Python應(yīng)該怎么學(xué)？
學(xué)習(xí)python主要有自學(xué)和報班學(xué)習(xí)兩種方式。
具體學(xué)的順序如下：
①Python軟件開發(fā)基礎(chǔ)
掌握計算機的構(gòu)成和工作原理
會使用Linux常用工具
熟練使用Docker的基本命令
建立Python開發(fā)環(huán)境，并使用print輸出
使用Python完成字符串的各種操作
使用Python re模塊進行程序設(shè)計
使用Python創(chuàng)建文件、訪問、刪除文件
掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包
②Python軟件開發(fā)進階
能夠使用Python面向?qū)ο蠓椒ㄩ_發(fā)軟件
能夠自己建立數(shù)據(jù)庫，表，并進行基本數(shù)據(jù)庫操作
掌握非關(guān)系數(shù)據(jù)庫MongoDB的使用，掌握Redis開發(fā)
能夠獨立完成TCP/UDP服務(wù)端客戶端軟件開發(fā)，能夠?qū)崿F(xiàn)ftp、http服務(wù)器，開發(fā)郵件軟件
能開發(fā)多進程、多線程軟件
③Python全棧式WEB工程師
能夠獨立完成后端軟件開發(fā)，深入理解Python開發(fā)后端的精髓
能夠獨立完成前端軟件開發(fā)，并和后端結(jié)合，熟練掌握使用Python進行全站W(wǎng)eb開發(fā)的技巧
④Python多領(lǐng)域開發(fā)
能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟件
能夠熟練使用Python庫進行數(shù)據(jù)分析
招聘網(wǎng)站Python招聘職位數(shù)據(jù)爬取分析
掌握使用Python開源人工智能框架進行人工智能軟件開發(fā)、語音識別、人臉識別
掌握基本設(shè)計模式、常用算法
掌握軟件工程、項目管理、項目文檔、軟件測試調(diào)優(yōu)的基本方法
Python目前是比較火，學(xué)習(xí)之后可以從事軟件開發(fā)、數(shù)據(jù)挖掘等工作，發(fā)展前景非常好，普通人也可以學(xué)習(xí)。
想要系統(tǒng)學(xué)習(xí)，你可以考察對比一下開設(shè)有IT專業(yè)的熱門學(xué)校，好的學(xué)校擁有根據(jù)當(dāng)下企業(yè)需求自主研發(fā)課程的能力，建議實地考察對比一下。
祝你學(xué)有所成，望采納。
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零基礎(chǔ)如何入門學(xué)習(xí)Python？
以下是python全棧開發(fā)課程學(xué)習(xí)路線，可以按照這個課程大綱有規(guī)劃的進行學(xué)習(xí)： 階段一：Python開發(fā)基礎(chǔ)Python全棧開發(fā)與人工智能之Python開發(fā)基礎(chǔ)知識學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：Python基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)類型、字符編碼、文件操作、函數(shù)、裝飾器、迭代器、內(nèi)置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和數(shù)據(jù)庫開發(fā)Python全棧開發(fā)與人工智能之Python高級編程和數(shù)據(jù)庫開發(fā)知識學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：面向?qū)ο箝_發(fā)、Socket網(wǎng)絡(luò)編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql數(shù)據(jù)庫開發(fā)等。
階段三：前端開發(fā)Python全棧開發(fā)與人工智能之前端開發(fā)知識學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：Html、CSS、開發(fā)、Jquery&bootstrap開發(fā)、前端框架VUE開發(fā)等。
階段四：WEB框架開發(fā)Python全棧開發(fā)與人工智能之WEB框架開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：Django框架基礎(chǔ)、Django框架進階、BBS+Blog實戰(zhàn)項目開發(fā)、緩存和隊列中間件、Flask框架學(xué)習(xí)、Tornado框架學(xué)習(xí)、Restful API等。
階段五：爬蟲開發(fā)Python全棧開發(fā)與人工智能之爬蟲開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：爬蟲開發(fā)實戰(zhàn)。
階段六：全棧項目實戰(zhàn)Python全棧開發(fā)與人工智能之全棧項目實戰(zhàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：企業(yè)應(yīng)用工具學(xué)習(xí)、CRM客戶關(guān)系管理系統(tǒng)開發(fā)、路飛學(xué)城在線教育平臺開發(fā)等。
