我修养有比较大的关系，此段位的程序员由于经验和精力等原因，会成为公司coding的主力，部分中小型公司也有机会转型到技术管理。当然也有部分有情怀的程序员开始创业。
4) 5-8年的PHP发展会往技术或者管理两个方向，不过在中国，程序员普遍发展的轨迹，很少有程序员过了35岁还奋斗在一线（都35了还能熬夜么？），并且在市场上竞争力也会减弱，所以大部分会提早走上管理之路。
5) 很多人会说：同事跟我做着一样的事，薪水应该一样的啊？其实不然，同公司，同岗位，同级别的薪资也会略有不同，举个例子，那就不得不提到BAT的级别薪资，在BAT里初级工程师的薪资范围在10-16K，中级工程师的薪资范围在12K－26K，高级工程师工程师的薪资范围18-35K，大公司的薪资架构做得比较灵活，可见同一级别的薪资差距也很大。
3、公司（列举的都是有PHP的公司）一线公司基本以数字厂（360），狼厂（Baidu），鹅厂（Tencent），猫厂（Alibaba），小米，狗厂（搜狗），猎豹等代表，薪资但是在如今人才为王的市场状况下，部分融资不错的发展型公司也都纷纷打出非常具有竞争力的薪资和各种优厚的福利，比如像某团，某集，某滴等，包括现在热门的的互联网金融公司。当然也有少数土豪公司，只要人好，天黑都不怕！
4、地点互联网在不同城市的发展成熟度极大的影响了薪资，目前互联网公司主要还是以一线城市为主，以一线城市为参考（北上广深），薪资水平会比二三线城市高出不少，近两年杭州（越来越多的阿里系创业）和成都（游戏及移动互联网的发展迅速）薪资也提升不少。
从之前四个问题来看，PHP入门易，精通难，且做且珍惜！从PHP的发展来看，除了先天条件，后天的规划也很重要，做一枚安静的屌丝or出任CTO，迎娶白富美？
选择什么样的平台很关键，大平台技术好，福利高，有保障，但是空间小，像螺丝钉。发展型公司氛围好，产品前景不错，空间大，但是风险大，选择各有利弊，结合自己不同阶段的追求，才能做出最适合自己的选择。
如今IT互联网行业发展如火如荼，IT技术人才需求有增无减。学习编程的人日渐增多，但是要想学好编程也并非一朝一夕的事，尤其是零基础者，往往一开始就会被突如其来的概念搞的晕头转向。如 Java、PHP、HTML5 等编程语言所涉及到的类、对象、接口、构造函数、方法、继承、多态、各种修饰符等概念扑面而来的时候，脑子里是一片浆糊，瞬间受到一万点伤害，势必要学好编程的决心也很容易动摇，从而直接导致畏惧心理，特别是对于自学者来说，此种情况屡见不鲜。
这时候拥有一副不求甚解的心态显得尤为重要。不管是学习哪种编程语言，对于编程初学者一定要不求甚解，意思就是学习一门新学科、新知识的时候，我们要考虑将所学的知识点如何运用起来，而不只是去搞清楚这些知识点为什么要这么用？搞清楚知识点为什么而用，但不知如何去运用，这就等于只会“纸上谈兵”，而不能去实际操作。所以“学以致用”才是学习的最终目标。刚开始学习编程的时候，可以让自己的思维停留在小孩子的水平，不要问为什么，而是书上怎么说，我们就怎么做，这时候我们只需扮无知即可。在学习过程中，要不断通过实际操作来熟悉巩固学到的知识点，让自己学到的知识落实到技术实践中能够得心应手。还有要想学好编程，得拥有一种好的心态，这样你才能在编程的道路上走得更高更远。
如果能够在上述的心理上、行动上做到位，那么学习编程就会变得相当轻松，入门也非常之快。但是入门并不等于目的，如果想要在这个行业顺利找到满意的工作，站住脚跟，你需要更加深入的理解、学习。然而，这对于零基础者来说将会更难，只有专业的指导和引领，才能更好的踏入编程开发的大门，这时候你可以参加一些培训机构的培训课程，虽然会花费一些金钱，但可以缩短你入门的时间，每个人可以根据自己的情况。如果自学能力很强，现在网上有很多免费的教程，可以先在知乎上搜一下看看过来人的一些学习建议，了解学习PHP所需掌握的知识体系，然后找相关的课程学习即可。
根据我所知道的回答一下这个问题。
我的回答适合于初学者，或者IOT爱好者，在业余时间鼓捣鼓捣的那种。对于IOT的专业人士，有可能过于肤浅了。
我以前用各种传感器结合开源硬件做了一个家庭的环境检测系统、并扩展到了rfid卡等功能，结合我实际做个的这个小项目，说一说。
需要准备的硬件arduino控制板，这是一个开源硬件，网上由各种学些资料可以参考学习，并且其IDE非常的好用；
各类传感器：温湿度传感器、电力互感线圈、空调红外模块、燃气传感器、PM2.5传感器等；
arduino以太网板卡，用于将采集的各类数据发送到服务器（普通电脑）对数据进行存储，分析。
需要学习的知识电子方面：由于各类传感器采集的信号均要转换成数字信号或者模拟信号。需要了解简单的电子方面的知识，知道数字信号怎么使用、模拟输入输出信号的使用方法、PWM的使用方法，用于接收和处理各类传感器数据；
编程方面：学会简单的C语言编程，单片机包括arundio采用了C语言编程，不需要了解太深入的内容，可以边学习边用；
网络方面：学习一些网络方面的知识，知道TCP/IP的基本原理，http的基本原理，学会socket网络编程，用于传输传感器采集的数据。
总结纯属个人爱好，在业余时间鼓捣一些小玩意，边学习边实验，仍然是一个非常非常的初学者。不是专业的回答。对于阿里，小米的IOT没有条件可以接触，没有发言权。
对于万物互联的IOT，大家有什么看法呢，欢迎在评论区，留言讨论。
如需更多帮助，请私信关注。谢谢
你好，很开心收到邀请回答你的问题。
一、首先要搞清楚什么是大数据 Big Data?
