Python数据分析和机器学习如何学
更新:HHH   时间:2023-1-7


今天就跟大家聊聊有关人工智能浪潮前,Python数据分析和机器学习如何学?,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。

如同互联网发展的浪潮,AI正在创造一个全新的世界。

面对AI发展的新浪潮,越来越多的人开始涉足AI领域,研究AI知识,跨入AI大门。而Python,Python作为2018年最受欢迎的人工智能编程语言,可以说是 AI 时代头牌语言,是进入AI领域的敲门砖。今天我们和大家聊聊Python的市场使用情况、为什么Python会火?如何学好Python?

Python风起云涌

根据2019年2月份编程语言流行指数(PYPL)排行榜的榜单,多年王者Java终于跌落神坛,Python则登上了No.1.

PYPL的排行依据是编程语言在Google上相关搜索的频率高低,原始数据来自Google的搜索趋势。

在最新一期榜单上,Python的份额高达26.42%,比去年同期增长了5.2个百分点,是势头最猛的,其他最好的也只增长了0.3个%,还是一些小众语言。

为何Python会火?

Python语言火不火,集中表现为市场需求及市场的适应性,对于机器学习算法而言,重要的是算法能够快速构建、代码阅读性好、维护简单、上手容易,而Python 很好地满足了这些市场发展的需求。比如现在最流行的机器学习和人工智能技术栈 Scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch,使用它们就是一份 Python 编程开发工作。具体表现在:

1. 在数据科学和AI中占据主导地位。

2. 拥有优质的文档和丰富的库,对于科学用途的广泛编程任务都很有用。

3. 设计非常好,快速,坚固,可移植,可扩展。

4. 开源,而且拥有一个健康、活跃、支持度高的社区。

5. 有一些很棒的公司赞助商,YouTube、谷歌、Yahoo!、NASA 都在内部大量地使用 Python,尤其是谷歌;Facebook 开源 PyTorch 后也更有利于Python的推广。

Python应该怎样抓?

随着数据分析师的需求非常大,90%的岗位技能需要掌握Python作为数据分析工具。给Python从业者以下几点建议:

1、有明确的目标

古之立大事者,不惟有超世之才,亦必有坚忍不拔之志。

2、有学习Python的系统规划

在此,给大家简单提供一个学习规划:

第一阶段:Python概述与基础

主要是关于Python学习的基础和介绍。

第二阶段:Python数据清洗

主要包括Numpy数组和矢量计算等与Pandas基础&进阶。

第三阶段:Python爬虫

主要学习Python爬虫的知识以及实践等。

第四阶段:Python数据可视化

主要学习使用Matplotlib、Seaborn等包对数据进行探索式分析和可视化。

第五阶段:Python机器学习

主要是关于Python机器学习的一些经典算法与案例实战。

3、学习手段、工具、素材

学习手段基于你对自己的学习要求,要求高无论是学时还是规划都会严格实施。

4、学习心态

第一是坚持;第二是多撸代码;第三一心求错。

看完上述内容,你们对人工智能浪潮前,Python数据分析和机器学习如何学?有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注天达云行业资讯频道,感谢大家的支持。

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