階段七：數(shù)據(jù)分析Python全棧開發(fā)與人工智能之?dāng)?shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：金融量化分析。
階段八：人工智能Python全棧開發(fā)與人工智能之人工智能學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。
階段九：自動化運維&開發(fā)Python全棧開發(fā)與人工智能之自動化運維&開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：CMDB資產(chǎn)管理系統(tǒng)開發(fā)、IT審計+主機管理系統(tǒng)開發(fā)、分布式主機監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)等。
階段十：高并發(fā)語言GO開發(fā)Python全棧開發(fā)與人工智能之高并發(fā)語言GO開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：GO語言基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)類型與文件IO操作、函數(shù)和面向?qū)ο?、并發(fā)編程等。
轉(zhuǎn)行零基礎(chǔ)該如何學(xué)Python？
*：看入門類書籍關(guān)于書籍的選擇，難易度一定要入門級別的，千萬不要太復(fù)雜。如果選擇的書籍過于復(fù)雜，很容易打亂我們的學(xué)習(xí)節(jié)奏，還會影響我們學(xué)習(xí)的積極性。學(xué)習(xí)是一個循序漸進的過程，不能一口吃成一個胖子，因此對于零基礎(chǔ)初學(xué)者來講，一定要找一個通俗易懂的書籍進行學(xué)習(xí)，是非常關(guān)鍵的。
第二：找培訓(xùn)機構(gòu)
對于0基礎(chǔ)的小伙伴而言，我們選擇培訓(xùn)機構(gòu)學(xué)習(xí)要比自學(xué)好很多，編程類知識零基礎(chǔ)自學(xué)是很困難的，所以我們在選擇培訓(xùn)班的時候，一定要找那種老師可以手把手教學(xué)的，課程內(nèi)容安排是不是從零基礎(chǔ)開始教學(xué)；學(xué)習(xí)過程中遇到問題要及時與老師溝通，不然后邊學(xué)習(xí)趕不上進度。
第三：多動手練習(xí)
學(xué)習(xí)知識，動手實踐很重要。學(xué)習(xí)編程如果自己不動手寫代碼的話，學(xué)習(xí)之后也是沒有用途的，經(jīng)常有很多初學(xué)者在學(xué)習(xí)完P(guān)ython之后，覺得自己什么都不會，開始寫代碼之后忘記了很多知識，等同于白學(xué)。所以說學(xué)習(xí)Python沒有什么捷徑可走，學(xué)習(xí)需要不間斷的練習(xí)，關(guān)于Python的代碼，我們一定要多寫多練，多與老師溝通，才能達到滿意的效果。
第四：學(xué)習(xí)Python要有規(guī)劃
學(xué)習(xí)Python的時候，我們需要明確且細(xì)致地進行學(xué)習(xí)規(guī)劃，規(guī)劃好我們時間安排，課下要多動手練習(xí)，實戰(zhàn)+理論，才能更有效的學(xué)好Python知識。
python人工智能需要學(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。這里我們主要談?wù)摰氖蔷幊碳寄堋＃ㄍ扑]學(xué)習(xí)：Python視頻教程）如果你打算采用 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 pst、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蟮母拍詈褪褂玫鹊取?br>在對此已經(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：
NumPy
NumPy 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 pst 效率高很多。它提供的 ndarray 大大簡化了矩陣運算。
Pandas
基于 NumPy 實現(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。
Matplotpb
Python 最基礎(chǔ)的繪圖工具。功能豐富，定制性強，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
Scikit-Learn 是用 Python 開發(fā)的機器學(xué)習(xí)庫，其中包含大量機器學(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 Matplotpb，可直接通過 pip 安裝。
最初由 Google 開發(fā)，用于機器學(xué)習(xí)的研究。 可以在 GPU 或 CPU 上運行，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。
Theano
Theano 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。
Keras
Keras 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 上運行。它的接口非常簡單易用，大大提升了開發(fā)效率。
