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Python成为开发AI的主流语言的原因有以下几个方面:
相比之下,Java系列、Ruby等编程语言也可以用于AI开发,但相对Python来说,它们的开发效率不高,缺少丰富的开源生态系统和科学计算库,难以与Python竞争。Java系列语言过于冗长、复杂,不太适合在研究和原型开发中使用。而Ruby语言则缺乏大规模的科学计算库和深度学习框架,使得在AI领域的应用受到了限制。因此,Python作为一种简单易用、强大的编程语言,在AI领域得到了广泛的应用和发展。
最后给大家介绍一个完整的python学习路线,内容是从入门到进阶,既有思维导图,也有经典书籍,还有配套视频,给那些想学习python以及数据分析的小伙伴们一点帮助!
python、SQL等工具如何使用都是数据分析过程中需要用到的机巧。以及必备的硬技能!!
下面这些内容是Python各个应用方向都必备的基础知识,想做爬虫、数据分析或者人工智能,都得先学会他们。任何高大上的东西,都是建立在原始的基础之上。打好基础,未来的路会走得更稳重。
包含:
计算机基础
python基础
Python入门视频600集:
观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
爬虫作为一个热门的方向,不管是在自己兼职还是当成辅助技能提高工作效率,都是很不错的选择。
通过爬虫技术可以将相关的内容收集起来,分析删选后得到我们真正需要的信息。
这个信息收集分析整合的工作,可应用的范畴非常的广泛,无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等,都能够借助爬虫技术获取更精准有效的信息加以利用。
Python爬虫视频资料
清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型:人才与就业》报告显示,2025年,数据分析人才缺口预计将达230万。
这么大的人才缺口,数据分析俨然是一片广阔的蓝海!起薪10K真的是家常便饭。
企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面,各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务,这个仓库就是数据仓库。
传统的数据仓库集成处理架构是ETL,利用ETL平台的能力,E=从源数据库抽取数据,L=将数据清洗(不符合规则的数据)、转化(对表按照业务需求进行不同维度、不同颗粒度、不同业务规则计算进行统计),T=将加工好的表以增量、全量、不同时间加载到数据仓库。
机器学习就是对计算机一部分数据进行学习,然后对另外一些数据进行预测与判断。
机器学习的核心是“使用算法解析数据,从中学习,然后对新数据做出决定或预测”。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型,然后利用此模型进行预测的一种方法,这个过程跟人的学习过程有些类似,比如人获取一定的经验,可以对新问题进行预测。
机器学习资料:
从基础的语法内容,到非常多深入的进阶知识点,了解编程语言设计,学完这里基本就了解了python入门到进阶的所有的知识点。
到这就基本就可以达到企业的用人要求了,如果大家还不知道去去哪找面试资料和简历模板,我这里也为大家整理了一份,真的可以说是保姆及的系统学习路线了。
但学习编程并不是一蹴而就,而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线,是希望和大家共同进步,我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手,还是需要进阶的有一定经验的程序员,我相信都可以从中有所收获。
一蹴而就,而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线,是希望和大家共同进步,我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手,还是需要进阶的有一定经验的程序员,我相信都可以从中有所收获。
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