近年來，Python語言在職場上的應用越來越廣泛。無論是數據分析、機器學習、Web開發還是自動化測試等行業，Python都成為了必備的編程語言之一。隨著技術的不斷進步，Python在未來幾年的職業發展前景也越來越廣闊。

import pandas as pd
import numpy as np
# 加載數據集
data = pd.read_csv('train.csv')
# 數據預處理
# 缺失值填充
data.fillna(value=data['Age'].mean(), inplace=True)
# 特征工程
data['family_size'] = data['SibSp'] + data['Parch'] + 1
# 特征選擇
feature_cols = ['Pclass', 'Age', 'Sex', 'family_size']
X = data[feature_cols]
y = data['Survived']
# 建立模型
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)
# 預測結果
test_data = pd.read_csv('test.csv')
test_data.fillna(value=test_data['Age'].mean(), inplace=True)
test_data['family_size'] = test_data['SibSp'] + test_data['Parch'] + 1
X_test = test_data[feature_cols]
y_pred = model.predict(X_test)
# 輸出結果
submission = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data['PassengerId'], 'Survived': y_pred})
submission.to_csv('submission.csv', index=False)

Python的職業發展可以分成兩個方向，一是Python數據分析師，二是Python開發工程師。對于數據分析師而言，Python可以用來進行數據清洗、數據預處理、特征工程、建模預測等工作。在新的數據時代，數據分析師的需求也越來越大。而對于Python開發工程師而言，Python可以用來進行Web開發、自動化測試、游戲開發等工作。在Python的眾多應用場景中，只有你想不到的，沒有它做不到的。

總之，Python在職場上的應用越來越廣泛，未來前景也越來越廣闊。如果你喜歡編程，并且正在尋找一種高產、高效的編程語言，那么Python無疑是最好的選擇之一。無論是想成為Python數據分析師，還是Python開發工程師，相信Python都能為你的職業發展增添不少亮點。