不管你是待业还是失业，在这个被互联网围绕的时代里，选择学python人工智能，就多了一项技能，还怕找不到工作？，还怕不好找工作？小编就来告诉你这个专业的优势到底体现在哪里：python人工智能学习需要学什么？，关于Python的3个谎言，别再盲目学Python了（含视频及书籍资源），学Python人工智能有没有前途？，有人问，普通人学python有意义吗？看看这位大佬怎么说，网上的python培训真的是一片韭菜地吗？??。

1.python人工智能学习需要学什么？

有不少同学学习 Python 的原因是对人工智能感兴趣，有志于从事相关行业。今天我们来聊聊这个方向所需要的一些技能。python人工智能学习需要学什么？这里我们主要谈论的是编程技能。如果你打算采用 Python 作为主要开发语言（这也是目前人工智能领域的主流），那么 Python 的开发基础是必须得掌握的，这是一切基于 Python 开发的根基。你得对 Python 的基本语法、数据类型、常见模块有所了解，能正确使用条件、循环等逻辑，掌握 list、dict 等数据结构及其常用操作，了解函数、模块、面向对象的概念和使用等等。在对此已经熟练之后，你需要学习数据处理相关的 Python 工具库： 提供了许多数学计算的数据结构和方法，较 Python 自身的 list 效率高很多。它提供的 ndarray 大大简化了矩阵运算。Pandas基于 NumPy 实现的数据处理工具。提供了大量数据统计、分析方面的模型和方法。一维的 Series，二维的 DataFrame 和三维的 Panel 是其主要的数据结构。SciPy进行科学计算的 Python 工具包，提供了诸如微积分、线性代数、信号处理、傅里叶变换、曲线拟合等众多方法。 最基础的绘图工具。功能丰富，定制性强，几乎可满足日常各类绘图需求，但配置较复杂。只要你用 Python 和数据打交道，就绕不开以上这几个库，所以务必学习一下。而在此之后，你就需要根据自己的具体方向，选择更专业的工具包进行研究和应用。Python 在人工智能方面最有名的工具库主要有：Scikit--Learn 是用 Python 开发的机器学习库，其中包含大量机器学习算法、数据集，是数据挖掘方便的工具。它基于 NumPy、SciPy 和 ，可直接通过 pip 安装。 最初由 Google 开发，用于机器学习的研究。 可以在 GPU 或 CPU 上运行，在深度学习领域表现优异。目前无论是在学术研究还是工程应用中都被广泛使用。但 相对来说更底层，更多时候我们会使用基于它开发的其他框架。 是成熟而稳定的深度学习库。与 类似，它是一个比较底层的库，适合数值计算优化，支持 GPU 编程。有很多基于 Theano 的库都在利用其数据结构，但对于开发来说，它的接口并不是很友好。 是一个高度模块化的神经网络库，用 Python 编写，能够在 或 Theano 上运行。它的接口非常简单易用，大大提升了开发效率。 在深度学习领域名气很大。它由伯克利视觉和学习中心（BVLC）和社区贡献者开发，具有模块化、高性能的优点，尤其在计算机视觉领域有极大的优势。Caffe 本身并不是一个 Python 库，但它提供了 Python 的接口。 也是一个老牌机器学习库。Facebook 人工智能研究所用的框架是 Torch，DeepMind 在被谷歌收购之前用的也是 Torch（后转为 ），足见其能力。但因 Lua 语言导致其不够大众。直到它的 Python 实现版本 PyTorch 的出现。MXNet亚马逊 AWS 的默认深度学习引擎，分布式计算是它的特色之一，支持多个 CPU/GPU 训练网络。借助这些强大的工具，你已经可以使用各种经典的模型，对数据集进行训练和预测。但想成为一名合格的人工智能开发者，仅仅会调用工具的 API 和调参数是远远不够的。Python 是人工智能开发的重要工具，编程是此方向的必备技能。但并不是掌握 Python 就掌握了人工智能。人工智能的核心是机器学习（Machine Learning）和深度学习。而它们的基础是数学（高等数学/线性代数/概率论等），编程是实现手段。所以你想要进入这个领域，除了编程技能外，数学基础必不可少，然后还要去了解数据挖掘、机器学习、深度学习等知识。这不是条几个月就能速成的路，但坚持下去一定会有所收获。

