不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個(gè)被互聯(lián)網(wǎng)圍繞的時(shí)代里，選擇學(xué)python人工智能，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來(lái)告訴你這個(gè)專(zhuān)業(yè)的優(yōu)勢到底體現在哪里：python人工智能學(xué)習需要學(xué)什么？，關(guān)于Python的3個(gè)謊言，別再盲目學(xué)Python了（含視頻及書(shū)籍資源），學(xué)Python人工智能有沒(méi)有前途？，有人問(wèn)，普通人學(xué)python有意義嗎？看看這位大佬怎么說(shuō)，網(wǎng)上的python培訓真的是一片韭菜地嗎？??。

1.python人工智能學(xué)習需要學(xué)什么？

有不少同學(xué)學(xué)習 Python 的原因是對人工智能感興趣，有志于從事相關(guān)行業(yè)。今天我們來(lái)聊聊這個(gè)方向所需要的一些技能。python人工智能學(xué)習需要學(xué)什么？這里我們主要談?wù)摰氖蔷幊碳寄?。如果你打算采?Python 作為主要開(kāi)發(fā)語(yǔ)言（這也是目前人工智能領(lǐng)域的主流），那么 Python 的開(kāi)發(fā)基礎是必須得掌握的，這是一切基于 Python 開(kāi)發(fā)的根基。你得對 Python 的基本語(yǔ)法、數據類(lèi)型、常見(jiàn)模塊有所了解，能正確使用條件、循環(huán)等邏輯，掌握 list、dict 等數據結構及其常用操作，了解函數、模塊、面向對象的概念和使用等等。在對此已經(jīng)熟練之后，你需要學(xué)習數據處理相關(guān)的 Python 工具庫： 提供了許多數學(xué)計算的數據結構和方法，較 Python 自身的 list 效率高很多。它提供的 ndarray 大大簡(jiǎn)化了矩陣運算。Pandas基于 NumPy 實(shí)現的數據處理工具。提供了大量數據統計、分析方面的模型和方法。一維的 Series，二維的 DataFrame 和三維的 Panel 是其主要的數據結構。SciPy進(jìn)行科學(xué)計算的 Python 工具包，提供了諸如微積分、線(xiàn)性代數、信號處理、傅里葉變換、曲線(xiàn)擬合等眾多方法。 最基礎的繪圖工具。功能豐富，定制性強，幾乎可滿(mǎn)足日常各類(lèi)繪圖需求，但配置較復雜。只要你用 Python 和數據打交道，就繞不開(kāi)以上這幾個(gè)庫，所以務(wù)必學(xué)習一下。而在此之后，你就需要根據自己的具體方向，選擇更專(zhuān)業(yè)的工具包進(jìn)行研究和應用。Python 在人工智能方面最有名的工具庫主要有：Scikit--Learn 是用 Python 開(kāi)發(fā)的機器學(xué)習庫，其中包含大量機器學(xué)習算法、數據集，是數據挖掘方便的工具。它基于 NumPy、SciPy 和 ，可直接通過(guò) pip 安裝。 最初由 Google 開(kāi)發(fā)，用于機器學(xué)習的研究。 可以在 GPU 或 CPU 上運行，在深度學(xué)習領(lǐng)域表現優(yōu)異。目前無(wú)論是在學(xué)術(shù)研究還是工程應用中都被廣泛使用。但 相對來(lái)說(shuō)更底層，更多時(shí)候我們會(huì )使用基于它開(kāi)發(fā)的其他框架。 是成熟而穩定的深度學(xué)習庫。與 類(lèi)似，它是一個(gè)比較底層的庫，適合數值計算優(yōu)化，支持 GPU 編程。有很多基于 Theano 的庫都在利用其數據結構，但對于開(kāi)發(fā)來(lái)說(shuō)，它的接口并不是很友好。 是一個(gè)高度模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )庫，用 Python 編寫(xiě)，能夠在 或 Theano 上運行。它的接口非常簡(jiǎn)單易用，大大提升了開(kāi)發(fā)效率。 在深度學(xué)習領(lǐng)域名氣很大。它由伯克利視覺(jué)和學(xué)習中心（BVLC）和社區貢獻者開(kāi)發(fā)，具有模塊化、高性能的優(yōu)點(diǎn)，尤其在計算機視覺(jué)領(lǐng)域有極大的優(yōu)勢。Caffe 本身并不是一個(gè) Python 庫，但它提供了 Python 的接口。 也是一個(gè)老牌機器學(xué)習庫。Facebook 人工智能研究所用的框架是 Torch，DeepMind 在被谷歌收購之前用的也是 Torch（后轉為 ），足見(jiàn)其能力。但因 Lua 語(yǔ)言導致其不夠大眾。直到它的 Python 實(shí)現版本 PyTorch 的出現。MXNet亞馬遜 AWS 的默認深度學(xué)習引擎，分布式計算是它的特色之一，支持多個(gè) CPU/GPU 訓練網(wǎng)絡(luò )。借助這些強大的工具，你已經(jīng)可以使用各種經(jīng)典的模型，對數據集進(jìn)行訓練和預測。但想成為一名合格的人工智能開(kāi)發(fā)者，僅僅會(huì )調用工具的 API 和調參數是遠遠不夠的。Python 是人工智能開(kāi)發(fā)的重要工具，編程是此方向的必備技能。但并不是掌握 Python 就掌握了人工智能。人工智能的核心是機器學(xué)習（Machine Learning）和深度學(xué)習。而它們的基礎是數學(xué)（高等數學(xué)/線(xiàn)性代數/概率論等），編程是實(shí)現手段。所以你想要進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域，除了編程技能外，數學(xué)基礎必不可少，然后還要去了解數據挖掘、機器學(xué)習、深度學(xué)習等知識。這不是條幾個(gè)月就能速成的路，但堅持下去一定會(huì )有所收獲。

