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python和人工智能哪个好，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：为何人工智能(AI)*Python？读完这篇文章你就知道了，网上的python培训真的是一片韭菜地吗？??。

1.为何人工智能(AI)*Python？读完这篇文章你就知道了

为何人工智能(AI)*Python？读完这篇文章你就知道了。我们看谷歌的基本上所有的代码都是C++和Python，其他语言一般只有几千行 。如果讲运行速度的部分，用C++，如果讲开发效率，用Python，谁会用Java这种高不成低不就的语言搞人工智能呢？Python虽然是脚本语言，但是因为容易学，迅速成为科学家的工具（MATLAB也能搞科学计算，但是软件要钱，且很贵），从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据计算，用Python是很自然的，简单高效。Python有非常多优秀的深度学习库可用，现在大部分深度学习框架都支持Python，不用Python用谁？人生苦短，就用Python。python现在的确已经很火了，这已是一个不需要争论的问题。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。不过市场上还有一些杂音。最近一个有意学习数据科学的朋友跟我说，她的一个朋友建议她从 Java 入手，因为 Hadoop 等大数据基础设施是用 Java 写的。在这里我要明确表个态，对于希望加入到 AI 和大数据行业的开发人员来说，把鸡蛋放在 Python 这个篮子里不但是安全的，而且是必须的。或者换个方式说，如果你将来想在这个行业混，什么都不用想，先闭着眼睛把 Python 学会了。当然，Python不是没有它的问题和短处，你可以也应该有另外一种甚至几种语言与 Python 形成搭配，但是Python 将坐稳数据分析和 AI *语言的位置，这一点毫无疑问。我甚至认为，由于 Python 坐稳了这个位置，由于这个行业未来需要大批的从业者，更由于Python正在迅速成为全球大中*编程入门课程的*教学语言，这种开源动态脚本语言非常有机会在不久的将来成为*种真正意义上的编程世界语。下面分享一个python实现人工智能的代码的脚本，进行AI人工智能python实现人机对话：【实现思路】AIMLAIML由Richard Wallace发明。他设计了一个名为 A.L.I.C.E. （ Internet Computer Entity 人工语言网计算机实体） 的机器人，并获得了多项人工智能大奖。有趣的是，图灵测试的其中一项就在寻找这样的人工智能：人与机器人通过文本界面展开数分钟的交流，以此查看机器人是否会被当作人类。本文就使用了Python语言调用AIML库进行智能机器人的开发。本系统的运作方式是使用Python搭建服务端后台接口，供各平台可以直接调用。然后客户端进行对智能对话api接口的调用，服务端分析参数数据，进行语句的分析，最终返回应答结果。当前系统前端使用HTML进行简单地聊天室的设计与编写，使用异步请求的方式渲染数据。【开发及部署环境】开发环境：Windows 7 ×64 英文版JetBrains PyCharm 2021.1.3 x64测试环境：Windows 7 ×64 英文版部分代码：这是部分代码展示,如果十五年之后，所有40岁以下的知识工作者，无分中外，从医生到建筑工程师，从办公室秘书到电影导演，从作曲家到销售，都能使用同一种编程语言进行基本的数据处理，调用云上的人工智能 API，操纵智能机器人，进而相互沟通想法,那么这一普遍编程的协作网络，其意义将远远超越任何编程语言之争。目前看来，Python 最有希望担任这个角色。Python 已经是数据分析和 AI的*语言，网络攻防的*黑客语言，正在成为编程入门教学的*语言，云计算系统管理*语言。Python 也早就成为Web 开发、游戏脚本、计算机视觉、物联网管理和机器人开发的主流语言之一，随着 Python 用户可以预期的增长，它还有机会在多个领域里登顶。如果要从科技领域找出*的变化和革新，那么我们很难不说到“人工智能”这个关键词。人工智能催生了大量新技术、新企业和新业态，为个人、企业、*乃至全球提供了新的经济增长点，上到谷歌、苹果、百度等巨头，下到各类创业公司，人工智能已成为一个现象级的风口。短短几年时间，图片自动归类、人脸识别已经成为非常通用的功能，自然语言作为一种交互方式正在被各种语音助理广泛运用，无人车驾驶突飞猛进，AlphaGo战胜围棋冠军，仿生机器人的技术迭代，未来几十年的城市交通和人类的生活方式都将会被人工智能所改变。而且Python有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能，Python官方库里都有相应的模块进行支持，直接下载调用后，在基础库的基础上再进行开发，大大降低开发周期，避免重复造轮子，还有python的是可移植性、可扩展性、可嵌入性、少量代码可以做很多事，这就是为何人工智能(AI)*Python。如果有想一起学习交流Python，获取更多Python学习干货的朋友可以关注我主页哦~不定期更新关于Python学习的各种方法窍门与避坑指南！（转自脚本之家）

2.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。