在c找工作越来越难得时代，c还有必要学吗？作为一个主要使用C作为开发语言的老程序员，他说他从未发现C找工作越来越难。相反，公司越来越难找到一个熟练的C软件工程师。

现在让我们用数据对比一下前程无忧网站上主流编程语言Java、C和python在相同情况下的位置。

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我们把工作的地域范围定为全国，然后只看月薪2-3万的中高端工作。从下面的搜索结果中，我们可以发现Java以10198个作业排在第一位，C以10093个作业排在第一位，略少一点，而热门的Python语言只提供8718个作业。从这些数据来看，你还能说C的工作越来越难找了吗？显然不是这样

！据我所知，有些人认为C难找工作的原因不是C开发所需人员少，而是C语言本身比较复杂。也就是说，他们需要像C语言一样掌握底层的指针操作技术，他们需要掌握面向对象的开发，加上多重继承、模板等功能，这样他们才能更好地学习C语言，比其他语言花费更多的时间。对于一些新程序员来说，他们经常遇到困难。这就是为什么会出现类似的观点。其实，并不是C越来越难找工作，而是随着新标准的不断出台，C越来越难掌握。

基于错误假设的推理不能保证其正确性，所以我可以肯定地告诉你，只要你能真正掌握C语言，熟练地使用一些专业开发库，你就会找到一份好工作。

在统计学或（理论/应用）计量经济学领域，python能完美地代替R和stata吗？

小编在学习回归分析时发现，很多因素是不确定的，不同历史时期涉及的变量太大，因素本身的权重变化很大，个别因素的增减也变化很大。所以在那个时候，有些理论被否定了。

作为一个公式化的理论，它不如估计准确。

在预测方面，我们应该少做长期预测。如果你看看早期用所谓的高级软件所作的一些长期预测，你会发现它们与实际情况有很大的不同（有点夸张）。因此，对于长期预测，只做趋势的定性预测更为合理。

对于中短期预测，我们可以利用均值、同比变化、逐月变化、季节特征等因素进行近似预测，更加可靠。

未来AI到底能否取代程序员？

在人工智能取代程序员的那一天，大多数工作已经被人工智能取代。你不必担心失业问题。由于人工智能能够支持大多数人，生产力翻了一番。它不需要那么多的就业人员，每个人也不需要那么多的工作时间。生产过剩。想想人们为什么要工作。大多数人工作就是为了吃饭。当你不用担心吃喝的时候，我猜你不想成为一个程序员。

python与大数据什么关系啊？

Python是一种计算机编程语言。Python的设计理念强调代码的可读性和简洁的语法。Python允许开发人员用比C或Java更少的代码来表达想法。

大数据技术包括但不限于：科学计算、数据分析、数据管理和处理。

许多开源科学计算软件包都提供Python接口，如著名的计算机视觉库opencv、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。

有更多专门针对Python的科学计算扩展库，如numpy、SciPy和Matplotlib，它们为Python提供了快速的数组处理、数值运算和绘图功能。

因此，由Python语言及其众多扩展库组成的开发环境非常适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用。

这就是为什么Python广泛应用于大数据技术领域以及它们之间的关系。

简而言之，Python易于使用。许多第三方库使Python具有许多部分。其他语言正忙于构建轮子。蟒蛇可以直接造车。

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