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參加武漢Python培訓后這些方向你可以嘗試


發布時間:2020-08-21   資訊類別: 其它資訊   我要發布
Python作為人工智能和數據分析**語言,使得Python程序員成了當前人才市場的“搶手貨”,工資待遇也水漲船高。所以不管是應屆生還是轉行的人都選擇了學習Python!

Python是門神奇有魅力的語言,確實簡單易用,能證明這一點的就是:很多人只要學完了Python基礎,就能參與真實項目開發,90%的代碼甚至不用查資料,利用簡單的if/for/while/函數就全部搞定了。
然而隨著項目的需求變得復雜,很多人不知不覺的在重復的造輪子。比如多數據的關聯join、匯總統計、結果存入excel文件等等,尤其是對于多數據源(來自csv/txt/mysql)的關聯join操作,自己從零開始用Python實現,比如把小文件加載到內存dict,遍歷大文件去做dict查詢實現JOIN,代碼寫起來刷刷的確實很爽。
然而有**,當我發現這樣多數據關聯的需求,在spark、pandas等類庫中就是一個簡單現成的函數的時候,我非常激動,感嘆為什么沒有早點知道這些現成的技術。
Python的類庫真的很多,其中成體系的可以稱之為“數據科學技術棧”,這么多的類庫即使不都學一下,也要了解它們分別是做什么的,這樣將來遇到類似的需求的時候不用從頭自己實現。

1、Python爬蟲
代表技術為requests/beautifulsoup、scrapy、selenium;
用于從網上爬取小說/文章/視頻,實現數據分析或自己的內容聚集類應用。
世界上80%的爬蟲是基于Python開發的,學好爬蟲技能,可為后續的大數據分析、挖掘、機器學習等提供重要的數據源。
2、Python Web開發
代表技術為flask、django、jinjia2;
用于提供小程序、APP、網頁等后臺服務。
Python的 Web框架百花齊放,目前比較流行的框架有大包大攬的Django,小巧靈活的Flask、 Bottle,還有性能**的異步框架Tornado、 sanic。這么多框架只要選擇一個,閱讀他的文檔,就可以很輕松的搭建一個web app,完全不需要去管他實現的原理。
3、Python數值計算
數值計算是數據挖掘、機器學習的基礎。Python提供多種強大的擴展庫用于數值計算。代表技術有Numpy、SciPy。
Numpy:基礎的數學計算模塊,以矩陣為主,純數學。
SciPy:基于Numpy,提供方法(函數庫)直接計算結果,封裝了一些高階抽象和物理模型。比方說做個傅立葉變換,這是純數學的,用Numpy;做個濾波器,這屬于信號處理模型了,在Scipy里找。
當你學習機器學習/深度學習開始深入,發現大量的矩陣運算難以理解的時候,你得回頭學習下Numpy這個技術。
4、Python數據分析
學Python的同學里估計有30%以上是為了做數據分析師或者數據挖掘,所以數據分析相關的庫,你一定要知道。
代表技術為pandas,這是我認為Python最牛的庫,囊括了多數據源讀取/寫入、數據清洗/過濾/聚合/匯總/透視/時間序列等等大量的功能特性。
5、Python數據可視化
電商行業、消費品行業數字滾動大屏;
旅游公司的人群行動軌跡預測圖表;
媒體運營人員用戶畫像、閱讀習慣分析;
……
這些都是數據的作用,而數據可視化正是將數據簡化、從中提取規律的利器。
不需要你有額外的JS前端技術,你也能學會選擇、制作分類散點圖、分類分布圖、分類統計估計圖、分類子圖等各種可視化操作方案。代表技術有Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Bokeh等。
6、Python大數據處理
大數據領域,當前最成熟的技術應該是spark,相較于Scala語言而言,Python具有其獨有的優勢及廣泛應用性,因此Spark也推出了PySpark,在框架上提供了利用Python語言的接口,為數據科學家使用該框架提供了便利。
而PySpark是Spark的Python工具包,使用這個庫的好處是你可以無縫和numpy/pandas/繪圖庫對接,將大數據的結果進行最終的可視化分析(java/scala做不到這個)。
7、Python傳統機器學習
當前傳統機器學習的**技術是xgboost,而sklearn中提供大量的易用函數使它成為方便的“機器學習/深度學習的工具函數庫”。
8、Python深度學習
深度學習,是人工智能領域的一個突出的話題,被眾人關注已經有相當長的一段時間了。它備受關注是因為在計算機視覺(Computer Vision)和游戲(Alpha GO)等領域有超越人類能力的**。

這其中的一些庫我比別人用的多很多,尤其是Keras、mxnet和sklearn-theano。其他的一些我是間接的使用,比如Theano和TensorFlow(庫包括Keras、deepy和Blocks等)。另外的我只是在一些特別的任務中用過(比如nolearn和他們的Deep Belief Network implementation)。
以上是千鋒武漢Python培訓小編對Python幾個應用領域類庫的總結。Python前景這么好,假如你自制力強、有上進心,想通過學習來改變現狀,那么來千鋒武漢Python培訓機構,讓你點亮高薪人生!
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