Python数据分析和机器学习如何学

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：

在数据科学和AI中占据主导地位。

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。

设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。

开源，而且拥有一个健康、活跃、支持度高的社区。

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，请关注编程网Python频道，感谢大家的支持。