2.關(guān)于Python的3個(gè)謊言，別再盲目學(xué)Python了（含視頻及書(shū)籍資源）

本人18年自學(xué)Python，現在是一名前端開(kāi)發(fā)。雖然不是大佬，但我還是想先潑點(diǎn)冷水！不要被市面上的各種Python培訓廣告沖昏了頭腦：① 學(xué)完P(guān)ython，并不能立馬拿一兩萬(wàn)的工資，甚至可能找不到工作?、赑ython也沒(méi)有那么簡(jiǎn)單，不是有手就行?、蹌e想著(zhù)1個(gè)月、2個(gè)月就能學(xué)會(huì )，你至少得騰出半年時(shí)間全職學(xué)習！如果你還是執意要學(xué)Python，那么好，接下來(lái)我們看看怎么學(xué)。Python作為一門(mén)腳本語(yǔ)言，難度上相較于其他語(yǔ)言略微簡(jiǎn)單點(diǎn)。但對于沒(méi)有計算機基礎的人來(lái)說(shuō)，可能最開(kāi)始配置Python編譯環(huán)境都能讓他望而卻步。這里推薦一個(gè)無(wú)需安裝配置的在線(xiàn)編程平臺（新手可以先在線(xiàn)寫(xiě)一段時(shí)間的代碼，適應下）邊學(xué)邊練，零基礎在線(xiàn)編程學(xué)習平臺 1、Python學(xué)習路線(xiàn)圖學(xué)習一定不是盲目的，只有先明確了要學(xué)哪些東西，怎么學(xué)，才能更高效地去學(xué)Python。這是Python的整個(gè)知識體系圖譜，對于新手來(lái)說(shuō)，沒(méi)必要學(xué)那么多。先把Python基礎和進(jìn)階知識吃透，才是入門(mén)的關(guān)鍵。后續你是往前端開(kāi)發(fā)深造，還是去新潮時(shí)髦的大數據、人工智能，就全憑自己的興趣。但我相信這時(shí)候的你，應該不會(huì )像現在這么迷茫。2、關(guān)于如何學(xué)Python其實(shí)網(wǎng)上的Python課程很多，都是比較有體系的。學(xué)Python入門(mén)和進(jìn)階的知識，用網(wǎng)課完全足夠。但Python本質(zhì)上是對一門(mén)語(yǔ)言工具的運用，實(shí)戰比理論更重要。我們在學(xué)習的時(shí)候一定要多敲、多練、多思考?。?！寫(xiě)代碼不只是跟著(zhù)視頻課或者照著(zhù)書(shū)本寫(xiě)完就行的，我們要理清每行代碼的邏輯。剛開(kāi)始學(xué)，*對每一句代碼都加以注釋?zhuān)瑤椭覀兝砬暹壿?，加深印象。同時(shí)，學(xué)完一個(gè)知識點(diǎn)后應該多去找對應的案例來(lái)練習，做到理論與實(shí)戰的深度結合。推薦一套免費的Python課：Python入門(mén)到精通137講 這套Python課的每一個(gè)知識點(diǎn)講完，都會(huì )有對應的實(shí)戰案例來(lái)練習，強烈推薦給新手！3、Python學(xué)習資源Python學(xué)習網(wǎng)站名稱(chēng)鏈接說(shuō)明代碼課堂 Py編碼規范中文版 Code Examples Module of the Week Py標準庫的使用菜鳥(niǎo)教程 cookbook》算法類(lèi)：《算法圖解》《Python算法》《算法導論》計算機網(wǎng)絡(luò )書(shū)籍：《計算機網(wǎng)絡(luò )：自頂而下》《TCP/IP詳解1：協(xié)議》《計算機網(wǎng)絡(luò )基礎》*，自學(xué)Python最重要的就是心態(tài)。我們在學(xué)習過(guò)程中必然會(huì )遇到很多難題，可能自己想破腦袋都無(wú)法解決。這都是正常的，千萬(wàn)別急著(zhù)否定自己，懷疑自己。找一個(gè)靠譜點(diǎn)的師兄，沒(méi)事知乎一下，其實(shí)這些難題也就迎刃而解了。