Caffe
Caffe 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)貢獻者開發(fā)，具有模塊化、高性能的優(yōu)點，尤其在計算機視覺領(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。
PyTorch
Torch 也是一個老牌機器學(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)是遠遠不夠的。
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），編程是實現(xiàn)手段。
所以你想要進入這個領(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。
更多Python相關(guān)技術(shù)文章，請訪問Python教程欄目進行學(xué)習(xí)！以上就是小編分享的關(guān)于python人工智能需要學(xué)什么的詳細(xì)內(nèi)容希望對大家有所幫助，更多有關(guān)python教程請關(guān)注環(huán)球青藤其它相關(guān)文章！
python培訓(xùn)都學(xué)哪些知識？
不同的Python培訓(xùn)機構(gòu)學(xué)習(xí)的內(nèi)容不同。如需學(xué)習(xí)Python推薦選擇【達內(nèi)教育】，該機構(gòu)雙模式項目教學(xué)小程序開發(fā)到名企項目全案。可先就業(yè)后付款，保險公司承保，不就業(yè)理賠學(xué)費。Python培訓(xùn)知識具體如下：
1、Python核心編程：主要是學(xué)習(xí)Python語言基礎(chǔ)、Linux、MySQL。前期學(xué)習(xí)【Python編程語言】基礎(chǔ)內(nèi)容，中期主要涉及OOP基礎(chǔ)知識，學(xué)習(xí)后能處理OOP問題，具有初步軟件工程知識并樹立模塊化編程思想，以及了解什么是數(shù)據(jù)庫以及相關(guān)知識。
2、學(xué)習(xí)全棧開發(fā)：學(xué)習(xí)Web編程基礎(chǔ)、Flask框架和Django框架等。主要是前端網(wǎng)站開發(fā)流程。
3、人工智能：主要是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)。能夠?qū)W到人工智能領(lǐng)域中的圖像識別技術(shù)，對行業(yè)中流行的數(shù)據(jù)模型和算法有所了解，使用主流人工智能框架進行項目開發(fā)，深入理解算法原理與實現(xiàn)步驟。感興趣的話點擊此處，免費學(xué)習(xí)一下
想了解更多有關(guān)python的相關(guān)信息，推薦咨詢【達內(nèi)教育】。該機構(gòu)已從事19年IT技術(shù)培訓(xùn)，并且獨創(chuàng)TTS8.0教學(xué)系統(tǒng)，1v1督學(xué)，跟蹤式學(xué)習(xí)，有疑問隨時溝通。該機構(gòu)26大課程體系緊跟企業(yè)需求，企業(yè)級項目，課程穿插大廠真實項目講解，對標(biāo)企業(yè)人才標(biāo)準(zhǔn)，制定專業(yè)學(xué)習(xí)計劃，囊括主流熱點技術(shù)，助力學(xué)員更好的學(xué)習(xí)。達內(nèi)IT培訓(xùn)機構(gòu),試聽名額限時搶購。
請問怎么學(xué)習(xí)Python？
這里整理了一份Python開發(fā)的學(xué)習(xí)路線，可按照這份大綱來安排學(xué)習(xí)計劃~
*階段：專業(yè)核心基礎(chǔ)
階段目標(biāo)：
1. 熟練掌握Python的開發(fā)環(huán)境與編程核心知識
2. 熟練運用Python面向?qū)ο笾R進行程序開發(fā)
3. 對Python的核心庫和組件有深入理解
4. 熟練應(yīng)用SQL語句進行數(shù)據(jù)庫常用操作
5. 熟練運用Linux操作系統(tǒng)命令及環(huán)境配置
6. 熟練使用MySQL，掌握數(shù)據(jù)庫高級操作
7. 能綜合運用所學(xué)知識完成項目
知識點：
Python編程基礎(chǔ)、Python面向?qū)ο?、Python高級進階、MySQL數(shù)據(jù)庫、Linux操作系統(tǒng)。
1、Python編程基礎(chǔ)，語法規(guī)則，函數(shù)與參數(shù)，數(shù)據(jù)類型，模塊與包，文件IO，培養(yǎng)扎實的Python編程基本功，同時對Python核心對象和庫的編程有熟練的運用。
2、Python面向?qū)ο?，核心對象，異常處理，多線程，網(wǎng)絡(luò)編程，深入理解面向?qū)ο缶幊?，異常處理機制，多線程原理，網(wǎng)絡(luò)協(xié)議知識，并熟練運用于項目中。
3、類的原理，MetaClass，下劃線的特殊方法，遞歸，魔術(shù)方法，反射，迭代器，裝飾器，UnitTest，Mock。深入理解面向?qū)ο蟮讓釉?，掌握Python開發(fā)高級進階技術(shù)，理解單元測試技術(shù)。
4、數(shù)據(jù)庫知識，范式，MySQL配置，命令，建庫建表，數(shù)據(jù)的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數(shù)，觸發(fā)器，事務(wù)，游標(biāo)，PDBC，深入理解數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)通用知識及MySQL數(shù)據(jù)庫的使用與管理。為Python后臺開發(fā)打下堅實基礎(chǔ)。
