Python都要学啥?走数据分析的话合适吗?
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python都要学啥?走数据分析的话合适吗?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Python在数据分析领域是比较擅长的,学完可以走数据分析的方向的。系统的学Python,你需要学这些模块的内容:
1、Python核心编程:Python语言基础、mysql、Linux
2、全栈开发:Web编程基础、Django框架、Flask框架、Tornado框架
3、网络爬虫:数据爬取、Scrapy框架项目、分布式爬虫框架
4、人工智能:数据分析、深度学习、机器学习等
学完这些内容,可以从事的岗位有:数据分析工程师、Python开发工程师、爬虫开发工程师、Python运维自动化工程师、Web全栈开发工程师、人工智能工程师等
希望能给你带来参考 参考技术A 蛮合适的呀 我就是走数据分析
从基础开始学吧 比较容易上手 参考技术B 这是Python全栈开发+人工智能课程大纲:
阶段一:Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括:Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二:Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括:面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三:前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括:html、CSS、javascript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四:WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括:Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五:爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括:爬虫开发实战。
阶段六:全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括:企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七:数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括:金融量化分析。
阶段八:人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括:机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。
阶段九:自动化运维&开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括:CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十:高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括:GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
学人工智能先要学啥?
想学人工智能首先应该了解人工智能。人工智能的定义,核心,现在的发展状况,趋势,前景。这些基础的认知还是要有的。
还有人工智能的基础入门就是先要学会python这门语言。
python派森是一种高级的编程语言,简单易学,开源,在计算机领域所有的关于程序代码的专业都与python有关系,所以它也是人工智能的基础语言。学好python入门是关键,入门知识不需要老师自己在网上找资料就可以我推荐你去尚学堂的官网上学习,里面有免费的视频入门资料,而且还可以免费试学。如果你是在找不到的话可以关注我,留言个我,我会把入门的视频资料发给你。 参考技术A 人工智能是一个包含很多学科的交叉学科,你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学,要有一定的哲学基础,有科学方法论作保障。人工智能学习路线最新版本在此奉上:
首先你需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析;
其次需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;
当然还有各个领域需要的算法,比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;
算法很多需要时间的积累。
然后,需要掌握至少一门编程语言,毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件,一些电类基础课必不可少;
人工智能一般要到研究生才会去学,本科也就是蜻蜓点水看看而已,毕竟需要的基础课过于庞大。
刚才提到的这些学科的每一门都是博大精深的,但同时很多事物都是相通的,你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通,很容易。在这中间关键是要有自己的思考,不能人云亦云。毕竟,人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科。
人工智能的首选语言是Python,因此大家一定要学好Python语言。人工智能学习的重点是机器学习:
1、斯坦福大学公开课 :机器学习课程
2、数据分析竞赛kaggle
3、Deep learning-author Joshua Bengio
机器学习书单python实战编程
1、Python for Data Analysis
2、SciPy and NumPy
3、Machine Learning for Hackers
4、Machine Learning in Action 参考技术B 首先你需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析
其次需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累;
然后,需要掌握至少一门编程语言,毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少;
人工智能一般要到研究生才会去学,本科也就是蜻蜓点水看看而已,毕竟需要的基础课过于庞大。
而这些基本上机构是教不了的,顶多教一下python,而py自学即可,我便是在动力节点学习java毕业工作后在自学py的。 参考技术C 都是零基础入学的,这是人工智能的所有课程,要是感兴趣的话,可以了解一下:
第一阶段
前端开发 Front-end Development
1、桌面支持与系统管理(计算机操作基础Windows7)
2、Office办公自动化
3、WEB前端设计与布局
4、javaScript特效编程
5、Jquery应用开发
第二阶段
核心编程 Core Programming
1、Python核心编程
2、MySQL数据开发
3、Django 框架开发
4、Flask web框架
5、综合项目应用开发
第三阶段
爬虫开发 Reptile Development
1、网络爬虫开发
2、爬虫项目实践应用
3、机器学习算法
4、Python人工智能数据分析
5、python人工智能高级开发
第四阶段
人工智能 PArtificial Intelligence
1、实训一:WEB全栈开发
2、实训二:人工智能终极项目实战 参考技术D
首先,数学当然少不了
数学是一切理论的基础,基本上学习高等数学,线性代数,复变函数等,离散数学是以计算机工作思维的数学逻辑,所以尤其重要。
其次是数据结构
数据是人工智能的基础,人工智能必须得扎根在数据肥沃土壤上,才能更加茂盛鲜艳,所以对于数据相关课程的学习显得尤为重要
然后是编程
是将整个数学模型得以实现的技术基础,对于编程掌握一门语言便可,其它语言基本上类似相通的,建议学习Python,简单容易入手,太难的学习起来容易放弃
以上是关于Python都要学啥?走数据分析的话合适吗?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章