python要学些啥

Posted 2023-05-05

阶段一：Python开发基础
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
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
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
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
爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
金融量化分析。
阶段八：人工智能
机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。
阶段九：自动化运维&开发
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
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。 参考技术A Python主要应用在大数据分析，爬虫开发，全栈开发，自动化开发和人工智能。Python之所以薪资高火，是因为在国内刚起步，但在国外和Java一样流行。国内很多人不会，人工智能刚起步。很多国内技术是由国外进来的，例如:微博这样的系统在国外叫Facebook，百度这样的业务在国外叫谷歌。华为这样的业务在国外叫思科，阿里这样的业务在国外叫亚马逊。都是由国外传到国内的；
1:Python薪资高，现在刚火起来在国内，在北上广深行发展一段时间在回二三线城市直接进管理层
2:Python是开发语言里面最简单的上手容易，简单不是说这个语言没含金量，是社会发展到这里了
3:Python是人工智能，自动化开发，数据分析，无人驾驶，无人机开发必备和基础的功底，这代表未来不希望10多年后还要不断学习或者被淘汰就像手动挡汽车，自动挡汽车，无人驾驶，越来越简单越来越方便.用最简单的逻辑实现最复杂的功能是开发语言趋势
4:就业以内部推荐为主，很多单位项目都用Python整改，兼容性，可靠性稳定性更好
5:Python做为国家战略规划已经加入到高中教材和二级考试，没有任何语言这么被重视从小学生抓起，现在少儿编程学的就是Python
课程内容大概讲什么能说下吗？
第一阶段：python开发入门
第二阶段：函数编程+常用标准库
第三阶段：面向对象+网络编程
第四阶段：核心网络编程+数据库
第五阶段：前端开发
第六阶段：web框架开发
第七阶段：web框架开发进阶
第八阶段：爬虫实战
第九阶段：企业项目实战
第十阶段：算法设计模式
第十一阶段：高并发业务解决方案

想要学人工智能需要学些啥python的知识

Python和人工智能的关系及应用，以及想要学人工智能的你，究竟需要学些什么Python的知识，先来上两张图人工智能和Python的图。

从上图可以看出，人工智能包含常用机器学习和深度学习两个很重要的模块，而下图中Python拥有matplotlib、Numpy、sklearn、keras等大量的库，像pandas、sklearn、matplotlib这些库都是做数据处理、数据分析、数据建模和绘图的库，基本上机器学习中对数据的爬取（scrapy）、对数据的处理和分析（pandas）、对数据的绘图（matplotlib）和对数据的建模（sklearn）在Python中全都能找到对应的库来进行处理。

所以，要想学习AI而不懂Python，那就相当于想学英语而不认识单词。

如果你想要学好python最好加入一个好的学习环境，可以来这个Q群，首先是629，中间是440，最后是234，这样大家学习的话就比较方便，还能够共同交流和分享资料

那么要想学人工智能，想学Python，那些东西要学习呢，下面给大家简单介绍下：

首先，你要学Python如何爬取数据，你要做数据分析、数据建模，起码你要有数据，这些数据来源有多种方法，但是很多都来自网络，这就是爬虫。

爬虫：requests、scrapy、selenium、beautifulSoup，这些库都是写网络爬虫需要使用到的，好好掌握这些东西，数据就有了。

然后，有了数据就可以进行数据处理和分析了，这个时候，你需要用到数据处理的一些库。

数据处理：Numpy、scipy、pandas、matplotlib，这些库分别可以进行矩阵计算、科学计算、数据处理、绘图等操作，有了这些库，你就可以一步步开始把数据处理成你需要的格式。

接着，数据符合你的格式以后，你就需要利用这些数据进行建模了，这个时候你用到的库也有很多。

建模：nltk、keras、sklearn，这些库主要是用于自然语言处理、深度学习和机器学习的，把这些用好了，你的模型就构建出来了。

最后，如果你的项目是基于Python开发的线上系统，你还可以学一学Python的Web开发，这样，你做的模型还能直接用在线上系统。

Web开发：django、flask、tornado，这些库搞明白了，你Web开发也就搞定了。

不过，有句话叫“人生苦短，我用Python”，之所以这么说是因为Python在实现各个功能的时候要远比其他语言简练的多，很多功能在Python中只需要一行代码搞定，但是在Java中你可能需要写好多好多代码才能实现。

就拿一个简单的例子，读写文件来说吧：

Python读写文件：

//读文件  

with open('readFile', 'r') as inFile:  

for line in inFile.readlines():  

print line  

...  