2.关于Python的3个谎言，别再盲目学Python了（含视频及书籍资源）

本人18年自学Python，现在是一名前端开发。虽然不是大佬，但我还是想先泼点冷水！不要被市面上的各种Python培训广告冲昏了头脑：① 学完Python，并不能立马拿一两万的工资，甚至可能找不到工作！②Python也没有那么简单，不是有手就行！③别想着1个月、2个月就能学会，你至少得腾出半年时间全职学习！如果你还是执意要学Python，那么好，接下来我们看看怎么学。Python作为一门脚本语言，难度上相较于其他语言略微简单点。但对于没有计算机基础的人来说，可能最开始配置Python编译环境都能让他望而却步。这里推荐一个无需安装配置的在线编程平台（新手可以先在线写一段时间的代码，适应下）边学边练，零基础在线编程学习平台 1、Python学习路线图学习一定不是盲目的，只有先明确了要学哪些东西，怎么学，才能更高效地去学Python。这是Python的整个知识体系图谱，对于新手来说，没必要学那么多。先把Python基础和进阶知识吃透，才是入门的关键。后续你是往前端开发深造，还是去新潮时髦的大数据、人工智能，就全凭自己的兴趣。但我相信这时候的你，应该不会像现在这么迷茫。2、关于如何学Python其实网上的Python课程很多，都是比较有体系的。学Python入门和进阶的知识，用网课完全足够。但Python本质上是对一门语言工具的运用，实战比理论更重要。我们在学习的时候一定要多敲、多练、多思考！！！写代码不只是跟着视频课或者照着书本写完就行的，我们要理清每行代码的逻辑。刚开始学，*对每一句代码都加以注释，帮助我们理清逻辑，加深印象。同时，学完一个知识点后应该多去找对应的案例来练习，做到理论与实战的深度结合。推荐一套免费的Python课：Python入门到精通137讲 这套Python课的每一个知识点讲完，都会有对应的实战案例来练习，强烈推荐给新手！3、Python学习资源Python学习网站名称链接说明代码课堂 Py编码规范中文版 Code Examples Module of the Week Py标准库的使用菜鸟教程 cookbook》算法类：《算法图解》《Python算法》《算法导论》计算机网络书籍：《计算机网络：自顶而下》《TCP/IP详解1：协议》《计算机网络基础》*，自学Python最重要的就是心态。我们在学习过程中必然会遇到很多难题，可能自己想破脑袋都无法解决。这都是正常的，千万别急着否定自己，怀疑自己。找一个靠谱点的师兄，没事知乎一下，其实这些难题也就迎刃而解了。

3.学Python人工智能有没有前途？

有前途Python语言火爆全球，已经成为世界上排首位的编程语言。目前，国内Python人才缺口高达40万，部分领域如人工智能、大数据开发人才稀缺， 年薪二十万都招不到人。据职友集数据显示，与Python有关的招聘职位共30851 条，分别来自47家招聘网站。人才需求大，薪资自然就高，现在学Python当然是有前途的。

4.有人问，普通人学python有意义吗？看看这位大佬怎么说

普通人学python有意义吗？现在随着python越来越火，尤其是它成为了人工智能的*编程语言，还被纳入了中*的教育中。并且python的应用范围很广泛，可以解决很多专业或非专业的问题。但python真的适合普通人学习吗？我个人认为可以从以下两点来看看：*，python是否能对你现有的工作有帮助python中有两个最常见的应用方向，Python爬虫、python数据分析，而这两者都可以用来批量获取和分析数据的技术。比如，编程小十经常写作，可能就需要各种素材，这时就可以利用爬虫快速地获取大量的写作素材，然后形成自己的素材库，这对于写作效率会有很大的提高。比如：《从零开始学Python网络爬虫》高清版.md · 编程小十/python电子书 - Gitee.com从零开始学python爬虫，22个爬虫实战案例，从零开始教你学python爬虫。再比如，从事财务工作，面对着大量数据，python同样可以轻松处理。比如：《从零开始学Python数据分析与挖掘》PDF高清完整版.md · 编程小十/python电子书 - Gitee15种可视化图形和10个常用的数据挖掘算法和实战项目，从零开始教你学Python数据分析。所以，我认为，如果python对于你现有的工作会有帮助，那你学python就是有意义的。第二，python是否能给你带来更多的收入这里说的带来更多的收入，不单指工作做得好，然后升职加薪的收入，而主要是指额外的收入。在很多网站上，其实都可以看到程序员兼职的信息，而python也可以，无论是爬虫、数据分析，或者是用python做网站做小程序，都是可以赚到一部分额外收入。普通人学python有意义吗？我认为只要能认清自己学习的目的，不管是用于专业的产品开发，还是辅助工作提升效率，那都一定是有意义的。

