不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個被互聯(lián)網(wǎng)圍繞的時代里，選擇學(xué)python人工智能哪家，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來告訴你這個專業(yè)的優(yōu)勢到底體現(xiàn)在哪里：關(guān)于Python的3個謊言，別再盲目學(xué)Python了（含視頻及書籍資源），如何看待學(xué)習(xí)人工智能*Python？，學(xué)Python人工智能有沒有前途？，網(wǎng)上的python培訓(xùn)真的是一片韭菜地嗎？??。

1.關(guān)于Python的3個謊言，別再盲目學(xué)Python了（含視頻及書籍資源）

本人18年自學(xué)Python，現(xiàn)在是一名前端開發(fā)。雖然不是大佬，但我還是想先潑點冷水！不要被市面上的各種Python培訓(xùn)廣告沖昏了頭腦：① 學(xué)完P(guān)ython，并不能立馬拿一兩萬的工資，甚至可能找不到工作?、赑ython也沒有那么簡單，不是有手就行！③別想著1個月、2個月就能學(xué)會，你至少得騰出半年時間全職學(xué)習(xí)！如果你還是執(zhí)意要學(xué)Python，那么好，接下來我們看看怎么學(xué)。Python作為一門腳本語言，難度上相較于其他語言略微簡單點。但對于沒有計算機基礎(chǔ)的人來說，可能最開始配置Python編譯環(huán)境都能讓他望而卻步。這里推薦一個無需安裝配置的在線編程平臺（新手可以先在線寫一段時間的代碼，適應(yīng)下）邊學(xué)邊練，零基礎(chǔ)在線編程學(xué)習(xí)平臺 1、Python學(xué)習(xí)路線圖學(xué)習(xí)一定不是盲目的，只有先明確了要學(xué)哪些東西，怎么學(xué)，才能更高效地去學(xué)Python。這是Python的整個知識體系圖譜，對于新手來說，沒必要學(xué)那么多。先把Python基礎(chǔ)和進階知識吃透，才是入門的關(guān)鍵。后續(xù)你是往前端開發(fā)深造，還是去新潮時髦的大數(shù)據(jù)、人工智能，就全憑自己的興趣。但我相信這時候的你，應(yīng)該不會像現(xiàn)在這么迷茫。2、關(guān)于如何學(xué)Python其實網(wǎng)上的Python課程很多，都是比較有體系的。學(xué)Python入門和進階的知識，用網(wǎng)課完全足夠。但Python本質(zhì)上是對一門語言工具的運用，實戰(zhàn)比理論更重要。我們在學(xué)習(xí)的時候一定要多敲、多練、多思考?。?！寫代碼不只是跟著視頻課或者照著書本寫完就行的，我們要理清每行代碼的邏輯。剛開始學(xué)，*對每一句代碼都加以注釋，幫助我們理清邏輯，加深印象。同時，學(xué)完一個知識點后應(yīng)該多去找對應(yīng)的案例來練習(xí)，做到理論與實戰(zhàn)的深度結(jié)合。推薦一套免費的Python課：Python入門到精通137講 這套Python課的每一個知識點講完，都會有對應(yīng)的實戰(zhàn)案例來練習(xí)，強烈推薦給新手！3、Python學(xué)習(xí)資源Python學(xué)習(xí)網(wǎng)站名稱鏈接說明代碼課堂 Py編碼規(guī)范中文版 Code Examples Module of the Week Py標(biāo)準(zhǔn)庫的使用菜鳥教程 cookbook》算法類：《算法圖解》《Python算法》《算法導(dǎo)論》計算機網(wǎng)絡(luò)書籍：《計算機網(wǎng)絡(luò)：自頂而下》《TCP/IP詳解1：協(xié)議》《計算機網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)》*，自學(xué)Python最重要的就是心態(tài)。我們在學(xué)習(xí)過程中必然會遇到很多難題，可能自己想破腦袋都無法解決。這都是正常的，千萬別急著否定自己，懷疑自己。找一個靠譜點的師兄，沒事知乎一下，其實這些難題也就迎刃而解了。