3.學(xué)Python人工智能有沒(méi)有前途？

有前途Python語(yǔ)言火爆全球，已經(jīng)成為世界上排首位的編程語(yǔ)言。目前，國內Python人才缺口高達40萬(wàn)，部分領(lǐng)域如人工智能、大數據開(kāi)發(fā)人才稀缺， 年薪二十萬(wàn)都招不到人。據職友集數據顯示，與Python有關(guān)的招聘職位共30851 條，分別來(lái)自47家招聘網(wǎng)站。人才需求大，薪資自然就高，現在學(xué)Python當然是有前途的。

4.有人問(wèn)，普通人學(xué)python有意義嗎？看看這位大佬怎么說(shuō)

普通人學(xué)python有意義嗎？現在隨著(zhù)python越來(lái)越火，尤其是它成為了人工智能的*編程語(yǔ)言，還被納入了中*的教育中。并且python的應用范圍很廣泛，可以解決很多專(zhuān)業(yè)或非專(zhuān)業(yè)的問(wèn)題。但python真的適合普通人學(xué)習嗎？我個(gè)人認為可以從以下兩點(diǎn)來(lái)看看：*，python是否能對你現有的工作有幫助python中有兩個(gè)最常見(jiàn)的應用方向，Python爬蟲(chóng)、python數據分析，而這兩者都可以用來(lái)批量獲取和分析數據的技術(shù)。比如，編程小十經(jīng)常寫(xiě)作，可能就需要各種素材，這時(shí)就可以利用爬蟲(chóng)快速地獲取大量的寫(xiě)作素材，然后形成自己的素材庫，這對于寫(xiě)作效率會(huì )有很大的提高。比如：《從零開(kāi)始學(xué)Python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)》高清版.md · 編程小十/python電子書(shū) - Gitee.com從零開(kāi)始學(xué)python爬蟲(chóng)，22個(gè)爬蟲(chóng)實(shí)戰案例，從零開(kāi)始教你學(xué)python爬蟲(chóng)。再比如，從事財務(wù)工作，面對著(zhù)大量數據，python同樣可以輕松處理。比如：《從零開(kāi)始學(xué)Python數據分析與挖掘》PDF高清完整版.md · 編程小十/python電子書(shū) - Gitee15種可視化圖形和10個(gè)常用的數據挖掘算法和實(shí)戰項目，從零開(kāi)始教你學(xué)Python數據分析。所以，我認為，如果python對于你現有的工作會(huì )有幫助，那你學(xué)python就是有意義的。第二，python是否能給你帶來(lái)更多的收入這里說(shuō)的帶來(lái)更多的收入，不單指工作做得好，然后升職加薪的收入，而主要是指額外的收入。在很多網(wǎng)站上，其實(shí)都可以看到程序員兼職的信息，而python也可以，無(wú)論是爬蟲(chóng)、數據分析，或者是用python做網(wǎng)站做小程序，都是可以賺到一部分額外收入。普通人學(xué)python有意義嗎？我認為只要能認清自己學(xué)習的目的，不管是用于專(zhuān)業(yè)的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)，還是輔助工作提升效率，那都一定是有意義的。