5.网上的python培训真的是一片韭菜地吗？

大多数人对某种语言的追捧，本质上只是对资本市场下某种需求的追逐在我身边学python的只有两类人：搞数据分析的，搞人工智能的一般人做不了人工智能，大多数人都是奔着做数据分析去的，像爬虫、可视化、数据采集这种，不得不说python在这方面确实很优秀，毕竟是万能的胶水语言嘛恰好，数据分析和人工智能都是大火的岗位，新兴、稀缺、高薪， 多少人抢破了头也要挤进来有这么多韭菜，资本市场还不狠狠收割一波，所以市场就开始疯狂鼓吹，像那些培新机构，鼓吹学python就能找到好工作，就能升职加薪市场吹得厉害了，那些企业也就懵了，python相关的岗位井喷式的就爆出来了，然后又吸引了更多韭菜过来凑热闹，市场就再收割想想之前的安卓、IOS，想想之前的java，想想PHP，再想想现在的python，感觉不是很相像吗？数分需要学Python吗？答案显然不是。不管是python、R还是Excel、spss，这些都是数据分析的工具，对于数据分析，我一直强调核心是业务，通过业务的分析逻辑影射到数据分析的处理逻辑，而数据分析工具则是帮助我们实现结果的手段如果把数据分析的结果比喻成你要去的一个目的地，那么python只是可以到达这个目的地的一个交通工具，换句话来说，你换个工具也能做到，所以python和数据分析之间，并没有不可分割的关系既然关乎到选工具，肯定是选择*用工具才能够最快达到目的，那python是不是数据分析工具的*选择呢？不一定是。不一样的路适合的交通工具不一样，同样，不一样的类型的数据分析工作，合适的数据分析工具也不一样在实际工作中，数据分析这个大类的岗位层次不一，岗位职能也大不相同，在不同的公司，同样都叫数据分析师的岗位，可能一个就是给业务取数，提供基础数据支撑，而另一个却要涉及数据建模、挖掘。我这里把数据分析笼统的分类业务向和技术向两类：业务类分析师，侧重业务分析，一般*在业务*，或者有单独数据分析*，最要工作内容就是对特定业务做专题分析，通过对数据分析来做一些业务规划、方案等。日常的工作大多就是整理报表，做一些探索性的业务分析，解决业务问题。技术类分析师，一般都在IT部、数据中心。根据从事的工作环节不同，被分成数据库工程师，ETL工程师，爬虫工程师，算法工程师等角色，主要的工作一般有数据仓库搭建、专题分析、建模分析、数据挖掘预测等。说完数据分析师的工作内容，再来看目前市场流行的几类数据分析工具：Excel、python/R、BI工具先说大家都熟悉的Excel，excel在数据分析领域的地位不可动摇，尤其对入门新手来说，大部分的人在进入工作之前都多少接触Excel所以在此基础上要做数据分析，学习Excel是最合适不过的，从简单的表格制作，数据透视表，写公式，再到VBA语言，基本能够满足80%业务人员的分析需求回到正题，我们再说BI工具，BI的诞生，目的是为了缩短从业务数据到经营决策的时间，提高决策效率，所以它的产品设计理念就是围绕提高数据分析的过程展开的和Excel相比，BI工具在分析流程上更加简化，以我用过的FineBI为例，从数据链接、数据处理、到可视化图表分析，很多功能都是封装好的，鼠标点击拖拽就能迅速完成一次分析这样的可视化操作界面让BI的学习门槛大大降低，更适合面向企业中的业务分析人员另外，在面对大数据量分析时，BI工具也能弥补Excel的不足，还有一个吸引人的点，就是BI工具的可视化效果在Excel中制作动态图表或者高级的可视化图表效果，需要经过诸多复杂的步骤，用编程语言实现，也需要一行行代码调整，才能得到想要的效果但是在BI工具中，简单拖拽设置，就能制作出令人惊艳的可视化图表不过，因为BI工具是非开源的，所以在功能上有局限性，如果产品没有设计某一项功能，可能就没有办法完成分析工作这时候python或R这类编程语言就显得更加灵活了，只要代码写得好，基本没有实现不了的东西*总结一下，工具的选择要根据自身需要，而不是哪个火学哪个，只有最适合自己的才是*的像财务、人事、运营这类的基础业务分析，excel完全就够用了，如果想要提升效率，追求可视化效果，BI工具也是不错的选择，完全没有必要花费极大的精力去凑Python的热闹，当然如果你对编程很感兴趣，那当我没说为啥python这么火？当然是因为好赚钱，以前互联网兴起的时候，各种java、C++的培训炒的火热，培训机构大把大把捞金现在大数据时代来了，数据分析、数据挖掘、人工智能的概念又火了，一片新的韭菜地出现在眼前，培训机构们还能放着这么多的钱不赚？随便拿个业内TOP数据分析师的薪资给你画个月入2W的大饼，实际上你入职大概率6-8K，而且你在培训课里学到那点皮毛功夫，还要面临全网被割韭菜的各行各业神仙转行来和你PK，*能找到心仪工作的少之又少更惨的是一些无辜小白，在原来的岗位干的好好的，看到营销文案，一股心血来潮要转行，花了大价钱大精力去报班学python，*转行也转不了，反而没在自身的岗位上有什么提升，挣大钱的梦破碎了*再强调一下，大部分的数据分析师本质是个业务辅助岗位，核心是对业务的理解能力和数据敏感度，像下面这张图里写的那些告诉你学python就能入门数据分析，学python就能做好数据分析的，百分之90都是为了赚钱另外，想转行数据分析的也要慎重考虑，这一行也并不是你想象的那么美好谨以此文送给想要学习python的大家，个人观点，切勿对号入座！

就拿大数据说话，优势一目了然，从事IT行业，打开IT行业的新大门，找到适合自己的培训机构，进行专业和系统的学习。