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，選擇學python人工智能python人工智能，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(xiàn)在哪里：關于Python的3個謊言，別再盲目學Python了（含視頻及書籍資源），有人問，普通人學python有意義嗎？看看這位大佬怎么說，網上的python培訓真的是一片韭菜地嗎？??。

1.關于Python的3個謊言，別再盲目學Python了（含視頻及書籍資源）

本人18年自學Python，現(xiàn)在是一名前端開發(fā)。雖然不是大佬，但我還是想先潑點冷水！不要被市面上的各種Python培訓廣告沖昏了頭腦：① 學完Python，并不能立馬拿一兩萬的工資，甚至可能找不到工作！②Python也沒有那么簡單，不是有手就行?、蹌e想著1個月、2個月就能學會，你至少得騰出半年時間全職學習！如果你還是執(zhí)意要學Python，那么好，接下來我們看看怎么學。Python作為一門腳本語言，難度上相較于其他語言略微簡單點。但對于沒有計算機基礎的人來說，可能最開始配置Python編譯環(huán)境都能讓他望而卻步。這里推薦一個無需安裝配置的在線編程平臺（新手可以先在線寫一段時間的代碼，適應下）邊學邊練，零基礎在線編程學習平臺 1、Python學習路線圖學習一定不是盲目的，只有先明確了要學哪些東西，怎么學，才能更高效地去學Python。這是Python的整個知識體系圖譜，對于新手來說，沒必要學那么多。先把Python基礎和進階知識吃透，才是入門的關鍵。后續(xù)你是往前端開發(fā)深造，還是去新潮時髦的大數(shù)據(jù)、人工智能，就全憑自己的興趣。但我相信這時候的你，應該不會像現(xiàn)在這么迷茫。2、關于如何學Python其實網上的Python課程很多，都是比較有體系的。學Python入門和進階的知識，用網課完全足夠。但Python本質上是對一門語言工具的運用，實戰(zhàn)比理論更重要。我們在學習的時候一定要多敲、多練、多思考?。?！寫代碼不只是跟著視頻課或者照著書本寫完就行的，我們要理清每行代碼的邏輯。剛開始學，*對每一句代碼都加以注釋，幫助我們理清邏輯，加深印象。同時，學完一個知識點后應該多去找對應的案例來練習，做到理論與實戰(zhàn)的深度結合。推薦一套免費的Python課：Python入門到精通137講 這套Python課的每一個知識點講完，都會有對應的實戰(zhàn)案例來練習，強烈推薦給新手！3、Python學習資源Python學習網站名稱鏈接說明代碼課堂 Py編碼規(guī)范中文版 Code Examples Module of the Week Py標準庫的使用菜鳥教程 cookbook》算法類：《算法圖解》《Python算法》《算法導論》計算機網絡書籍：《計算機網絡：自頂而下》《TCP/IP詳解1：協(xié)議》《計算機網絡基礎》*，自學Python最重要的就是心態(tài)。我們在學習過程中必然會遇到很多難題，可能自己想破腦袋都無法解決。這都是正常的，千萬別急著否定自己，懷疑自己。找一個靠譜點的師兄，沒事知乎一下，其實這些難題也就迎刃而解了。

2.有人問，普通人學python有意義嗎？看看這位大佬怎么說

普通人學python有意義嗎？現(xiàn)在隨著python越來越火，尤其是它成為了人工智能的*編程語言，還被納入了中*的教育中。并且python的應用范圍很廣泛，可以解決很多專業(yè)或非專業(yè)的問題。但python真的適合普通人學習嗎？我個人認為可以從以下兩點來看看：*，python是否能對你現(xiàn)有的工作有幫助python中有兩個最常見的應用方向，Python爬蟲、python數(shù)據(jù)分析，而這兩者都可以用來批量獲取和分析數(shù)據(jù)的技術。比如，編程小十經常寫作，可能就需要各種素材，這時就可以利用爬蟲快速地獲取大量的寫作素材，然后形成自己的素材庫，這對于寫作效率會有很大的提高。比如：《從零開始學Python網絡爬蟲》高清版.md · 編程小十/python電子書 - Gitee.com從零開始學python爬蟲，22個爬蟲實戰(zhàn)案例，從零開始教你學python爬蟲。再比如，從事財務工作，面對著大量數(shù)據(jù)，python同樣可以輕松處理。比如：《從零開始學Python數(shù)據(jù)分析與挖掘》PDF高清完整版.md · 編程小十/python電子書 - Gitee15種可視化圖形和10個常用的數(shù)據(jù)挖掘算法和實戰(zhàn)項目，從零開始教你學Python數(shù)據(jù)分析。所以，我認為，如果python對于你現(xiàn)有的工作會有幫助，那你學python就是有意義的。第二，python是否能給你帶來更多的收入這里說的帶來更多的收入，不單指工作做得好，然后升職加薪的收入，而主要是指額外的收入。在很多網站上，其實都可以看到程序員兼職的信息，而python也可以，無論是爬蟲、數(shù)據(jù)分析，或者是用python做網站做小程序，都是可以賺到一部分額外收入。普通人學python有意義嗎？我認為只要能認清自己學習的目的，不管是用于專業(yè)的產品開發(fā)，還是輔助工作提升效率，那都一定是有意義的。

3.網上的python培訓真的是一片韭菜地嗎？

大多數(shù)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(shù)據(jù)分析的，搞人工智能的一般人做不了人工智能，大多數(shù)人都是奔著做數(shù)據(jù)分析去的，像爬蟲、可視化、數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(xiàn)在的python，感覺不是很相像嗎？數(shù)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(shù)據(jù)分析的工具，對于數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析的處理邏輯，而數(shù)據(jù)分析工具則是幫助我們實現(xiàn)結果的手段如果把數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析工作，合適的數(shù)據(jù)分析工具也不一樣在實際工作中，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析師的崗位，可能一個就是給業(yè)務取數(shù)，提供基礎數(shù)據(jù)支撐，而另一個卻要涉及數(shù)據(jù)建模、挖掘。我這里把數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)中心。根據(jù)從事的工作環(huán)節(jié)不同，被分成數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)倉庫搭建、專題分析、建模分析、數(shù)據(jù)挖掘預測等。說完數(shù)據(jù)分析師的工作內容，再來看目前市場流行的幾類數(shù)據(jù)分析工具：Excel、python/R、BI工具先說大家都熟悉的Excel，excel在數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析，學習Excel是最合適不過的，從簡單的表格制作，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)鏈接、數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(xiàn)，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(xiàn)不了的東西*總結一下，工具的選擇要根據(jù)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(xiàn)在大數(shù)據(jù)時代來了，數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能的概念又火了，一片新的韭菜地出現(xiàn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)敏感度，像下面這張圖里寫的那些告訴你學python就能入門數(shù)據(jù)分析，學python就能做好數(shù)據(jù)分析的，百分之90都是為了賺錢另外，想轉行數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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。