2.如何看待學(xué)習(xí)人工智能*Python？

人工智能作為現(xiàn)如今IT行業(yè)最火爆的詞匯之一，受到來自社會各界的關(guān)注。各種各樣的IT培訓(xùn)機構(gòu)也紛紛加入這股浪潮，推出了人工智能的課程。細(xì)心的小伙伴可能發(fā)現(xiàn)了，不管是在哪一家培訓(xùn)機構(gòu)，人工智能和Python總是分不開的。為什么學(xué)習(xí)人工智能一定要用Python呢，我們這里簡單的分析一下。1、人生苦短，我用Python：簡單、高效、易入門在討論為什么選擇Python之前我們首先得知道Python是個什么東西。Python是一種面向?qū)ο蟆⒔忉屝陀嬎銠C程序設(shè)計語言。它的設(shè)計初衷就是優(yōu)雅、明確、簡單。比起同樣是面向?qū)ο蟮腏ava語言，函數(shù)、模塊、字符串、數(shù)字對于Python來說全都是對象，而不像Java中還有基本類型一說。有些小伙伴可能要問了，Python作為腳本語言，運行速度沒有Java和c++快，為什么還要選擇Python。人工智能的核心計算全是C語言寫好的底層，Python只是寫邏輯。不是說C語言寫不了上層邏輯，只是代碼量太大，開發(fā)效率低。運行速度可以通過硬件升級來提升，但是開發(fā)速度卻不能通過堆人手來提升。對于目前人工智能的應(yīng)用來說，快速開發(fā)比快速執(zhí)行更有效。2、Python具有豐富而強大的庫，昵稱膠水語言上面我們提到人工智能真正的計算是依靠于C語言來完成的。要想編寫人工智能的邏輯，就需要一個從其他語言到C語言的借口，Python是門檻*最容易的。而且Python在歷史上也一直充當(dāng)著科學(xué)計算和數(shù)據(jù)分析的重要工具的角色，有numpy這樣的基礎(chǔ)庫既減少了開發(fā)的工作量，也方便從業(yè)人員上手。3、python應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，上天支持航天航空系統(tǒng)開發(fā)，下至小游戲開發(fā)，幾乎無所不能。Python是通用語言，什么地方都可以用，不過*應(yīng)用場景是那些追求開發(fā)速度而不太在乎運行效率的地方。Python現(xiàn)在*的應(yīng)用是web后臺，然后還有l(wèi)inux系統(tǒng)管理，各種平臺下快速原型開發(fā)，小工具編寫，或者作為粘合語言來調(diào)度其他語言寫的東西。這里我們簡單舉幾個例子。①web應(yīng)用開發(fā)服務(wù)器端編程，具有豐富的Web開發(fā)框架，如Django和，快速完成一個網(wǎng)站的開發(fā)和Web服務(wù)。典型如國內(nèi)的豆瓣、果殼網(wǎng)等;國外的Google、Dropbox等。②系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運維在運維的工作中，有大量重復(fù)性工作的地方，并需要做管理系統(tǒng)、監(jiān)控系統(tǒng)、發(fā)布系統(tǒng)等，將工作自動化起來，提高工作效率，這樣的場景Python是一門非常合適的語言。③3D游戲開發(fā)Python有很好的3D渲染庫和游戲開發(fā)框架，有很多使用Python開發(fā)的游戲，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、Pykyra等，對于想要進軍游戲行業(yè)的同學(xué)們，Python也是一個不錯的選擇。4、2021IEEE Spectrum編程語言排行榜，Python徹底甩掉java，位居48種編程語言之首Python不但雄踞*，在綜合指數(shù)、用戶增速、就業(yè)優(yōu)勢和開源語言單項中，全都霸占榜首。開發(fā)人工智能的人不一定都是非常專業(yè)的程序員，很多學(xué)術(shù)界和從事數(shù)據(jù)分析的人并不熟悉編程。如果說要選擇一門語言來入門編程，Python絕對是*。精簡了很多不必要的符號，便于閱讀理解，盡可能的接近自然語言，編程簡單直接，適合初學(xué)編程者。即使是非計算機專業(yè)的0基礎(chǔ)小白也可以分分鐘入門。這就是為什么Python可以被這么多人選擇和喜愛的理由。5、Python作為大中小教育編程語言首先入門語言，可謂上可直通人工智能，下則對接初高中編程入門Python作為一門編程語言，今年以來熱度和影響力持續(xù)上升，已經(jīng)上升到了*戰(zhàn)略的層面上。山東省在*出版的*信息技術(shù)*教材中加入了Python的內(nèi)容；編程界也一直有傳言浙江省將對中學(xué)信息技術(shù)教材進行改動，VB已死，Python當(dāng)立。*相關(guān)教育*對于“人工智能普及”格外重視，不僅將Python列入到*、中學(xué)和高中等傳統(tǒng)教育體系中，并借此為未來*和社會發(fā)展奠定了人工智能的人才培養(yǎng)基礎(chǔ)，逐步由底層向高層推動“全民學(xué)Python”，從而進一步實現(xiàn)人工智能技術(shù)的推動和社會人才結(jié)構(gòu)的更迭。說了這么多Python的好處你是不是也心動了呢？那就來學(xué)習(xí)一下吧PS:阿里巴巴推薦的視頻教程獲取方式： 評論區(qū)評論“ 學(xué)習(xí) ”，即可免費獲??！主動找小編也可獲取

