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python和人工智能哪個(gè)好，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(lái)告訴你這個(gè)專(zhuān)業(yè)的優(yōu)勢(shì)到底體現(xiàn)在哪里：為何人工智能(AI)*Python？讀完這篇文章你就知道了，網(wǎng)上的python培訓(xùn)真的是一片韭菜地嗎？??。

1.為何人工智能(AI)*Python？讀完這篇文章你就知道了

為何人工智能(AI)*Python？讀完這篇文章你就知道了。我們看谷歌的基本上所有的代碼都是C++和Python，其他語(yǔ)言一般只有幾千行 。如果講運(yùn)行速度的部分，用C++，如果講開(kāi)發(fā)效率，用Python，誰(shuí)會(huì)用Java這種高不成低不就的語(yǔ)言搞人工智能呢？Python雖然是腳本語(yǔ)言，但是因?yàn)槿菀讓W(xué)，迅速成為科學(xué)家的工具（MATLAB也能搞科學(xué)計(jì)算，但是軟件要錢(qián)，且很貴），從而積累了大量的工具庫(kù)、架構(gòu)，人工智能涉及大量的數(shù)據(jù)計(jì)算，用Python是很自然的，簡(jiǎn)單高效。Python有非常多優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)庫(kù)可用，現(xiàn)在大部分深度學(xué)習(xí)框架都支持Python，不用Python用誰(shuí)？人生苦短，就用Python。python現(xiàn)在的確已經(jīng)很火了，這已是一個(gè)不需要爭(zhēng)論的問(wèn)題。如果說(shuō)三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 還各有機(jī)會(huì)，局面尚且不清楚，那么三年之后，趨勢(shì)已經(jīng)非常明確了，特別是前兩天 Facebook 開(kāi)源了 PyTorch 之后，Python 作為 AI 時(shí)代頭牌語(yǔ)言的位置基本確立，未來(lái)的懸念僅僅是誰(shuí)能坐穩(wěn)第二把交椅。不過(guò)市場(chǎng)上還有一些雜音。最近一個(gè)有意學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的朋友跟我說(shuō)，她的一個(gè)朋友建議她從 Java 入手，因?yàn)?Hadoop 等大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施是用 Java 寫(xiě)的。在這里我要明確表個(gè)態(tài)，對(duì)于希望加入到 AI 和大數(shù)據(jù)行業(yè)的開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)，把雞蛋放在 Python 這個(gè)籃子里不但是安全的，而且是必須的。或者換個(gè)方式說(shuō)，如果你將來(lái)想在這個(gè)行業(yè)混，什么都不用想，先閉著眼睛把 Python 學(xué)會(huì)了。當(dāng)然，Python不是沒(méi)有它的問(wèn)題和短處，你可以也應(yīng)該有另外一種甚至幾種語(yǔ)言與 Python 形成搭配，但是Python 將坐穩(wěn)數(shù)據(jù)分析和 AI *語(yǔ)言的位置，這一點(diǎn)毫無(wú)疑問(wèn)。我甚至認(rèn)為，由于 Python 坐穩(wěn)了這個(gè)位置，由于這個(gè)行業(yè)未來(lái)需要大批的從業(yè)者，更由于Python正在迅速成為全球大中*編程入門(mén)課程的*教學(xué)語(yǔ)言，這種開(kāi)源動(dòng)態(tài)腳本語(yǔ)言非常有機(jī)會(huì)在不久的將來(lái)成為*種真正意義上的編程世界語(yǔ)。下面分享一個(gè)python實(shí)現(xiàn)人工智能的代碼的腳本，進(jìn)行AI人工智能python實(shí)現(xiàn)人機(jī)對(duì)話：【實(shí)現(xiàn)思路】AIMLAIML由Richard Wallace發(fā)明。他設(shè)計(jì)了一個(gè)名為 A.L.I.C.E. （ Internet Computer Entity 人工語(yǔ)言網(wǎng)計(jì)算機(jī)實(shí)體） 的機(jī)器人，并獲得了多項(xiàng)人工智能大獎(jiǎng)。