5.網(wǎng)上的python培訓真的是一片韭菜地嗎？

大多數人對某種語(yǔ)言的追捧，本質(zhì)上只是對資本市場(chǎng)下某種需求的追逐在我身邊學(xué)python的只有兩類(lèi)人：搞數據分析的，搞人工智能的一般人做不了人工智能，大多數人都是奔著(zhù)做數據分析去的，像爬蟲(chóng)、可視化、數據采集這種，不得不說(shuō)python在這方面確實(shí)很優(yōu)秀，畢竟是萬(wàn)能的膠水語(yǔ)言嘛恰好，數據分析和人工智能都是大火的崗位，新興、稀缺、高薪， 多少人搶破了頭也要擠進(jìn)來(lái)有這么多韭菜，資本市場(chǎng)還不狠狠收割一波，所以市場(chǎng)就開(kāi)始瘋狂鼓吹，像那些培新機構，鼓吹學(xué)python就能找到好工作，就能升職加薪市場(chǎng)吹得厲害了，那些企業(yè)也就懵了，python相關(guān)的崗位井噴式的就爆出來(lái)了，然后又吸引了更多韭菜過(guò)來(lái)湊熱鬧，市場(chǎng)就再收割想想之前的安卓、IOS，想想之前的java，想想PHP，再想想現在的python，感覺(jué)不是很相像嗎？數分需要學(xué)Python嗎？答案顯然不是。不管是python、R還是Excel、spss，這些都是數據分析的工具，對于數據分析，我一直強調核心是業(yè)務(wù)，通過(guò)業(yè)務(wù)的分析邏輯影射到數據分析的處理邏輯，而數據分析工具則是幫助我們實(shí)現結果的手段如果把數據分析的結果比喻成你要去的一個(gè)目的地，那么python只是可以到達這個(gè)目的地的一個(gè)交通工具，換句話(huà)來(lái)說(shuō)，你換個(gè)工具也能做到，所以python和數據分析之間，并沒(méi)有不可分割的關(guān)系既然關(guān)乎到選工具，肯定是選擇*用工具才能夠最快達到目的，那python是不是數據分析工具的*選擇呢？不一定是。不一樣的路適合的交通工具不一樣，同樣，不一樣的類(lèi)型的數據分析工作，合適的數據分析工具也不一樣在實(shí)際工作中，數據分析這個(gè)大類(lèi)的崗位層次不一，崗位職能也大不相同，在不同的公司，同樣都叫數據分析師的崗位，可能一個(gè)就是給業(yè)務(wù)取數，提供基礎數據支撐，而另一個(gè)卻要涉及數據建模、挖掘。我這里把數據分析籠統的分類(lèi)業(yè)務(wù)向和技術(shù)向兩類(lèi)：業(yè)務(wù)類(lèi)分析師，側重業(yè)務(wù)分析，一般*在業(yè)務(wù)*，或者有單獨數據分析*，最要工作內容就是對特定業(yè)務(wù)做專(zhuān)題分析，通過(guò)對數據分析來(lái)做一些業(yè)務(wù)規劃、方案等。日常的工作大多就是整理報表，做一些探索性的業(yè)務(wù)分析，解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。技術(shù)類(lèi)分析師，一般都在IT部、數據中心。根據從事的工作環(huán)節不同，被分成數據庫工程師，ETL工程師，爬蟲(chóng)工程師，算法工程師等角色，主要的工作一般有數據倉庫搭建、專(zhuān)題分析、建模分析、數據挖掘預測等。說(shuō)完數據分析師的工作內容，再來(lái)看目前市場(chǎng)流行的幾類(lèi)數據分析工具：Excel、python/R、BI工具先說(shuō)大家都熟悉的Excel，excel在數據分析領(lǐng)域的地位不可動(dòng)搖，尤其對入門(mén)新手來(lái)說(shuō)，大部分的人在進(jìn)入工作之前都多少接觸Excel所以在此基礎上要做數據分析，學(xué)習Excel是最合適不過(guò)的，從簡(jiǎn)單的表格制作，數據透視表，寫(xiě)公式，再到VBA語(yǔ)言，基本能夠滿(mǎn)足80%業(yè)務(wù)人員的分析需求回到正題，我們再說(shuō)BI工具，BI的誕生，目的是為了縮短從業(yè)務(wù)數據到經(jīng)營(yíng)決策的時(shí)間，提高決策效率，所以它的產(chǎn)品設計理念就是圍繞提高數據分析的過(guò)程展開(kāi)的和Excel相比，BI工具在分析流程上更加簡(jiǎn)化，以我用過(guò)的FineBI為例，從數據鏈接、數據處理、到可視化圖表分析，很多功能都是封裝好的，鼠標點(diǎn)擊拖拽就能迅速完成一次分析這樣的可視化操作界面讓BI的學(xué)習門(mén)檻大大降低，更適合面向企業(yè)中的業(yè)務(wù)分析人員另外，在面對大數據量分析時(shí)，BI工具也能彌補Excel的不足，還有一個(gè)吸引人的點(diǎn)，就是BI工具的可視化效果在Excel中制作動(dòng)態(tài)圖表或者高級的可視化圖表效果，需要經(jīng)過(guò)諸多復雜的步驟，用編程語(yǔ)言實(shí)現，也需要一行行代碼調整，才能得到想要的效果但是在BI工具中，簡(jiǎn)單拖拽設置，就能制作出令人驚艷的可視化圖表不過(guò)，因為BI工具是非開(kāi)源的，所以在功能上有局限性，如果產(chǎn)品沒(méi)有設計某一項功能，可能就沒(méi)有辦法完成分析工作這時(shí)候python或R這類(lèi)編程語(yǔ)言就顯得更加靈活了，只要代碼寫(xiě)得好，基本沒(méi)有實(shí)現不了的東西*總結一下，工具的選擇要根據自身需要，而不是哪個(gè)火學(xué)哪個(gè)，只有最適合自己的才是*的像財務(wù)、人事、運營(yíng)這類(lèi)的基礎業(yè)務(wù)分析，excel完全就夠用了，如果想要提升效率，追求可視化效果，BI工具也是不錯的選擇，完全沒(méi)有必要花費極大的精力去湊Python的熱鬧，當然如果你對編程很感興趣，那當我沒(méi)說(shuō)為啥python這么火？當然是因為好賺錢(qián)，以前互聯(lián)網(wǎng)興起的時(shí)候，各種java、C++的培訓炒的火熱，培訓機構大把大把撈金現在大數據時(shí)代來(lái)了，數據分析、數據挖掘、人工智能的概念又火了，一片新的韭菜地出現在眼前，培訓機構們還能放著(zhù)這么多的錢(qián)不賺？隨便拿個(gè)業(yè)內TOP數據分析師的薪資給你畫(huà)個(gè)月入2W的大餅，實(shí)際上你入職大概率6-8K，而且你在培訓課里學(xué)到那點(diǎn)皮毛功夫，還要面臨全網(wǎng)被割韭菜的各行各業(yè)神仙轉行來(lái)和你PK，*能找到心儀工作的少之又少更慘的是一些無(wú)辜小白，在原來(lái)的崗位干的好好的，看到營(yíng)銷(xiāo)文案，一股心血來(lái)潮要轉行，花了大價(jià)錢(qián)大精力去報班學(xué)python，*轉行也轉不了，反而沒(méi)在自身的崗位上有什么提升，掙大錢(qián)的夢(mèng)破碎了*再強調一下，大部分的數據分析師本質(zhì)是個(gè)業(yè)務(wù)輔助崗位，核心是對業(yè)務(wù)的理解能力和數據敏感度，像下面這張圖里寫(xiě)的那些告訴你學(xué)python就能入門(mén)數據分析，學(xué)python就能做好數據分析的，百分之90都是為了賺錢(qián)另外，想轉行數據分析的也要慎重考慮，這一行也并不是你想象的那么美好謹以此文送給想要學(xué)習python的大家，個(gè)人觀(guān)點(diǎn)，切勿對號入座！

就拿大數據說(shuō)話(huà)，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開(kāi)IT行業(yè)的新大門(mén)，找到適合自己的培訓機構，進(jìn)行專(zhuān)業(yè)和系統的學(xué)習。