不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個被互聯(lián)網圍繞的時代里，選擇python和人工智能哪個好，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(yè)的優(yōu)勢到底體現在哪里：為何人工智能(AI)*Python？讀完這篇文章你就知道了，網上的python培訓真的是一片韭菜地嗎？??。

1.為何人工智能(AI)*Python？讀完這篇文章你就知道了

為何人工智能(AI)*Python？讀完這篇文章你就知道了。我們看谷歌的基本上所有的代碼都是C++和Python，其他語言一般只有幾千行 。如果講運行速度的部分，用C++，如果講開發(fā)效率，用Python，誰會用Java這種高不成低不就的語言搞人工智能呢？Python雖然是腳本語言，但是因為容易學，迅速成為科學家的工具（MATLAB也能搞科學計算，但是軟件要錢，且很貴），從而積累了大量的工具庫、架構，人工智能涉及大量的數據計算，用Python是很自然的，簡單高效。Python有非常多優(yōu)秀的深度學習庫可用，現在大部分深度學習框架都支持Python，不用Python用誰？人生苦短，就用Python。python現在的確已經很火了，這已是一個不需要爭論的問題。如果說三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 還各有機會，局面尚且不清楚，那么三年之后，趨勢已經非常明確了，特別是前兩天 Facebook 開源了 PyTorch 之后，Python 作為 AI 時代頭牌語言的位置基本確立，未來的懸念僅僅是誰能坐穩(wěn)第二把交椅。不過市場上還有一些雜音。最近一個有意學習數據科學的朋友跟我說，她的一個朋友建議她從 Java 入手，因為 Hadoop 等大數據基礎設施是用 Java 寫的。在這里我要明確表個態(tài)，對于希望加入到 AI 和大數據行業(yè)的開發(fā)人員來說，把雞蛋放在 Python 這個籃子里不但是安全的，而且是必須的?；蛘邠Q個方式說，如果你將來想在這個行業(yè)混，什么都不用想，先閉著眼睛把 Python 學會了。當然，Python不是沒有它的問題和短處，你可以也應該有另外一種甚至幾種語言與 Python 形成搭配，但是Python 將坐穩(wěn)數據分析和 AI *語言的位置，這一點毫無疑問。我甚至認為，由于 Python 坐穩(wěn)了這個位置，由于這個行業(yè)未來需要大批的從業(yè)者，更由于Python正在迅速成為全球大中*編程入門課程的*教學語言，這種開源動態(tài)腳本語言非常有機會在不久的將來成為*種真正意義上的編程世界語。下面分享一個python實現人工智能的代碼的腳本，進行AI人工智能python實現人機對話：【實現思路】AIMLAIML由Richard Wallace發(fā)明。他設計了一個名為 A.L.I.C.E. （ Internet Computer Entity 人工語言網計算機實體） 的機器人，并獲得了多項人工智能大獎。有趣的是，圖靈測試的其中一項就在尋找這樣的人工智能：人與機器人通過文本界面展開數分鐘的交流，以此查看機器人是否會被當作人類。本文就使用了Python語言調用AIML庫進行智能機器人的開發(fā)。本系統(tǒng)的運作方式是使用Python搭建服務端后臺接口，供各平臺可以直接調用。然后客戶端進行對智能對話api接口的調用，服務端分析參數數據，進行語句的分析，最終返回應答結果。當前系統(tǒng)前端使用HTML進行簡單地聊天室的設計與編寫，使用異步請求的方式渲染數據。【開發(fā)及部署環(huán)境】開發(fā)環(huán)境：Windows 7 ×64 英文版JetBrains PyCharm 2021.1.3 x64測試環(huán)境：Windows 7 ×64 英文版部分代碼：這是部分代碼展示,如果十五年之后，所有40歲以下的知識工作者，無分中外，從醫(yī)生到建筑工程師，從辦公室秘書到電影導演，從作曲家到銷售，都能使用同一種編程語言進行基本的數據處理，調用云上的人工智能 API，操縱智能機器人，進而相互溝通想法,那么這一普遍編程的協(xié)作網絡，其意義將遠遠超越任何編程語言之爭。目前看來，Python 最有希望擔任這個角色。Python 已經是數據分析和 AI的*語言，網絡攻防的*黑客語言，正在成為編程入門教學的*語言，云計算系統(tǒng)管理*語言。Python 也早就成為Web 開發(fā)、游戲腳本、計算機視覺、物聯(lián)網管理和機器人開發(fā)的主流語言之一，隨著 Python 用戶可以預期的增長，它還有機會在多個領域里登頂。如果要從科技領域找出*的變化和革新，那么我們很難不說到“人工智能”這個關鍵詞。人工智能催生了大量新技術、新企業(yè)和新業(yè)態(tài)，為個人、企業(yè)、*乃至全球提供了新的經濟增長點，上到谷歌、蘋果、百度等巨頭，下到各類創(chuàng)業(yè)公司，人工智能已成為一個現象級的風口。短短幾年時間，圖片自動歸類、人臉識別已經成為非常通用的功能，自然語言作為一種交互方式正在被各種語音助理廣泛運用，無人車駕駛突飛猛進，AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋冠軍，仿生機器人的技術迭代，未來幾十年的城市交通和人類的生活方式都將會被人工智能所改變。而且Python有非常強大的第三方庫，基本上你想通過計算機實現任何功能，Python官方庫里都有相應的模塊進行支持，直接下載調用后，在基礎庫的基礎上再進行開發(fā)，大大降低開發(fā)周期，避免重復造輪子，還有python的是可移植性、可擴展性、可嵌入性、少量代碼可以做很多事，這就是為何人工智能(AI)*Python。如果有想一起學習交流Python，獲取更多Python學習干貨的朋友可以關注我主頁哦~不定期更新關于Python學習的各種方法竅門與避坑指南?。ㄞD自腳本之家）

2.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(yōu)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(yè)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(yè)務，通過業(yè)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(yè)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(tǒng)的分類業(yè)務向和技術向兩類：業(yè)務類分析師，側重業(yè)務分析，一般*在業(yè)務*，或者有單獨數據分析*，最要工作內容就是對特定業(yè)務做專題分析，通過對數據分析來做一些業(yè)務規(guī)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(yè)務分析，解決業(yè)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(huán)節(jié)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(yè)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(yè)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(yè)中的業(yè)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(tài)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(yè)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(lián)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(yè)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(yè)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(yè)務輔助崗位，核心是對業(yè)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(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開IT行業(yè)的新大門，找到適合自己的培訓機構，進行專業(yè)和系統(tǒng)的學習。