有趣的是，圖靈測(cè)試的其中一項(xiàng)就在尋找這樣的人工智能：人與機(jī)器人通過(guò)文本界面展開(kāi)數(shù)分鐘的交流，以此查看機(jī)器人是否會(huì)被當(dāng)作人類(lèi)。本文就使用了Python語(yǔ)言調(diào)用AIML庫(kù)進(jìn)行智能機(jī)器人的開(kāi)發(fā)。本系統(tǒng)的運(yùn)作方式是使用Python搭建服務(wù)端后臺(tái)接口，供各平臺(tái)可以直接調(diào)用。然后客戶(hù)端進(jìn)行對(duì)智能對(duì)話api接口的調(diào)用，服務(wù)端分析參數(shù)數(shù)據(jù)，進(jìn)行語(yǔ)句的分析，最終返回應(yīng)答結(jié)果。當(dāng)前系統(tǒng)前端使用HTML進(jìn)行簡(jiǎn)單地聊天室的設(shè)計(jì)與編寫(xiě)，使用異步請(qǐng)求的方式渲染數(shù)據(jù)?！鹃_(kāi)發(fā)及部署環(huán)境】開(kāi)發(fā)環(huán)境：Windows 7 ×64 英文版JetBrains PyCharm 2021.1.3 x64測(cè)試環(huán)境：Windows 7 ×64 英文版部分代碼：這是部分代碼展示,如果十五年之后，所有40歲以下的知識(shí)工作者，無(wú)分中外，從醫(yī)生到建筑工程師，從辦公室秘書(shū)到電影導(dǎo)演，從作曲家到銷(xiāo)售，都能使用同一種編程語(yǔ)言進(jìn)行基本的數(shù)據(jù)處理，調(diào)用云上的人工智能 API，操縱智能機(jī)器人，進(jìn)而相互溝通想法,那么這一普遍編程的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，其意義將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越任何編程語(yǔ)言之爭(zhēng)。目前看來(lái)，Python 最有希望擔(dān)任這個(gè)角色。Python 已經(jīng)是數(shù)據(jù)分析和 AI的*語(yǔ)言，網(wǎng)絡(luò)攻防的*黑客語(yǔ)言，正在成為編程入門(mén)教學(xué)的*語(yǔ)言，云計(jì)算系統(tǒng)管理*語(yǔ)言。Python 也早就成為Web 開(kāi)發(fā)、游戲腳本、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、物聯(lián)網(wǎng)管理和機(jī)器人開(kāi)發(fā)的主流語(yǔ)言之一，隨著 Python 用戶(hù)可以預(yù)期的增長(zhǎng)，它還有機(jī)會(huì)在多個(gè)領(lǐng)域里登頂。如果要從科技領(lǐng)域找出*的變化和革新，那么我們很難不說(shuō)到“人工智能”這個(gè)關(guān)鍵詞。人工智能催生了大量新技術(shù)、新企業(yè)和新業(yè)態(tài)，為個(gè)人、企業(yè)、*乃至全球提供了新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，上到谷歌、蘋(píng)果、百度等巨頭，下到各類(lèi)創(chuàng)業(yè)公司，人工智能已成為一個(gè)現(xiàn)象級(jí)的風(fēng)口。短短幾年時(shí)間，圖片自動(dòng)歸類(lèi)、人臉識(shí)別已經(jīng)成為非常通用的功能，自然語(yǔ)言作為一種交互方式正在被各種語(yǔ)音助理廣泛運(yùn)用，無(wú)人車(chē)駕駛突飛猛進(jìn)，AlphaGo戰(zhàn)勝?lài)骞谲姡律鷻C(jī)器人的技術(shù)迭代，未來(lái)幾十年的城市交通和人類(lèi)的生活方式都將會(huì)被人工智能所改變。而且Python有非常強(qiáng)大的第三方庫(kù)，基本上你想通過(guò)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)任何功能，Python官方庫(kù)里都有相應(yīng)的模塊進(jìn)行支持，直接下載調(diào)用后，在基礎(chǔ)庫(kù)的基礎(chǔ)上再進(jìn)行開(kāi)發(fā)，大大降低開(kāi)發(fā)周期，避免重復(fù)造輪子，還有python的是可移植性、可擴(kuò)展性、可嵌入性、少量代碼可以做很多事，這就是為何人工智能(AI)*Python。如果有想一起學(xué)習(xí)交流Python，獲取更多Python學(xué)習(xí)干貨的朋友可以關(guān)注我主頁(yè)哦~不定期更新關(guān)于Python學(xué)習(xí)的各種方法竅門(mén)與避坑指南?。ㄞD(zhuǎn)自腳本之家）

