pythonmllib

㈠ 人工智能需要学习哪些东西

①机器学习的基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，但是并不是全部的数学知识都要学，只学工作上实际有用到的，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。

②数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，但不是网上所说的从0开始帮你做数据分析的那种，而是数据挖掘或者说是数据科学领域相关的东西，比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等等

补足了以上数学和数据挖掘基本知识，才可以正式进行机器学习算法原理的学习。

③算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。

④最后需要对人工智能有全局的认知，包括机器学习、深度学习两大模块，相关的算法原理、推导和应用的掌握，以及最重要算法思想。

你也可以直接看看菜鸟窝的人工智能免费公开课，以上内容他们的阿里算法专家Chris都有讲到，需要也可以私我。或者你直接搜菜鸟窝官网。

㈡ Python需要学习什么内容，好学吗

Python自身的语法优势：

为什么说Python好学，是因为Python自身的特点决定的。作为一种解释型语言，在Python开发的过程中没有编译环节。虽然Python牺牲了一部分机器的效率，但是却提高了人的编译效率，因此我们常常把Python看做是一门更接近自然语言的语言，它的逻辑也十分接近人的逻辑，即使是初学者也能轻松理解Python的语法逻辑。而且，Python有大量的标准库，因此只用几行代码就可以实现一个功能，掌握了Python就能因为大量的第三方库降低很多常规开发的工作量。这就是Python自身的学习优势，也是为什么备受开发者和初学者青睐的原因。

Python的学习规划：

当然了，就算Python是一门新手友好的编程语言，也需要科学的方法和自身的努力，才能学好并掌握它。那么我们应该如何规划Python的学习计划呢？这里介绍一下博学谷的基础语法学习大纲，大家可以参考一下。首先学习内容涉及变量，运算符，输入输出和条件以及循环语句基础语法。总共七个学习阶段，分别是第一个python程序，注释，变量、输入和输出、运算符，if、while、for，字符串，列表和字典，元组。没有任何软件编程基础和Python经验的学习者都可以通过博学谷的Python基础语法入门教程，熟练掌握python的变量、输入输出、运算符、条件和循环语句等语法知识。

Python的学习时间安排：

至于Python要学多久，要看怎么学，并且学到什么程度。如果是零基础自学想达到就业的水平，按照每个人理解能力和学习能力的差异，大致上需求半年到一年左右。如果选择培训，有了讲师的指导和带领，可以少走不少弯路，学习效率会更高，不到半年就可以熟练掌握Python。以博学谷Python就业班的课程为例，覆盖了计算机原理、网络、Web前端、后端、架构、 数据库、项目部署、数据获取、数据提取、数据清洗、数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学 习、图像识别等领域所需要的全部技术，以两个就业核心方向+多领域就业能力培养为目标，学员完成课程就可以胜任Python开发岗位的工作。

㈢ python程序设计主要学什么

Python的学习内容还是比较多的，我们将学习的过程划分为4个阶段，每个阶段学习对应的内容，具体的学习顺序如下：

Python学习顺序：

①Python软件开发基础

• 掌握计算机的构成和工作原理

• 会使用Linux常用工具

• 熟练使用Docker的基本命令

• 建立Python开发环境，并使用print输出

• 使用Python完成字符串的各种操作

• 使用Python re模块进行程序设计

• 使用Python创建文件、访问、删除文件

• 掌握import 语句、From…import 语句、From…import* 语句、方法的引用、Python中的包

②Python软件开发进阶

• 能够使用Python面向对象方法开发软件

• 能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库操作

• 掌握非关系数据库MongoDB的使用，掌握Redis开发

• 能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发，能够实现ftp、http服务器，开发邮件软件

• 能开发多进程、多线程软件

③Python全栈式WEB工程师

• 能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓

• 能够独立完成前端软件开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧

④Python多领域开发

• 能够使用Python熟练编写爬虫软件

• 能够熟练使用Python库进行数据分析

• 招聘网站Python招聘职位数据爬取分析

• 掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别

• 掌握基本设计模式、常用算法

• 掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设python专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

㈣ 学习python的数据分析需要会算法吗

数据结构和算法是程序员的基本功，学了只有好处没有坏处。
Python语言内置了很多数据类型、标准库，一定要懂常见算法的原理和基本实现方式。
如果计划往人工智能领域发展，机器学习是数学，必须掌握一些必要的数学基础，学工作上实际有用到的，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。

㈤ Python入门后该专心学什么比较好

以下是我罗列的学习Python从入门到进阶需要学习的知识点：
python语言基础：Python3入门，数据类型，字符串，判断/循环语句，函数，命名空间，作用域，类与对象，继承，多态，tkinter界面编程，文件与异常，数据处理等。
Python语言高级：Python常见第三方库与网络编程，Python正则表达式，邮箱爬虫，文件遍历，金融数据爬虫，多线程爬虫，Python线程、进程，Python MySQL数据库，协程，jython等
Python全栈前端内容：CSS，CSS3，网页界面设计实战，javaScript，jquerry
jquerry EasyUI, Mobile，photoshop，Bootstrap等
Python全栈后端内容：Django入门，Django高级，Django实战
python全栈后端内容：Flask开发原理，Flask开发项目实践，Tornado开发原理，Tornado开发项目实践等
Linux基础：文件处理命令，权限管理命令，帮助命令，文件搜索命令，压缩解压命令，命令使用技巧，VIM使用，软件包管理，用户和用户组管理，Linux Shell开发等。
Linux运维自动化开发：Python开发Linux运维，Linux运维报警工具开发，Linux运维报警安全审计开发，Linux业务质量报表工具开发，Kali安全检测工具检测，Kali密码破解实战等。
python数据分析：numpy数据处理，pandas数据分析，matplotlib数据可视化，scipy数据统计分析，python金融数据分析等
python大数据：Hadoop HDFS，python Hadoop MapRece，python Spark core，python Spark SQL，python Spark MLlib等
python机器学习：机器学习基础知识，KNN算法，线性回归，逻辑斯蒂回归算法，决策树算法，朴素贝叶斯算法，支持向量机，聚类k-means算法等。