//写文件  

with open('writeFile', 'w') as outFile:  

outFile.write("...")

Java读写文件：

import java.io.InputStreamReader;  

import java.io.FileInputStream;  

import java.io.FileReader;  

import java.io.FileWriter;  

import java.io.BufferedWriter;  

import java.io.File;  

BufferedReader br1 = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("read_file1")));  

BufferedReader br2 = new BufferedReader(new FileReader("read_file2"));  

String line = null;  

while((line = br1.readLine())!=null)  

System.out.println(line);  

...  

 

File outfile = new File("write_file");  

if (!file.exists())  

file.createNewFile();  

 

//true = append file  

FileWriter fileWritter = new FileWriter(file.getName(),true);  

BufferedWriter bufferWritter = new BufferedWriter(fileWritter);  

bufferWritter.write(data);  

bufferWritrer.flush();

bufferWritter.close();

各位学习人工智能的同胞们，你们看到了吧，就是一个简单的读写文件，Java的操作要比Python复杂太多太多！

在真实的工作中，我们需要做的事情是把大量的精力集中在数据上、数据分析和理解上，而不是花费30%-50%的时间去写代码，Python不光是提供了机器学习所需要的一切工具库，还能让你专注在数据处理和分析上，所以，要学习和进入人工智能行业的话，好好学习Python吧，骚年！

最后，附上一张今年语言排行榜。

参考技术A 随着人工智能时代呼声渐起，Python凭借其入门简单、应用广泛的优势成为很多想要入行互联网行业的人们的首选编程语言。如果你想学一门语言，可以从语言的适用性、学习的难易程度、企业主的要求几个方面考虑。从这几个角度看，学习Python都没有什么可挑剔的。如果你想要专业的学习Python开发，更多需要的是付出时间和精力，一般在2w左右，时间在4-6个左右。可以根据自己的实际需求去实地看一下，先好好试听之后，再选择适合自己的。只要努力学到真东西，前途自然不会差。 参考技术B 　　深度学习技术在现代社会的各个方面表现出了强大的功能，从Web搜索到社会网络内容过滤，再到电子商务网站上的商品推荐都有涉足。并且它越来越多地出现在消费品中，比如相机和智能手机。深度学习正在取得重大进展，有望成为计算机视觉、语音分析和许多其他领域内机器学习的主要形式。
　　深度学习本质上是深层的Python人工神经网络，它不是一项孤立的技术，而是数学、统计机器学习、计算机科学和人工神经网络等多个领域的综合。
　　想做好深度学习开发，在编程方面除了掌握python自身语法外，还应该着重掌握下面这些库：
　　pandas：超级excel，表格式操作数据，数据清洗和预处理的强大工具。
　　numpy：数值计算库，快的不要不要的。
　　matplotlib：模仿MATLAB的数据可视化工具。
　　scikit-learn：封装超级好的机器学习库，一些简便的算法用起来不要太顺手。
　　ipython notebook：数据科学家和算法工程师的笔记本。
　　深度学习看似难度大，掌握了正确的学习方法，入门还是很轻松的。
　　为了帮助行业人才更快地掌握人工智能技术，中公优就业联合中科院自动化研究所专家，开设人工智能《深度学习》课程，通过深度剖析人工智能领域深度学习技术，培养人工智能核心人才。
　　在为期5周的课程学习中，你将全面了解AI深度学习的相关知识，掌握人工神经网络及卷积神经网络原理、循环神经网络原理、生成式对抗网络原理和深度学习的分布式处理，并应用于企业级项目实战。
　　通过对专业知识的掌握，你会更系统地理解深度学习前沿技术，并对学会学习(元学习)、迁移学习等前沿主流方向发展有自己的想法。 参考技术C 人工bai智能是学科，不算技术。以du前的人工智能玩的是形式逻辑，实现走的是zhi专家系统。目前实现人工智能dao的路线主要是机器学习，深度学习是机器学习一个领域。 Python是编程语言，跟深度学习理论并没有直接关系，只是现在主要的深度学习框架都用Python来编程。你问还有什么，还有机器学习咯 参考技术D 看看这边，名气实力并存，有个比较好些