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

1.python人工智能學(xué)習(xí)需要學(xué)什么？

有不少同學(xué)學(xué)習(xí) Python 的原因是對人工智能感興趣，有志于從事相關(guān)行業(yè)。今天我們來聊聊這個方向所需要的一些技能。python人工智能學(xué)習(xí)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 作為主要開發(fā)語言（這也是目前人工智能領(lǐng)域的主流），那么 Python 的開發(fā)基礎(chǔ)是必須得掌握的，這是一切基于 Python 開發(fā)的根基。你得對 Python 的基本語法、數(shù)據(jù)類型、常見模塊有所了解，能正確使用條件、循環(huán)等邏輯，掌握 list、dict 等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及其常用操作，了解函數(shù)、模塊、面向?qū)ο蟮母拍詈褪褂玫鹊?。在對此已?jīng)熟練之后，你需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理相關(guān)的 Python 工具庫： 提供了許多數(shù)學(xué)計算的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和方法，較 Python 自身的 list 效率高很多。它提供的 ndarray 大大簡化了矩陣運(yùn)算。Pandas基于 NumPy 實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)處理工具。提供了大量數(shù)據(jù)統(tǒng)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(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。SciPy進(jìn)行科學(xué)計算的 Python 工具包，提供了諸如微積分、線性代數(shù)、信號處理、傅里葉變換、曲線擬合等眾多方法。 最基礎(chǔ)的繪圖工具。功能豐富，定制性強(qiáng)，幾乎可滿足日常各類繪圖需求，但配置較復(fù)雜。只要你用 Python 和數(shù)據(jù)打交道，就繞不開以上這幾個庫，所以務(wù)必學(xué)習(xí)一下。而在此之后，你就需要根據(jù)自己的具體方向，選擇更專業(yè)的工具包進(jìn)行研究和應(yīng)用。Python 在人工智能方面最有名的工具庫主要有：Scikit--Learn 是用 Python 開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，其中包含大量機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)集，是數(shù)據(jù)挖掘方便的工具。它基于 NumPy、SciPy 和 ，可直接通過 pip 安裝。 最初由 Google 開發(fā)，用于機(jī)器學(xué)習(xí)的研究。 可以在 GPU 或 CPU 上運(yùn)行，在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異。目前無論是在學(xué)術(shù)研究還是工程應(yīng)用中都被廣泛使用。但 相對來說更底層，更多時候我們會使用基于它開發(fā)的其他框架。 是成熟而穩(wěn)定的深度學(xué)習(xí)庫。與 類似，它是一個比較底層的庫，適合數(shù)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(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但對于開發(fā)來說，它的接口并不是很友好。 是一個高度模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，用 Python 編寫，能夠在 或 Theano 上運(yùn)行。它的接口非常簡單易用，大大提升了開發(fā)效率。 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域名氣很大。它由伯克利視覺和學(xué)習(xí)中心（BVLC）和社區(qū)貢獻(xiàn)者開發(fā)，具有模塊化、高性能的優(yōu)點(diǎn)，尤其在計算機(jī)視覺領(lǐng)域有極大的優(yōu)勢。Caffe 本身并不是一個 Python 庫，但它提供了 Python 的接口。 也是一個老牌機(jī)器學(xué)習(xí)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(zhuǎn)為 ），足見其能力。但因 Lua 語言導(dǎo)致其不夠大眾。直到它的 Python 實(shí)現(xiàn)版本 PyTorch 的出現(xiàn)。MXNet亞馬遜 AWS 的默認(rèn)深度學(xué)習(xí)引擎，分布式計算是它的特色之一，支持多個 CPU/GPU 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。借助這些強(qiáng)大的工具，你已經(jīng)可以使用各種經(jīng)典的模型，對數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測。但想成為一名合格的人工智能開發(fā)者，僅僅會調(diào)用工具的 API 和調(diào)參數(shù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。Python 是人工智能開發(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(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）和深度學(xué)習(xí)。而它們的基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)（高等數(shù)學(xué)/線性代數(shù)/概率論等），編程是實(shí)現(xiàn)手段。所以你想要進(jìn)入這個領(lǐng)域，除了編程技能外，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)必不可少，然后還要去了解數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等知識。這不是條幾個月就能速成的路，但堅持下去一定會有所收獲。

