首先，对于已经有9年从业经验的职场人来说，当前持续学习编程语言还是有必要的，一方面未来的职场上升空间非常大，另一方面掌握编程语言也是顺应当前互联网、人工智能时代的发展要求，随着工业互联网的发展，未来职场人掌握编程语言也会为自己的发展奠定一个扎实的基础。

当前不论是在IT(互联网)行业发展，还是在传统行业发展，学习Python语言都是一个不错的选择。Python是一门典型的全场景编程语言，目前广泛应用在Web开发、大数据开发(分析)、人工智能开发和嵌入式开发领域，随着大数据和人工智能技术的落地应用，未来Python语言的发展前景还是非常值得期待的。

不同于Java等编程语言，Python语言不仅在IT(互联网)行业有广泛的应用，在传统行业的应用场景也非常多，而且Python语言本身的语法结构简单清晰，即使没有任何编程基础的人，经过一个系统的学习过程，也能够学得会，这对于Python语言的普及和发展还是非常重要的。

对于职场人来说，在学习Python语言的过程中，一方面要结合自身的知识结构，另一方面也要结合当前的岗位升级要求，对于传统行业的职场人来说，当前可以按照大数据方向来制定学习计划。大数据是当前的热点，随着诸多企业纷纷实现业务上云，未来大数据会逐渐走进传统行业，这个过程也会全面促进传统企业进行人才结构调整，所以当前学习大数据也在为未来的发展奠定基础。

从技术体系结构上来看，当前大数据技术体系已经趋于成熟了，这会为初学者提供一个更好的学习体验。按照大数据的产业链来划分，当前大数据的技术体系涉及到数据采集、数据存储、数据分析(呈现)、数据应用和数据安全，其中数据分析对于普通职场人来说，应用场景还是非常多的。

当前大数据分析有两种常见的方式，其一是统计学方式，其二是机器学习方式，相对于统计学方式来说，机器学习在数据分析领域的成长空间还是比较大的，随着未来物联网技术的应用，未来机器学习在数据分析领域会发挥出越来越重要的作用。不同于统计学方式，机器学习方式的数据分析，除了要具有一定的算法设计能力之外，还需要具备算法实现的能力，而通过Python语言来实现算法，就是比较理想的选择。

通过Python来学习机器学习，需要完成多个步骤，包括数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，这个过程虽然比较复杂，但是也完全可以循序渐进。另外，采用机器学习方式来实现数据分析，依然需要技术人员具有一定的行业知识背景，这对于大数据分析的结果有非常直接的影响。

最后，学习Python语言除了要多做实验之外，还需要重视与有经验的行业专家进行交流。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！