3.學(xué)Python人工智能有沒有前途？

有前途Python語言火爆全球，已經(jīng)成為世界上排首位的編程語言。目前，國內(nèi)Python人才缺口高達(dá)40萬，部分領(lǐng)域如人工智能、大數(shù)據(jù)開發(fā)人才稀缺， 年薪二十萬都招不到人。據(jù)職友集數(shù)據(jù)顯示，與Python有關(guān)的招聘職位共30851 條，分別來自47家招聘網(wǎng)站。人才需求大，薪資自然就高，現(xiàn)在學(xué)Python當(dāng)然是有前途的。

4.網(wǎng)上的python培訓(xùn)真的是一片韭菜地嗎？

大多數(shù)人對某種語言的追捧，本質(zhì)上只是對資本市場下某種需求的追逐在我身邊學(xué)python的只有兩類人：搞數(shù)據(jù)分析的，搞人工智能的一般人做不了人工智能，大多數(shù)人都是奔著做數(shù)據(jù)分析去的，像爬蟲、可視化、數(shù)據(jù)采集這種，不得不說python在這方面確實很優(yōu)秀，畢竟是萬能的膠水語言嘛恰好，數(shù)據(jù)分析和人工智能都是大火的崗位，新興、稀缺、高薪， 多少人搶破了頭也要擠進來有這么多韭菜，資本市場還不狠狠收割一波，所以市場就開始瘋狂鼓吹，像那些培新機構(gòu)，鼓吹學(xué)python就能找到好工作，就能升職加薪市場吹得厲害了，那些企業(yè)也就懵了，python相關(guān)的崗位井噴式的就爆出來了，然后又吸引了更多韭菜過來湊熱鬧，市場就再收割想想之前的安卓、IOS，想想之前的java，想想PHP，再想想現(xiàn)在的python，感覺不是很相像嗎？數(shù)分需要學(xué)Python嗎？答案顯然不是。不管是python、R還是Excel、spss，這些都是數(shù)據(jù)分析的工具，對于數(shù)據(jù)分析，我一直強調(diào)核心是業(yè)務(wù)，通過業(yè)務(wù)的分析邏輯影射到數(shù)據(jù)分析的處理邏輯，而數(shù)據(jù)分析工具則是幫助我們實現(xiàn)結(jié)果的手段如果把數(shù)據(jù)分析的結(jié)果比喻成你要去的一個目的地，那么python只是可以到達(dá)這個目的地的一個交通工具，換句話來說，你換個工具也能做到，所以python和數(shù)據(jù)分析之間，并沒有不可分割的關(guān)系既然關(guān)乎到選工具，肯定是選擇*用工具才能夠最快達(dá)到目的，那python是不是數(shù)據(jù)分析工具的*選擇呢？不一定是。不一樣的路適合的交通工具不一樣，同樣，不一樣的類型的數(shù)據(jù)分析工作，合適的數(shù)據(jù)分析工具也不一樣在實際工作中，數(shù)據(jù)分析這個大類的崗位層次不一，崗位職能也大不相同，在不同的公司，同樣都叫數(shù)據(jù)分析師的崗位，可能一個就是給業(yè)務(wù)取數(shù)，提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐，而另一個卻要涉及數(shù)據(jù)建模、挖掘。我這里把數(shù)據(jù)分析籠統(tǒng)的分類業(yè)務(wù)向和技術(shù)向兩類：業(yè)務(wù)類分析師，側(cè)重業(yè)務(wù)分析，一般*在業(yè)務(wù)*，或者有單獨數(shù)據(jù)分析*，最要工作內(nèi)容就是對特定業(yè)務(wù)做專題分析，通過對數(shù)據(jù)分析來做一些業(yè)務(wù)規(guī)劃、方案等。日常的工作大多就是整理報表，做一些探索性的業(yè)務(wù)分析，解決業(yè)務(wù)問題。技術(shù)類分析師，一般都在IT部、數(shù)據(jù)中心。根據(jù)從事的工作環(huán)節(jié)不同，被分成數(shù)據(jù)庫工程師，ETL工程師，爬蟲工程師，算法工程師等角色，主要的工作一般有數(shù)據(jù)倉庫搭建、專題分析、建模分析、數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測等。