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

本人18年自學(xué)Python，現(xiàn)在是一名前端開發(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(xùn)廣告沖昏了頭腦：① 學(xué)完P(guān)ython，并不能立馬拿一兩萬的工資，甚至可能找不到工作?、赑ython也沒有那么簡單，不是有手就行?、蹌e想著1個月、2個月就能學(xué)會，你至少得騰出半年時間全職學(xué)習(xí)！如果你還是執(zhí)意要學(xué)Python，那么好，接下來我們看看怎么學(xué)。Python作為一門腳本語言，難度上相較于其他語言略微簡單點(diǎn)。但對于沒有計算機(jī)基礎(chǔ)的人來說，可能最開始配置Python編譯環(huán)境都能讓他望而卻步。這里推薦一個無需安裝配置的在線編程平臺（新手可以先在線寫一段時間的代碼，適應(yīng)下）邊學(xué)邊練，零基礎(chǔ)在線編程學(xué)習(xí)平臺 1、Python學(xué)習(xí)路線圖學(xué)習(xí)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的整個知識體系圖譜，對于新手來說，沒必要學(xué)那么多。先把Python基礎(chǔ)和進(jìn)階知識吃透，才是入門的關(guān)鍵。后續(xù)你是往前端開發(fā)深造，還是去新潮時髦的大數(shù)據(jù)、人工智能，就全憑自己的興趣。但我相信這時候的你，應(yīng)該不會像現(xiàn)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)上是對一門語言工具的運(yùn)用，實(shí)戰(zhàn)比理論更重要。我們在學(xué)習(xí)的時候一定要多敲、多練、多思考?。?！寫代碼不只是跟著視頻課或者照著書本寫完就行的，我們要理清每行代碼的邏輯。剛開始學(xué)，*對每一句代碼都加以注釋，幫助我們理清邏輯，加深印象。同時，學(xué)完一個知識點(diǎn)后應(yīng)該多去找對應(yīng)的案例來練習(xí)，做到理論與實(shí)戰(zhàn)的深度結(jié)合。推薦一套免費(fèi)的Python課：Python入門到精通137講 這套Python課的每一個知識點(diǎn)講完，都會有對應(yīng)的實(shí)戰(zhàn)案例來練習(xí)，強(qiáng)烈推薦給新手！3、Python學(xué)習(xí)資源Python學(xué)習(xí)網(wǎng)站名稱鏈接說明代碼課堂 Py編碼規(guī)范中文版 Code Examples Module of the Week Py標(biāo)準(zhǔn)庫的使用菜鳥教程 cookbook》算法類：《算法圖解》《Python算法》《算法導(dǎo)論》計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)書籍：《計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)：自頂而下》《TCP/IP詳解1：協(xié)議》《計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)》*，自學(xué)Python最重要的就是心態(tài)。我們在學(xué)習(xí)過程中必然會遇到很多難題，可能自己想破腦袋都無法解決。這都是正常的，千萬別急著否定自己，懷疑自己。找一個靠譜點(diǎn)的師兄，沒事知乎一下，其實(shí)這些難題也就迎刃而解了。

3.學(xué)Python人工智能有沒有前途？

有前途Python語言火爆全球，已經(jīng)成為世界上排首位的編程語言。目前，國內(nèi)Python人才缺口高達(dá)40萬，部分領(lǐng)域如人工智能、大數(shù)據(jù)開發(fā)人才稀缺， 年薪二十萬都招不到人。據(jù)職友集數(shù)據(jù)顯示，與Python有關(guān)的招聘職位共30851 條，分別來自47家招聘網(wǎng)站。人才需求大，薪資自然就高，現(xiàn)在學(xué)Python當(dāng)然是有前途的。