5、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與權(quán)限，環(huán)境配置，Docker，Shell編程Linux作為一個主流的服務(wù)器操作系統(tǒng)，是每一個開發(fā)工程師必須掌握的重點技術(shù)，并且能夠熟練運用。
第二階段：PythonWEB開發(fā)
階段目標(biāo)：
1. 熟練掌握Web前端開發(fā)技術(shù)，HTML，CSS，及前端框架
2. 深入理解Web系統(tǒng)中的前后端交互過程與通信協(xié)議
3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統(tǒng)開發(fā)
4. 深入理解網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知識
5. 能夠運用所學(xué)知識開發(fā)一個MiniWeb框架，掌握框架實現(xiàn)原理
6. 使用Web開發(fā)框架實現(xiàn)貫穿項目
知識點：
Web前端編程、Web前端高級、Django開發(fā)框架、Flask開發(fā)框架、Web開發(fā)項目實戰(zhàn)。
1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，，JQuery與Bootstrap掌握前端開發(fā)技術(shù)，掌握J(rèn)Query與BootStrap前端開發(fā)框架，完成頁面布局與美化。
2、前端開發(fā)框架Vue，JSON數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議，Web服務(wù)器與前端交互熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，熟練使用Swagger，AJAX技術(shù)實現(xiàn)前后端交互。
3、自定義Web開發(fā)框架，Django框架的基本使用，Model屬性及后端配置，Cookie與Session，模板Templates，ORM數(shù)據(jù)模型，Redis二級緩存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技術(shù)，開發(fā)完整的WEB系統(tǒng)和框架。
4、Flask安裝配置，App對象的初始化和配置，視圖函數(shù)的路由，Request對象，Abort函數(shù)，自定義錯誤，視圖函數(shù)的返回值，F(xiàn)lask上下文和請求鉤子，模板，數(shù)據(jù)庫擴展包Flask-，數(shù)據(jù)庫遷移擴展包Flask-Migrate，郵件擴展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，與Django框架的異同，并能獨立開發(fā)完整的WEB系統(tǒng)開發(fā)。
第三階段：爬蟲與數(shù)據(jù)分析
階段目標(biāo)：
1. 熟練掌握爬蟲運行原理及常見網(wǎng)絡(luò)抓包工具使用，能夠?qū)TTP及HTTPS協(xié)議進行抓包分析
2. 熟練掌握各種常見的網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)解析庫對抓取結(jié)果進行解析和提取
3. 熟練掌握各種常見反爬機制及應(yīng)對策略，能夠針對常見的反爬措施進行處理
4. 熟練使用商業(yè)爬蟲框架Scrapy編寫大型網(wǎng)絡(luò)爬蟲進行分布式內(nèi)容爬取
5. 熟練掌握數(shù)據(jù)分析相關(guān)概念及工作流程
6. 熟練掌握主流數(shù)據(jù)分析工具Numpy、Pandas和的使用
7. 熟練掌握數(shù)據(jù)清洗、整理、格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分析報告編寫
8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網(wǎng)電影評論數(shù)據(jù)并完成數(shù)據(jù)分析全流程項目實戰(zhàn)
知識點：
網(wǎng)絡(luò)爬蟲開發(fā)、數(shù)據(jù)分析之Numpy、數(shù)據(jù)分析之Pandas。
1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML，，正則表達式，代理池編寫和架構(gòu)、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結(jié)構(gòu)、商業(yè)爬蟲框架Scrapy，基于對爬蟲爬取原理、網(wǎng)站數(shù)據(jù)爬取流程及網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的分析和了解，掌握網(wǎng)頁解析工具的使用，能夠靈活應(yīng)對大部分網(wǎng)站的反爬策略，具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應(yīng)用大型商業(yè)爬蟲框架編寫分布式爬蟲的能力。