2.網(wǎng)上的python培訓(xùn)真的是一片韭菜地嗎？

大多數(shù)人對(duì)某種語(yǔ)言的追捧，本質(zhì)上只是對(duì)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(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(chóng)、可視化、數(shù)據(jù)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(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(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(jī)構(gòu)，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(xiàn)在的python，感覺(jué)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(duì)于數(shù)據(jù)分析，我一直強(qiáng)調(diào)核心是業(yè)務(wù)，通過(guò)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(gè)目的地，那么python只是可以到達(dá)這個(gè)目的地的一個(gè)交通工具，換句話來(lái)說(shuō)，你換個(gè)工具也能做到，所以python和數(shù)據(jù)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(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(lèi)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(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(shù)據(jù)分析師的崗位，可能一個(gè)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(gè)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(lèi)業(yè)務(wù)向和技術(shù)向兩類(lèi)：業(yè)務(wù)類(lèi)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(duì)特定業(yè)務(wù)做專(zhuān)題分析，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)分析來(lái)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(bào)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(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(kù)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(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)搭建、專(zhuān)題分析、建模分析、數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)等。說(shuō)完數(shù)據(jù)分析師的工作內(nèi)容，再來(lái)看目前市場(chǎng)流行的幾類(lèi)數(shù)據(jù)分析工具：Excel、python/R、BI工具先說(shuō)大家都熟悉的Excel，excel在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的地位不可動(dòng)搖，尤其對(duì)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(chǔ)上要做數(shù)據(jù)分析，學(xué)習(xí)Excel是最合適不過(guò)的，從簡(jiǎn)單的表格制作，數(shù)據(jù)透視表，寫(xiě)公式，再到VBA語(yǔ)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?cè)僬f(shuō)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(yíng)決策的時(shí)間，提高決策效率，所以它的產(chǎn)品設(shè)計(jì)理念就是圍繞提高數(shù)據(jù)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(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(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(duì)大數(shù)據(jù)量分析時(shí)，BI工具也能彌補(bǔ)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(jí)的可視化圖表效果，需要經(jīng)過(guò)諸多復(fù)雜的步驟，用編程語(yǔ)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(jiǎn)單拖拽設(shè)置，就能制作出令人驚艷的可視化圖表不過(guò)，因?yàn)锽I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(shè)計(jì)某一項(xiàng)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(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(gè)火學(xué)哪個(gè)，只有最適合自己的才是*的像財(cái)務(wù)、人事、運(yùn)營(yíng)這類(lèi)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(cuò)的選擇，完全沒(méi)有必要花費(fèi)極大的精力去湊Python的熱鬧，當(dāng)然如果你對(duì)編程很感興趣，那當(dāng)我沒(méi)說(shuō)為啥python這么火？當(dāng)然是因?yàn)楹觅嶅X(qián)，以前互聯(lián)網(wǎng)興起的時(shí)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(shí)代來(lái)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(qián)不賺？隨便拿個(gè)業(yè)內(nèi)TOP數(shù)據(jù)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(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(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(zhuǎn)行，花了大價(jià)錢(qián)大精力去報(bào)班學(xué)python，*轉(zhuǎn)行也轉(zhuǎn)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?gòu)?qiáng)調(diào)一下，大部分的數(shù)據(jù)分析師本質(zhì)是個(gè)業(yè)務(wù)輔助崗位，核心是對(duì)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(xiě)的那些告訴你學(xué)python就能入門(mén)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(qián)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(gè)人觀點(diǎn)，切勿對(duì)號(hào)入座！

就拿大數(shù)據(jù)說(shuō)話，優(yōu)勢(shì)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(xùn)機(jī)構(gòu)，進(jìn)行專(zhuān)業(yè)和系統(tǒng)的學(xué)習(xí)。