4.有人問，普通人學(xué)python有意義嗎？看看這位大佬怎么說

普通人學(xué)python有意義嗎？現(xiàn)在隨著python越來越火，尤其是它成為了人工智能的*編程語言，還被納入了中*的教育中。并且python的應(yīng)用范圍很廣泛，可以解決很多專業(yè)或非專業(yè)的問題。但python真的適合普通人學(xué)習(xí)嗎？我個人認(rèn)為可以從以下兩點(diǎn)來看看：*，python是否能對你現(xiàn)有的工作有幫助python中有兩個最常見的應(yīng)用方向，Python爬蟲、python數(shù)據(jù)分析，而這兩者都可以用來批量獲取和分析數(shù)據(jù)的技術(shù)。比如，編程小十經(jīng)常寫作，可能就需要各種素材，這時就可以利用爬蟲快速地獲取大量的寫作素材，然后形成自己的素材庫，這對于寫作效率會有很大的提高。比如：《從零開始學(xué)Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲》高清版.md · 編程小十/python電子書 - Gitee.com從零開始學(xué)python爬蟲，22個爬蟲實(shí)戰(zhàn)案例，從零開始教你學(xué)python爬蟲。再比如，從事財務(wù)工作，面對著大量數(shù)據(jù)，python同樣可以輕松處理。比如：《從零開始學(xué)Python數(shù)據(jù)分析與挖掘》PDF高清完整版.md · 編程小十/python電子書 - Gitee15種可視化圖形和10個常用的數(shù)據(jù)挖掘算法和實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，從零開始教你學(xué)Python數(shù)據(jù)分析。所以，我認(rèn)為，如果python對于你現(xiàn)有的工作會有幫助，那你學(xué)python就是有意義的。第二，python是否能給你帶來更多的收入這里說的帶來更多的收入，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，無論是爬蟲、數(shù)據(jù)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(rèn)為只要能認(rèn)清自己學(xué)習(xí)的目的，不管是用于專業(yè)的產(chǎn)品開發(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(xùn)真的是一片韭菜地嗎？

