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人工智能哪家，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：关于Python的3个谎言，别再盲目学Python了（含视频及书籍资源），如何看待学习人工智能*Python？，学Python人工智能有没有前途？，网上的python培训真的是一片韭菜地吗？??。

1.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。

2.如何看待学习人工智能*Python？

人工智能作为现如今IT行业最火爆的词汇之一，受到来自社会各界的关注。各种各样的IT培训机构也纷纷加入这股浪潮，推出了人工智能的课程。细心的小伙伴可能发现了，不管是在哪一家培训机构，人工智能和Python总是分不开的。为什么学习人工智能一定要用Python呢，我们这里简单的分析一下。1、人生苦短，我用Python：简单、高效、易入门在讨论为什么选择Python之前我们首先得知道Python是个什么东西。Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。它的设计初衷就是优雅、明确、简单。比起同样是面向对象的Java语言，函数、模块、字符串、数字对于Python来说全都是对象，而不像Java中还有基本类型一说。有些小伙伴可能要问了，Python作为脚本语言，运行速度没有Java和c++快，为什么还要选择Python。人工智能的核心计算全是C语言写好的底层，Python只是写逻辑。不是说C语言写不了上层逻辑，只是代码量太大，开发效率低。运行速度可以通过硬件升级来提升，但是开发速度却不能通过堆人手来提升。对于目前人工智能的应用来说，快速开发比快速执行更有效。2、Python具有丰富而强大的库，昵称胶水语言上面我们提到人工智能真正的计算是依靠于C语言来完成的。要想编写人工智能的逻辑，就需要一个从其他语言到C语言的借口，Python是门槛*最容易的。而且Python在历史上也一直充当着科学计算和数据分析的重要工具的角色，有numpy这样的基础库既减少了开发的工作量，也方便从业人员上手。3、python应用领域广泛，上天支持航天航空系统开发，下至小游戏开发，几乎无所不能。Python是通用语言，什么地方都可以用，不过*应用场景是那些追求开发速度而不太在乎运行效率的地方。Python现在*的应用是web后台，然后还有linux系统管理，各种平台下快速原型开发，小工具编写，或者作为粘合语言来调度其他语言写的东西。这里我们简单举几个例子。①web应用开发服务器端编程，具有丰富的Web开发框架，如Django和，快速完成一个网站的开发和Web服务。典型如国内的豆瓣、果壳网等;国外的Google、Dropbox等。②系统网络运维在运维的工作中，有大量重复性工作的地方，并需要做管理系统、监控系统、发布系统等，将工作自动化起来，提高工作效率，这样的场景Python是一门非常合适的语言。③3D游戏开发Python有很好的3D渲染库和游戏开发框架，有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、Pykyra等，对于想要进军游戏行业的同学们，Python也是一个不错的选择。4、2021IEEE Spectrum编程语言排行榜，Python彻底甩掉java，位居48种编程语言之首Python不但雄踞*，在综合指数、用户增速、就业优势和开源语言单项中，全都霸占榜首。开发人工智能的人不一定都是非常专业的程序员，很多学术界和从事数据分析的人并不熟悉编程。如果说要选择一门语言来入门编程，Python绝对是*。精简了很多不必要的符号，便于阅读理解，尽可能的接近自然语言，编程简单直接，适合初学编程者。即使是非计算机专业的0基础小白也可以分分钟入门。这就是为什么Python可以被这么多人选择和喜爱的理由。5、Python作为大中小教育编程语言首先入门语言，可谓上可直通人工智能，下则对接初高中编程入门Python作为一门编程语言，今年以来热度和影响力持续上升，已经上升到了*战略的层面上。山东省在*出版的*信息技术*教材中加入了Python的内容；编程界也一直有传言浙江省将对中学信息技术教材进行改动，VB已死，Python当立。*相关教育*对于“人工智能普及”格外重视，不仅将Python列入到*、中学和高中等传统教育体系中，并借此为未来*和社会发展奠定了人工智能的人才培养基础，逐步由底层向高层推动“全民学Python”，从而进一步实现人工智能技术的推动和社会人才结构的更迭。说了这么多Python的好处你是不是也心动了呢？那就来学习一下吧PS:阿里巴巴推荐的视频教程获取方式： 评论区评论“ 学习 ”，即可免费获取！主动找小编也可获取

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.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。