Python數據分析和機器學習如何學

今天就跟大家聊聊有關人工智能浪潮前，Python數據分析和機器學習如何學？，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

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，越來越多的人開始涉足AI領域，研究AI知識，跨入AI大門。而Python，Python作為2018年最受歡迎的人工智能編程語言，可以說是 AI 時代頭牌語言，是進入AI領域的敲門磚。今天我們和大家聊聊Python的市場使用情況、為什么Python會火？如何學好Python？

Python風起云涌

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終于跌落神壇，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％，比去年同期增長了5.2個百分點，是勢頭最猛的，其他最好的也只增長了0.3個％，還是一些小眾語言。

為何Python會火？

Python語言火不火，集中表現為市場需求及市場的適應性，對于機器學習算法而言，重要的是算法能夠快速構建、代碼閱讀性好、維護簡單、上手容易，而Python 很好地滿足了這些市場發展的需求。比如現在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 編程開發工作。具體表現在：

1. 在數據科學和AI中占據主導地位。

2. 擁有優質的文檔和豐富的庫，對于科學用途的廣泛編程任務都很有用。

3. 設計非常好，快速，堅固，可移植，可擴展。

4. 開源，而且擁有一個健康、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，尤其是谷歌；Facebook 開源 PyTorch 后也更有利于Python的推廣。

Python應該怎樣抓？

隨著數據分析師的需求非常大，90%的崗位技能需要掌握Python作為數據分析工具。給Python從業者以下幾點建議：

1、有明確的目標

古之立大事者,不惟有超世之才,亦必有堅忍不拔之志。

2、有學習Python的系統規劃

在此，給大家簡單提供一個學習規劃：

第一階段：Python概述與基礎

主要是關于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

主要是關于Python機器學習的一些經典算法與案例實戰。

3、學習手段、工具、素材

學習手段基于你對自己的學習要求，要求高無論是學時還是規劃都會嚴格實施。

4、學習心態

第一是堅持；第二是多擼代碼；第三一心求錯。

看完上述內容，你們對人工智能浪潮前，Python數據分析和機器學習如何學？有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。