大多數(shù)人對某種語言的追捧，本質(zhì)上只是對資本市場下某種需求的追逐在我身邊學(xué)python的只有兩類人：搞數(shù)據(jù)分析的，搞人工智能的一般人做不了人工智能，大多數(shù)人都是奔著做數(shù)據(jù)分析去的，像爬蟲、可視化、數(shù)據(jù)采集這種，不得不說python在這方面確實(shí)很優(yōu)秀，畢竟是萬能的膠水語言嘛恰好，數(shù)據(jù)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)來有這么多韭菜，資本市場還不狠狠收割一波，所以市場就開始瘋狂鼓吹，像那些培新機(jī)構(gòu)，鼓吹學(xué)python就能找到好工作，就能升職加薪市場吹得厲害了，那些企業(yè)也就懵了，python相關(guān)的崗位井噴式的就爆出來了，然后又吸引了更多韭菜過來湊熱鬧，市場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(xiàn)在的python，感覺不是很相像嗎？數(shù)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(shù)據(jù)分析的工具，對于數(shù)據(jù)分析，我一直強(qiáng)調(diào)核心是業(yè)務(wù)，通過業(yè)務(wù)的分析邏輯影射到數(shù)據(jù)分析的處理邏輯，而數(shù)據(jù)分析工具則是幫助我們實(shí)現(xiàn)結(jié)果的手段如果把數(shù)據(jù)分析的結(jié)果比喻成你要去的一個目的地，那么python只是可以到達(dá)這個目的地的一個交通工具，換句話來說，你換個工具也能做到，所以python和數(shù)據(jù)分析之間，并沒有不可分割的關(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(dá)到目的，那python是不是數(shù)據(jù)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，不一樣的類型的數(shù)據(jù)分析工作，合適的數(shù)據(jù)分析工具也不一樣在實(shí)際工作中，數(shù)據(jù)分析這個大類的崗位層次不一，崗位職能也大不相同，在不同的公司，同樣都叫數(shù)據(jù)分析師的崗位，可能一個就是給業(yè)務(wù)取數(shù)，提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐，而另一個卻要涉及數(shù)據(jù)建模、挖掘。我這里把數(shù)據(jù)分析籠統(tǒng)的分類業(yè)務(wù)向和技術(shù)向兩類：業(yè)務(wù)類分析師，側(cè)重業(yè)務(wù)分析，一般*在業(yè)務(wù)*，或者有單獨(dú)數(shù)據(jù)分析*，最要工作內(nèi)容就是對特定業(yè)務(wù)做專題分析，通過對數(shù)據(jù)分析來做一些業(yè)務(wù)規(guī)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)問題。技術(shù)類分析師，一般都在IT部、數(shù)據(jù)中心。根據(jù)從事的工作環(huán)節(jié)不同，被分成數(shù)據(jù)庫工程師，ETL工程師，爬蟲工程師，算法工程師等角色，主要的工作一般有數(shù)據(jù)倉庫搭建、專題分析、建模分析、數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測等。說完數(shù)據(jù)分析師的工作內(nèi)容，再來看目前市場流行的幾類數(shù)據(jù)分析工具：Excel、python/R、BI工具先說大家都熟悉的Excel，excel在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的地位不可動搖，尤其對入門新手來說，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(chǔ)上要做數(shù)據(jù)分析，學(xué)習(xí)Excel是最合適不過的，從簡單的表格制作，數(shù)據(jù)透視表，寫公式，再到VBA語言，基本能夠滿足80%業(yè)務(wù)人員的分析需求回到正題，我們再說BI工具，BI的誕生，目的是為了縮短從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到經(jīng)營決策的時間，提高決策效率，所以它的產(chǎn)品設(shè)計理念就是圍繞提高數(shù)據(jù)分析的過程展開的和Excel相比，BI工具在分析流程上更加簡化，以我用過的FineBI為例，從數(shù)據(jù)鏈接、數(shù)據(jù)處理、到可視化圖表分析，很多功能都是封裝好的，鼠標(biāo)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(xí)門檻大大降低，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(shù)據(jù)量分析時，BI工具也能彌補(bǔ)Excel的不足，還有一個吸引人的點(diǎn)，就是BI工具的可視化效果在Excel中制作動態(tài)圖表或者高級的可視化圖表效果，需要經(jīng)過諸多復(fù)雜的步驟，用編程語言實(shí)現(xiàn)，也需要一行行代碼調(diào)整，才能得到想要的效果但是在BI工具中，簡單拖拽設(shè)置，就能制作出令人驚艷的可視化圖表不過，因?yàn)锽I工具是非開源的，所以在功能上有局限性，如果產(chǎn)品沒有設(shè)計某一項(xiàng)功能，可能就沒有辦法完成分析工作這時候python或R這類編程語言就顯得更加靈活了，只要代碼寫得好，基本沒有實(shí)現(xiàn)不了的東西*總結(jié)一下，工具的選擇要根據(jù)自身需要，而不是哪個火學(xué)哪個，只有最適合自己的才是*的像財務(wù)、人事、運(yùn)營這類的基礎(chǔ)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，完全沒有必要花費(fèi)極大的精力去湊Python的熱鬧，當(dāng)然如果你對編程很感興趣，那當(dāng)我沒說為啥python這么火？當(dāng)然是因?yàn)楹觅嶅X，以前互聯(lián)網(wǎng)興起的時候，各種java、C++的培訓(xùn)炒的火熱，培訓(xùn)機(jī)構(gòu)大把大把撈金現(xiàn)在大數(shù)據(jù)時代來了，數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能的概念又火了，一片新的韭菜地出現(xiàn)在眼前，培訓(xùn)機(jī)構(gòu)們還能放著這么多的錢不賺？隨便拿個業(yè)內(nèi)TOP數(shù)據(jù)分析師的薪資給你畫個月入2W的大餅，實(shí)際上你入職大概率6-8K，而且你在培訓(xùn)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(zhuǎn)行來和你PK，*能找到心儀工作的少之又少更慘的是一些無辜小白，在原來的崗位干的好好的，看到營銷文案，一股心血來潮要轉(zhuǎn)行，花了大價錢大精力去報班學(xué)python，*轉(zhuǎn)行也轉(zhuǎn)不了，反而沒在自身的崗位上有什么提升，掙大錢的夢破碎了*再強(qiáng)調(diào)一下，大部分的數(shù)據(jù)分析師本質(zhì)是個業(yè)務(wù)輔助崗位，核心是對業(yè)務(wù)的理解能力和數(shù)據(jù)敏感度，像下面這張圖里寫的那些告訴你學(xué)python就能入門數(shù)據(jù)分析，學(xué)python就能做好數(shù)據(jù)分析的，百分之90都是為了賺錢另外，想轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)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(jǐn)以此文送給想要學(xué)習(xí)python的大家，個人觀點(diǎn)，切勿對號入座！

就拿大數(shù)據(jù)說話，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開IT行業(yè)的新大門，找到適合自己的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，進(jìn)行專業(yè)和系統(tǒng)的學(xué)習(xí)。