2、Numpy中的ndarray數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點、numpy所支持的數(shù)據(jù)類型、自帶的數(shù)組創(chuàng)建方法、算術(shù)運算符、矩陣積、自增和自減、通用函數(shù)和聚合函數(shù)、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制，熟悉數(shù)據(jù)分析三大利器之一Numpy的常見使用，熟悉ndarray數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的特點和常見操作，掌握針對不同維度的ndarray數(shù)組的分片、索引、矩陣運算等操作。
3、Pandas里面的三大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括Dataframe、Series和Index對象的基本概念和使用，索引對象的更換及刪除索引、算術(shù)和數(shù)據(jù)對齊方法，數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)規(guī)整、結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換，熟悉數(shù)據(jù)分析三大利器之一Pandas的常見使用，熟悉Pandas中三大數(shù)據(jù)對象的使用方法，能夠使用Pandas完成數(shù)據(jù)分析中最重要的數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)規(guī)整工作、Pandas對文件的讀取和操作方法。
4、三層結(jié)構(gòu)體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪制、圖例、文本、標(biāo)線的添加、可視化文件的保存，熟悉數(shù)據(jù)分析三大利器之一的常見使用，熟悉的三層結(jié)構(gòu)，能夠熟練使用繪制各種常見的數(shù)據(jù)分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數(shù)據(jù)分析和可視化工具完成股票市場數(shù)據(jù)分析和預(yù)測、共享單車用戶群里數(shù)據(jù)分析、全球幸福指數(shù)數(shù)據(jù)分析等項目的全程實戰(zhàn)。
第四階段：機器學(xué)習(xí)與人工智能
階段目標(biāo)：
1. 理解機器學(xué)習(xí)相關(guān)的基本概念及系統(tǒng)處理流程
2. 能夠熟練應(yīng)用各種常見的機器學(xué)習(xí)模型解決監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練和測試問題，解決回歸、分類問題
3. 熟練掌握常見的分類算法和回歸算法模型，如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等
4. 掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式，熟悉深度學(xué)習(xí)框架TF里面的張量、會話、梯度優(yōu)化模型等
5. 掌握深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運行機制，能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識別、手寫字體識別、驗證碼識別等常規(guī)深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)項目
知識點：
1、機器學(xué)習(xí)常見算法、sklearn數(shù)據(jù)集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)主成分分析PCA、KNN算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和算法。熟悉機器學(xué)習(xí)相關(guān)基礎(chǔ)概念，熟練掌握機器學(xué)習(xí)基本工作流程，熟悉特征工程、能夠使用各種常見機器學(xué)習(xí)算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。
2、相關(guān)的基本概念，TF數(shù)據(jù)流圖、會話、張量、可視化、張量修改、TF文件讀取、 playround使用、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、卷積計算、激活函數(shù)計算、池化層設(shè)計，掌握機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之前的區(qū)別和練習(xí)，熟練掌握深度學(xué)習(xí)基本工作流程，熟練掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)層次及特點，掌握張量、圖結(jié)構(gòu)、OP對象等的使用，熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設(shè)計，完成驗證碼識別、圖像識別、手寫輸入識別等常見深度學(xué)習(xí)項目全程實戰(zhàn)。
怎么學(xué)習(xí)Python,學(xué)習(xí)Python需要那些學(xué)習(xí)條件?
