不管你是待業還是失業，在這個被互聯網圍繞的時代里，選擇學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的優勢到底體現在哪里：關于Python的3個謊言，別再盲目學Python了（含視頻及書籍資源），如何看待學習人工智能*Python？，學Python人工智能有沒有前途？，網上的python培訓真的是一片韭菜地嗎？??。

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

本人18年自學Python，現在是一名前端開發。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培訓廣告沖昏了頭腦：① 學完Python，并不能立馬拿一兩萬的工資，甚至可能找不到工作！②Python也沒有那么簡單，不是有手就行！③別想著1個月、2個月就能學會，你至少得騰出半年時間全職學習！如果你還是執意要學Python，那么好，接下來我們看看怎么學。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的人來說，可能最開始配置Python編譯環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，適應下）邊學邊練，零基礎在線編程學習平臺 1、Python學習路線圖學習一定不是盲目的，只有先明確了要學哪些東西，怎么學，才能更高效地去學Python。這是Python的整個知識體系圖譜，對于新手來說，沒必要學那么多。先把Python基礎和進階知識吃透，才是入門的關鍵。后續你是往前端開發深造，還是去新潮時髦的大數據、人工智能，就全憑自己的興趣。但我相信這時候的你，應該不會像現在這么迷茫。2、關于如何學Python其實網上的Python課程很多，都是比較有體系的。學Python入門和進階的知識，用網課完全足夠。但Python本質上是對一門語言工具的運用，實戰比理論更重要。我們在學習的時候一定要多敲、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，*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，學完一個知識點后應該多去找對應的案例來練習，做到理論與實戰的深度結合。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，都會有對應的實戰案例來練習，強烈推薦給新手！3、Python學習資源Python學習網站名稱鏈接說明代碼課堂 Py編碼規范中文版 Code Examples Module of the Week Py標準庫的使用菜鳥教程 cookbook》算法類：《算法圖解》《Python算法》《算法導論》計算機網絡書籍：《計算機網絡：自頂而下》《TCP/IP詳解1：協議》《計算機網絡基礎》*，自學Python最重要的就是心態。我們在學習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.如何看待學習人工智能*Python？

人工智能作為現如今IT行業最火爆的詞匯之一，受到來自社會各界的關注。各種各樣的IT培訓機構也紛紛加入這股浪潮，推出了人工智能的課程。細心的小伙伴可能發現了，不管是在哪一家培訓機構，人工智能和Python總是分不開的。為什么學習人工智能一定要用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是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。它的設計初衷就是優雅、明確、簡單。比起同樣是面向對象的Java語言，函數、模塊、字符串、數字對于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，開發效率低。運行速度可以通過硬件升級來提升，但是開發速度卻不能通過堆人手來提升。對于目前人工智能的應用來說，快速開發比快速執行更有效。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著科學計算和數據分析的重要工具的角色，有numpy這樣的基礎庫既減少了開發的工作量，也方便從業人員上手。3、python應用領域廣泛，上天支持航天航空系統開發，下至小游戲開發，幾乎無所不能。Python是通用語言，什么地方都可以用，不過*應用場景是那些追求開發速度而不太在乎運行效率的地方。Python現在*的應用是web后臺，然后還有linux系統管理，各種平臺下快速原型開發，小工具編寫，或者作為粘合語言來調度其他語言寫的東西。這里我們簡單舉幾個例子。①web應用開發服務器端編程，具有豐富的Web開發框架，如Django和，快速完成一個網站的開發和Web服務。典型如國內的豆瓣、果殼網等;國外的Google、Dropbox等。②系統網絡運維在運維的工作中，有大量重復性工作的地方，并需要做管理系統、監控系統、發布系統等，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Python有很好的3D渲染庫和游戲開發框架，有很多使用Python開發的游戲，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的同學們，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、用戶增速、就業優勢和開源語言單項中，全都霸占榜首。開發人工智能的人不一定都是非常專業的程序員，很多學術界和從事數據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，適合初學編程者。即使是非計算機專業的0基礎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上升，已經上升到了*戰略的層面上。山東省在*出版的*信息技術*教材中加入了Python的內容；編程界也一直有傳言浙江省將對中學信息技術教材進行改動，VB已死，Python當立。*相關教育*對于“人工智能普及”格外重視，不僅將Python列入到*、中學和高中等傳統教育體系中，并借此為未來*和社會發展奠定了人工智能的人才培養基礎，逐步由底層向高層推動“全民學Python”，從而進一步實現人工智能技術的推動和社會人才結構的更迭。說了這么多Python的好處你是不是也心動了呢？那就來學習一下吧PS:阿里巴巴推薦的視頻教程獲取方式： 評論區評論“ 學習 ”，即可免費獲取！主動找小編也可獲取

