人工智能浪潮前，Python數據分析和機器學習如何學？

如同互聯網發展的浪潮，AI正在創造一個全新的世界。

面對AI發展的新浪潮，愈來愈多的人開始涉足AI領域，研究AI知識，跨入AI大門。而Python，Python做爲2018年最受歡迎的人工智能編程語言，能夠說是 AI 時代頭牌語言，是進入AI領域的敲門磚。今天咱們和你們聊聊Python的市場使用狀況、爲何Python會火？如何學好Python？

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Python風起雲涌

根據2019年2月份編程語言流行指數(PYPL)排行榜的榜單，多年王者Java終於跌落神壇，Python則登上了No.1.

PYPL的排行依據是編程語言在Google上相關搜索的頻率高低，原始數據來自Google的搜索趨勢。

在最新一期榜單上，Python的份額高達26.42％，比去年同期增加了5.2個百分點，是勢頭最猛的，其餘最好的也只增加了0.3個％，仍是一些小衆語言。

下面的走勢圖也能十分明顯的看到 Python 的增加：

爲什麼Python會火？

Python語言火不火，集中表現爲市場需求及市場的適應性，對於機器學習算法而言，重要的是算法可以快速構建、代碼閱讀性好、維護簡單、上手容易，而Python 很好地知足了這些市場發展的需求。好比如今最流行的機器學習和人工智能技術棧 Scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch，使用它們就是一份 Python 編程開發工做。具體表如今：

1. 在數據科學和AI中佔據主導地位。
2. 擁有優質的文檔和豐富的庫，對於科學用途的普遍編程任務都頗有用。
3. 設計很是好，快速，堅固，可移植，可擴展。
4. 開源，並且擁有一個健康、活躍、支持度高的社區。
5. 有一些很棒的公司贊助商，YouTube、谷歌、Yahoo!、NASA 都在內部大量地使用 Python，尤爲是谷歌；Facebook 開源 PyTorch 後也更有利於Python的推廣。

Python應該怎樣抓？

隨着數據分析師的需求很是大，90%的崗位技能須要掌握Python做爲數據分析工具。給Python從業者如下幾點建議：

一、有明確的目標

古之立大事者,不唯有超世之才,亦必有堅忍不拔之志。

二、有學習Python的系統規劃

在此，給你們簡單提供一個學習規劃：

第一階段：Python概述與基礎

主要是關於Python學習的基礎和介紹。

第二階段：Python數據清洗

主要包括Numpy數組和矢量計算等與Pandas基礎&進階。

第三階段：Python爬蟲

主要學習Python爬蟲的知識以及實踐等。

第四階段：Python數據可視化

主要學習使用Matplotlib、Seaborn等包對數據進行探索式分析和可視化。

第五階段：Python機器學習

主要是關於Python機器學習的一些經典算法與案例實戰。

三、學習手段、工具、素材

學習手段基於你對本身的學習要求，要求高不管是學時仍是規劃都會嚴格實施。

四、學習心態

第一是堅持；第二是多擼代碼；第三一心求錯。

最後，祝你們學好Python，出任CEO，迎娶白富美，走上人生巔峯。