① Python基礎(chǔ)：Python語言基礎(chǔ)，函數(shù)，文件操作，面向?qū)ο?，異常處理，模塊和包，Linux系統(tǒng)使用，Mysql數(shù)據(jù)庫等；② 全棧開發(fā)：Web編程基礎(chǔ)，F(xiàn)lask框架，Django框架，Tornado框架，全文搜索引擎等；
③ 網(wǎng)絡(luò)爬蟲：數(shù)據(jù)爬取，Scrapy框架，分布式爬蟲框架等；
④ 人工智能：數(shù)據(jù)分析，機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)等；
這些基本上就是Python應(yīng)用比較多的幾個領(lǐng)域大概要學(xué)習(xí)的內(nèi)容啦。
怎么學(xué)習(xí)python，首先，學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)語法，面向?qū)ο缶幊膛c程序設(shè)計模式的理解、Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、Python網(wǎng)絡(luò)編程、Python并發(fā)與高效編程等等。通過前期Python學(xué)習(xí)來了解和掌握常量變量的使用，運算符的使用、流程控制的使用等，*掌握Python編程語言的基礎(chǔ)內(nèi)容。并會對常見數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和相應(yīng)算法進行學(xué)習(xí)，注重表格的處理，樹結(jié)構(gòu)的處理知識。
然后，確定一個具體的學(xué)習(xí)方向，Python可以應(yīng)用于Web開發(fā)、爬蟲、數(shù)據(jù)分析、人工智能開發(fā)等多個領(lǐng)域，不同的學(xué)習(xí)方向需要學(xué)習(xí)不同的知識結(jié)構(gòu)，可以結(jié)合自身的學(xué)歷、興趣點等和相應(yīng)的崗位招聘要求進行匹配，選擇最適合自己的方向。
如何學(xué)習(xí)python
1、Python 介紹
學(xué)習(xí)一門新的語言之前，首先簡單了解下這門語言的背景。Python 是一種面向?qū)ο蟮慕忉屝陀嬎銠C程序設(shè)計語言，由荷蘭人 Guido van Rossum 于 1989 年發(fā)明，*個公開發(fā)行版發(fā)行于 1991 年。Python 在設(shè)計上堅持了清晰劃一的風(fēng)格，這使得 Python 成為一門易讀、易維護，并且被大量用戶所歡迎的、用途廣泛的語言。Python 具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言制作的各種模塊(尤其是 C/C++)很輕松地聯(lián)結(jié)在一起。
2、Python 技術(shù)浪潮
IT?行業(yè)熱門技術(shù)，更新?lián)Q代非常的快，技術(shù)的浪潮一波接著一波，最初的浪潮無疑是桌面時代，使用 C# 搭建桌面應(yīng)用開始嶄露頭角，MFC 還是計算機科學(xué)專業(yè)必學(xué)會的東西。接著就是以網(wǎng)站搭建為應(yīng)用的背景，PHP，Ruby 等語言為主的。再到近幾年非?；馃岬囊砸苿娱_發(fā)為應(yīng)用背景，Java(Android 開發(fā))或者 OC(iOS 開發(fā))語言為主。很明顯如今的浪潮就是以大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)為應(yīng)用背景，Python 語言為主。站在風(fēng)尖浪口，豬都可以飛的起來。抓住這波技術(shù)浪潮，對于從事 IT 行業(yè)的人員來說有莫大的幫助。
3、Python 學(xué)習(xí)
學(xué)習(xí)一項新的技術(shù)，起步時最重要的是什么?就是快速入門。學(xué)習(xí)任何一個*的知識時，都有一個非常重要的概念：最少必要知識。當(dāng)需要獲得某項技能的時候，一定要想辦法在最短的時間里弄清楚都有哪些最少必要知識，然后迅速掌握它們。
對于快速入門 python 來說最少必要知識，有以下幾點。
(1) Python 基礎(chǔ)語法
找一本淺顯易懂，例子比較好的教程，從頭到尾看下去。不要看很多本，專注于一本。把里面的例程都手打一遍，搞懂為什么。推薦去看《簡明python教程》，非常好的一本 Python 入門書籍。
(2)Python 實際項目