大数据又称巨量资料，就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频)，大到PB级别，现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。
专业的来讲：大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的4V特征：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)。
二、学大数据需要什么语言基础?
首先，学习大数据是需要有java，python和R语言的基础。
1) Java学习到什么样的程度才可以学习大数据呢?
java需要学会javaSE即可。javaweb，javaee对于大数据用不到。学会了javase就可以看懂hadoop框架。
2) python是相对容易学习的，难易程度：python java Scala 。
python不是比java更直观好理解么，因为会了Python 还是要学习java的，你学会了java，再来学习python会很简单的，一周的时间就可以学会python。
3) R语言也可以学习，但是不推 荐，因为java用的人占绝大多数，大数据的第 一个框架Hadoop，底层全是Java写的。就算学会了R还是看不懂hadoop。
java在大数据中的作用是构成大数据的语言，大数据的第 一个框架Hadoop以及其他大数据技术框架，底层语言全是Java写的，所以推 荐首选学习java。
再给你们举例说明下它们的分工和作用，java注重业务，大数据注重数据，前端是脸(页面显示)，java是胳膊(业务)，大数据是直男大脑，人工智能，深度学习是有情商的大脑。
三、大数据职业发展方向
事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。目前大数据方向学员就业的岗位主要为大数据开发工程师，负责大数据处理程序的开发。从就业学员的反馈来看，我们的学员完全可以胜任这样的工作，并且有不少学员在工作中成为了团队中的佼佼者。
学会了大数据，不需要从java做起，可以直接做大数据开发工程师。等积累了几年的经验， 就可以做算法工程师了。看看学会了大数据可以从事哪些岗位：
大数据开发工程师
数据分析师
hadoop开发工程师
spark开发工程师
数据仓库开发工程师
数据清洗工程师(ETL)
大数据架构师
算法工程
四、大数据优势
大数据受国 家大力支持大量的资源都投资在这方面，大数据中心在贵州落坐，人工智能和云计算都基于大数据，需要大批大数据人才。
1)、大数据人才薪资待遇
一般的一线城市大数据相关岗位平均月薪在12-15K 北京平均17K，大数据算法工程师，年薪在30万—50万左右。
2)学习大数据有学历/专业要求吗
高中也找到工作，但是大专以上学历更好，虽然是本科学历，但大学四年中也没有学习到实际的操作技能，学习到的东西在工作中用不到，只是在理解某些东西容易些。
五、大数据学习路线
正常来讲学习大数据之前都要做到以下几点：
1.学习基础的编程语言(java,python)
2.掌握入门编程基础(linux操作，数据库操作、git操作)
3.学习大数据里面的各种框架(hadoop、hive、hbase、spark)
这是正常学习大数据必须要做到的三个步骤，如果有了java基础再去学习基本上已经成功了一半，起码不用为了基础语言的学习而恼火了。
六、北美大数据的优势在哪里?
1.前沿的大数据技术点让你更快get新趋势
不断更新的大数据技术点，其中有50%的技术是其他机构没有的，但是却十分重要的。
2.阿里云认证提升你的就业level
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采用企业帧数大数据开发部署环境，让你掌握真正的大数据开发部署，真实的云环境，丰富的实验项目，全生命周期数据开发，完美支持数据中台，全智能化体验，一站式大数据智能云研发平台。
七、0基础可以学大数据吗?
其实学习大数据没有想象中的那么难。虽然大数据需要Java基础，但是0基础小伙伴也可以学。武汉课工场北美大数据专业针对零基础的学员会设置基础模块的课程，一方面补充大数据基础知识，还可以用极小的成本检验一下自己是否真正适合从事大数据开发。
在照顾初学者入门的同时融入核心技术点，加以实践经验， 由浅入深渗透教学在打牢坚实基础的同时又具备经验; 以案例驱动教学，深入实战，将一个个真实的案例贯穿到知识点中，促进对知识点的理解; 课程中的项目源于企业中的真实项目， 学完课程即可直接胜任大数据应用领域的相关工作。
希望我的回答可以帮到你，欢迎留言评论或私信交流。
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