說完數(shù)據(jù)分析師的工作內(nèi)容，再來看目前市場流行的幾類數(shù)據(jù)分析工具：Excel、python/R、BI工具先說大家都熟悉的Excel，excel在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的地位不可動搖，尤其對入門新手來說，大部分的人在進入工作之前都多少接觸Excel所以在此基礎(chǔ)上要做數(shù)據(jù)分析，學(xué)習(xí)Excel是最合適不過的，從簡單的表格制作，數(shù)據(jù)透視表，寫公式，再到VBA語言，基本能夠滿足80%業(yè)務(wù)人員的分析需求回到正題，我們再說BI工具，BI的誕生，目的是為了縮短從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到經(jīng)營決策的時間，提高決策效率，所以它的產(chǎn)品設(shè)計理念就是圍繞提高數(shù)據(jù)分析的過程展開的和Excel相比，BI工具在分析流程上更加簡化，以我用過的FineBI為例，從數(shù)據(jù)鏈接、數(shù)據(jù)處理、到可視化圖表分析，很多功能都是封裝好的，鼠標(biāo)點擊拖拽就能迅速完成一次分析這樣的可視化操作界面讓BI的學(xué)習(xí)門檻大大降低，更適合面向企業(yè)中的業(yè)務(wù)分析人員另外，在面對大數(shù)據(jù)量分析時，BI工具也能彌補Excel的不足，還有一個吸引人的點，就是BI工具的可視化效果在Excel中制作動態(tài)圖表或者高級的可視化圖表效果，需要經(jīng)過諸多復(fù)雜的步驟，用編程語言實現(xiàn)，也需要一行行代碼調(diào)整，才能得到想要的效果但是在BI工具中，簡單拖拽設(shè)置，就能制作出令人驚艷的可視化圖表不過，因為BI工具是非開源的，所以在功能上有局限性，如果產(chǎn)品沒有設(shè)計某一項功能，可能就沒有辦法完成分析工作這時候python或R這類編程語言就顯得更加靈活了，只要代碼寫得好，基本沒有實現(xiàn)不了的東西*總結(jié)一下，工具的選擇要根據(jù)自身需要，而不是哪個火學(xué)哪個，只有最適合自己的才是*的像財務(wù)、人事、運營這類的基礎(chǔ)業(yè)務(wù)分析，excel完全就夠用了，如果想要提升效率，追求可視化效果，BI工具也是不錯的選擇，完全沒有必要花費極大的精力去湊Python的熱鬧，當(dāng)然如果你對編程很感興趣，那當(dāng)我沒說為啥python這么火？當(dāng)然是因為好賺錢，以前互聯(lián)網(wǎng)興起的時候，各種java、C++的培訓(xùn)炒的火熱，培訓(xùn)機構(gòu)大把大把撈金現(xiàn)在大數(shù)據(jù)時代來了，數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能的概念又火了，一片新的韭菜地出現(xiàn)在眼前，培訓(xùn)機構(gòu)們還能放著這么多的錢不賺？隨便拿個業(yè)內(nèi)TOP數(shù)據(jù)分析師的薪資給你畫個月入2W的大餅，實際上你入職大概率6-8K，而且你在培訓(xùn)課里學(xué)到那點皮毛功夫，還要面臨全網(wǎng)被割韭菜的各行各業(yè)神仙轉(zhuǎn)行來和你PK，*能找到心儀工作的少之又少更慘的是一些無辜小白，在原來的崗位干的好好的，看到營銷文案，一股心血來潮要轉(zhuǎn)行，花了大價錢大精力去報班學(xué)python，*轉(zhuǎn)行也轉(zhuǎn)不了，反而沒在自身的崗位上有什么提升，掙大錢的夢破碎了*再強調(diào)一下，大部分的數(shù)據(jù)分析師本質(zhì)是個業(yè)務(wù)輔助崗位，核心是對業(yè)務(wù)的理解能力和數(shù)據(jù)敏感度，像下面這張圖里寫的那些告訴你學(xué)python就能入門數(shù)據(jù)分析，學(xué)python就能做好數(shù)據(jù)分析的，百分之90都是為了賺錢另外，想轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的也要慎重考慮，這一行也并不是你想象的那么美好謹(jǐn)以此文送給想要學(xué)習(xí)python的大家，個人觀點，切勿對號入座！

就拿大數(shù)據(jù)說話，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開IT行業(yè)的新大門，找到適合自己的培訓(xùn)機構(gòu)，進行專業(yè)和系統(tǒng)的學(xué)習(xí)。