等你對 Python 的語法有了初步的認(rèn)識，就可以去找些 Python 實際項目來練習(xí)。對于任何計算機編程語言來說，以實際項目為出發(fā)點，來學(xué)習(xí)新的技術(shù)，是非常高效的學(xué)習(xí)方式。在練習(xí)的過程中你會遇到各種各樣的問題：基礎(chǔ)的語法問題(關(guān)鍵字不懂的拼寫)，代碼毫無邏輯，自己的思路無法用代碼表達出來等等。這時候針對出現(xiàn)的問題，找到對應(yīng)解決辦法，比如，你可以重新查看書本上的知識(關(guān)于基礎(chǔ)語法問題)，可以通過谷歌搜索碰到的編譯錯誤(編輯器提示的錯誤)，學(xué)習(xí)模仿別人已有的代碼(寫不出代碼)等等。已實際項目來驅(qū)動學(xué)習(xí)，會讓你成長非常的快。Python 實際項目網(wǎng)上非常的多，大家可以自己去搜索下。合理利用網(wǎng)絡(luò)資源，不要意味的只做伸手黨。
(3) Python 的學(xué)習(xí)規(guī)劃
當(dāng)你把上面兩點做好以后，你就已經(jīng)入門了 Python，接下來就是規(guī)劃好自己的以后的學(xué)習(xí)規(guī)劃。能找到一個已經(jīng)會 Python 的人。問他一點學(xué)習(xí)規(guī)劃的建議，然后在遇到卡殼的地方找他指點。這樣會事半功倍。但是，要學(xué)會搜索，學(xué)會如何更好地提問，沒人會愿意回答顯而易見的問題。當(dāng)然如果你身邊沒有人會 Python，也可以在網(wǎng)上搜索相應(yīng)的資料。
Python 可以做的事非常的多，比如：Python 可以做日常任務(wù)，比如自動備份你的MP3;可以做網(wǎng)站，很多著名的網(wǎng)站像知乎、YouTube 就是 Python 寫的;可以做網(wǎng)絡(luò)游戲的后臺，很多在線游戲的后臺都是 Python 開發(fā)的。每個人都有自己感興趣的方向，有的對網(wǎng)站開發(fā)比較感興趣，有的對數(shù)據(jù)處理感興趣，有的對后臺感興趣。所以你們可以根據(jù)自己感興趣的方向，網(wǎng)上搜索相關(guān)資料，加以深入的學(xué)習(xí)，規(guī)劃好自己未來的方向。只要堅持，你就能精通 Python，成為未來搶手的人才。
學(xué)習(xí)Python人工智能需要什么基礎(chǔ)
1.高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識首先，你是零基礎(chǔ)的話，就先將高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識學(xué)透，從基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析、線性代數(shù)及矩陣等等入門，只有基礎(chǔ)有了，才會層層積累，不能沒有邏輯性的看一塊學(xué)一塊。
2.有一定的英語水平
試想，如果你連基礎(chǔ)的英語單詞都看不懂，還怎么寫代碼呢?畢竟代碼都是由英文單詞組成的。所以啊，把英文水平提升上來吧，這個非常非常重要的。
3.Python
Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言制作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯(lián)結(jié)在一起。比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而后封裝為Python可以調(diào)用的擴展類庫。這也是人工智能必備知識。
另外，還要提到的一點是：機器學(xué)習(xí)屬于人工智能的一個分支，它是讓機器能具備擺脫對人工指令的依賴，能按照一定的算法開展自主學(xué)習(xí)的能力，它的出現(xiàn)才真正讓“人工智能”不枉智能二字。
的優(yōu)勢突出：
1、是業(yè)內(nèi)僅有的一家敢推出“兩周免費試聽，不滿意不繳費”的政策，讓學(xué)員更真實地了解學(xué)校、了解自己是否適合做開發(fā);
2、0學(xué)費入學(xué)，工作后分期還款，學(xué)員畢業(yè)能找到好工作;
3、權(quán)威資深師資陣容，業(yè)內(nèi)極具責(zé)任心、懂教學(xué)、擁有超強技術(shù)、有大型項目經(jīng)驗實戰(zhàn)派講師授課，由業(yè)內(nèi)*專家及企業(yè)技術(shù)骨干組成;
4、自主研發(fā)QFTS教學(xué)系統(tǒng)，擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的開發(fā)培訓(xùn)課程體系，講練學(xué)相結(jié)合，課程內(nèi)容緊貼當(dāng)前前沿實用技術(shù)和企業(yè)實際需求;
5、企業(yè)級項目實戰(zhàn)訓(xùn)練，讓學(xué)員參與真實的企業(yè)級項目研發(fā)，然后讓學(xué)員畢業(yè)后就能獨立設(shè)計開發(fā)自己的上線項目。