3.學Python人工智能有沒有前途？

有前途Python語言火爆全球，已經成為世界上排首位的編程語言。目前，國內Python人才缺口高達40萬，部分領域如人工智能、大數據開發人才稀缺， 年薪二十萬都招不到人。據職友集數據顯示，與Python有關的招聘職位共30851 條，分別來自47家招聘網站。人才需求大，薪資自然就高，現在學Python當然是有前途的。

4.網上的python培訓真的是一片韭菜地嗎？

大多數人對某種語言的追捧，本質上只是對資本市場下某種需求的追逐在我身邊學python的只有兩類人：搞數據分析的，搞人工智能的一般人做不了人工智能，大多數人都是奔著做數據分析去的，像爬蟲、可視化、數據采集這種，不得不說python在這方面確實很優秀，畢竟是萬能的膠水語言嘛恰好，數據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，鼓吹學python就能找到好工作，就能升職加薪市場吹得厲害了，那些企業也就懵了，python相關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，再想想現在的python，感覺不是很相像嗎？數分需要學Python嗎？答案顯然不是。不管是python、R還是Excel、spss，這些都是數據分析的工具，對于數據分析，我一直強調核心是業務，通過業務的分析邏輯影射到數據分析的處理邏輯，而數據分析工具則是幫助我們實現結果的手段如果把數據分析的結果比喻成你要去的一個目的地，那么python只是可以到達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和數據分析之間，并沒有不可分割的關系既然關乎到選工具，肯定是選擇*用工具才能夠最快達到目的，那python是不是數據分析工具的*選擇呢？不一定是。不一樣的路適合的交通工具不一樣，同樣，不一樣的類型的數據分析工作，合適的數據分析工具也不一樣在實際工作中，數據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，同樣都叫數據分析師的崗位，可能一個就是給業務取數，提供基礎數據支撐，而另一個卻要涉及數據建模、挖掘。我這里把數據分析籠統的分類業務向和技術向兩類：業務類分析師，側重業務分析，一般*在業務*，或者有單獨數據分析*，最要工作內容就是對特定業務做專題分析，通過對數據分析來做一些業務規劃、方案等。日常的工作大多就是整理報表，做一些探索性的業務分析，解決業務問題。技術類分析師，一般都在IT部、數據中心。根據從事的工作環節不同，被分成數據庫工程師，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據倉庫搭建、專題分析、建模分析、數據挖掘預測等。說完數據分析師的工作內容，再來看目前市場流行的幾類數據分析工具：Excel、python/R、BI工具先說大家都熟悉的Excel，excel在數據分析領域的地位不可動搖，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所以在此基礎上要做數據分析，學習Excel是最合適不過的，從簡單的表格制作，數據透視表，寫公式，再到VBA語言，基本能夠滿足80%業務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務數據到經營決策的時間，提高決策效率，所以它的產品設計理念就是圍繞提高數據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，從數據鏈接、數據處理、到可視化圖表分析，很多功能都是封裝好的，鼠標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的學習門檻大大降低，更適合面向企業中的業務分析人員另外，在面對大數據量分析時，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中制作動態圖表或者高級的可視化圖表效果，需要經過諸多復雜的步驟，用編程語言實現，也需要一行行代碼調整，才能得到想要的效果但是在BI工具中，簡單拖拽設置，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，如果產品沒有設計某一項功能，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，基本沒有實現不了的東西*總結一下，工具的選擇要根據自身需要，而不是哪個火學哪個，只有最適合自己的才是*的像財務、人事、運營這類的基礎業務分析，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，當然如果你對編程很感興趣，那當我沒說為啥python這么火？當然是因為好賺錢，以前互聯網興起的時候，各種java、C++的培訓炒的火熱，培訓機構大把大把撈金現在大數據時代來了，數據分析、數據挖掘、人工智能的概念又火了，一片新的韭菜地出現在眼前，培訓機構們還能放著這么多的錢不賺？隨便拿個業內TOP數據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，而且你在培訓課里學到那點皮毛功夫，還要面臨全網被割韭菜的各行各業神仙轉行來和你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，一股心血來潮要轉行，花了大價錢大精力去報班學python，*轉行也轉不了，反而沒在自身的崗位上有什么提升，掙大錢的夢破碎了*再強調一下，大部分的數據分析師本質是個業務輔助崗位，核心是對業務的理解能力和數據敏感度，像下面這張圖里寫的那些告訴你學python就能入門數據分析，學python就能做好數據分析的，百分之90都是為了賺錢另外，想轉行數據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以此文送給想要學習python的大家，個人觀點，切勿對號入座！

就拿大數據說話，優勢一目了然，從事IT行業，打開IT行業的新大門，找到適合自己的培訓機構，進行專業和系統的學習。