㈥ python的机器学习可以放到spark上面跑吗

可以的。python编写好的算法，或者扩展库的，比如sklearn都可以在spark上跑。直接使用spark的mllib也是可以的，大部分算法都有。

㈦ 为什么python是大数据时代最好的语

随着大数据疯狂的浪潮，新生代的工具Python得到了前所未有的爆发。简洁、开源是这款工具吸引了众多粉丝的原因。目前Python最热的领域，非数据分析和挖掘莫属了。从以Pandas为代表的数据分析领域开始，便是Python的天下；一边以实际项目实操，一边跟着已有的资料学习，再辅以相关的理论知识，势必将集Python技能于大成。

在图灵世界里，Python被赋予的形象是蟒蛇，而蟒蛇不仅仅是灵活的象征，更有一招制敌的大杀器。

Python是一条大蟒蛇，自然算是编程语言中灵活，且有灵性的。

在现阶段的数据体系内，只要你有所了解的话，想必你会有个感觉：怎么处处都有Python的踪影！其实每一种的计算机编程语言，似乎都有自己成名或适用的领域。比如Java更多用于系统开发，Matlab则用于数值计算及矩阵运算，而Python的自身基因，让其更符合数据领域的策略分析。

Python已经成为数据分析领域里事实上的最常用语言。

让我们来看看，Python在数据分析领域的生态圈吧！

基础库

Numpy：矩阵计算与其它大多数框架的数据处理基础；
Scipy：科学计算库，提供了很多科学计算工具包和算法；
Matplotlab：专业画图工具，话说这个单词还是真是在Matlab之间插入了plot这个词形成的；
Pandas：提供类似于R语言的DataFrame操作，非常方便；

机器学习与深度学习

OpenCV：提供图像识别的很多方便的操作；
Orange：基于图形界面的机器学习程序，也可以用Python脚本来操作调用；
Scikit-Learn：前面说了，这是Python在机器学习领域里面的代表作。尤其是它的文档，完全可以当成机器学习的参考资料来阅读了，曾经我向朋友推荐的时候说，说过，把scikit-learn的文档当成佛经来读，假以时日，功力定会大增。
Theano：深度学习里面非常有名的一个框架了，也非常具有代表性。是其它很多框架的基础。
Keras：基于Theano进行了抽象，建议入门的话使用这个，搭积木一样地就可以弄个神经网络出来了。
NLTK：自然语言处理，提供的功能也很强大。

国内出品的Mxnet的Python接口

分布式机器学习与深度学习

Spark之MLlib的Python接口Pyspark
H2o的Python接口
收费的Graph Create的Python接口
Google最近刚出的TensorFlow的Python接口
三星最近刚出的Veles，目前只提供Python接口

新的机器学习或深度学习框架，如果不提供Python接口的话，恐怕会难以推广吧。

上面列举的只是其中一部分，还有很多很多。当然，他们很多并非是用Python来实现，但都共同的提供了Python接口，甚至好几个都把Python当成了头等公民（First-Class）。

在此并非想说Python这门语言很强大或者复杂，而恰恰相反，得益于Python的简洁和包容。才让它在数据挖掘领域有如此的地位。

这便是生态圈的力量，不以个人的意志为转移。

对于想入门数据分析、数据挖掘、机器学习的朋友来说，Python是你值得花时间的选择。因为，除了上面的工具链生态圈，还有书籍和知识传播的生态圈。

㈧ 现存python后端学习路线是怎样的

【导语】人工智能时代，想要从事编程行业，最佳的学习语言自然是Python，Python入门简单、功能强大，已成为各大企业首选开发语言，也吸引了无数有志学子投身学习，那么现存python后端学习路线是怎样的呢?接下来我们就来具体了解一下吧。

第一阶段为Python语言基础，主要学习Python最基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。阶段课程结束后，学员需要完成Pygame实战飞机大战、2048等项目;

第二阶段为Python语言高级，主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库;

第三阶段为Python全栈工程师前端，主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识，学员需要完成网页界面设计实战;

第四至第五阶段为Python全栈工程师后端，主要学习Django、 Flask以及Tornado，学员需要完成对应的实战项目;

第六阶段为Linux基础，主要学习Linux相关的各种命令，如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等;

第七阶段为Linux运维自动化开发，主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali
密码破解实战;

第八阶段为Python数据分析，主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python
金融数据分析;

第九阶段为Python大数据，主要学习Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark
core、python Spark SQL以及python Spark MLlib;

第十阶段为Python机器学习，主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。

关于现存python后端学习路线，就给大家说明到这里了，九层之台，起于垒土。想要成为Python开发领域的高端人才，基础知识很重要，而实战经验也很重要。只有将理论知识与实战项目紧密结合，将现有知识与潮流技术融会贯通，你才能站在技术链的顶端。