python深度学习方向,

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大家好,今天小编关注到一个比较意思的话题,就是关于python深度学习方向问题,于是小编就整理了2个介绍Python深度学习方向的解答,让我们一起看看吧。

  1. 学习Python应该往哪个方向发展?
  2. 深度学习和Python的关系大吗?

学习Python应该往哪个方向发展

感谢头条官方邀请!学习Python可往编程方向发展,目前Python的火热程度应该仅次于java和C语言,尤其是对于向往网络方向发展的人来说,结合Linux学习Python会很有前途的!


方向一:利用python做爬虫

python深度学习方向,-第1张图片-芜湖力博教育咨询公司
图片来源网络,侵删)

  Python语言还可以写爬虫,但仅仅只是爬虫的入门而已。过Python入门爬虫比较简单易学,不需要在一开始掌握太多太基础底层知识就可以很快上手,而且很快可以做出成果,非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。如果想要往这个方向发展,Python是不错的入门选项。

方向二:数据分析人工智能

  Python是机器学习和AI的主要开发语言。作为被用于机器学习和人工智能系统以及各种现代技术一门语言,Python能够十分容易地应用于分析和组成可用的数据,这也使它成为数据科学中比较流行的语言之一。而丰富的本机拓展也使Python的优势得以强化,更适用于机器学习、数据计算和人工智能领域

python深度学习方向,-第2张图片-芜湖力博教育咨询公司
(图片来源网络,侵删)

方向三:web全栈开发工作

掌握前端知识,掌握python三大后端框架,可以具备独立开发网站能力,成为一名合格的web全栈开发将不在话下。全栈工程师是指能驾驭各种开发工具工程师,而Python本身就有着很强的全栈式综合语言的特点,能够完成后端、前端、GUI、科学运算网络编程大数据开发等等,掌握了Python,会使你更快成为一名全栈程序员

python定位为手边的工具、胶水语言

python深度学习方向,-第3张图片-芜湖力博教育咨询公司
(图片来源网络,侵删)

意思是:你手头任何的问题,如果可以用程序解决的,就用python。

python 爬虫

python 运维

python数据分析

python 前/后端开发

python 移动端(app)开发

在回答这个问题之前,可能需要明确一点,学Python的目的是什么,如果现在没有工作,想找到python方面的工作,那么这个问题比较好回答,解决这个问题的思路就是找最近各大培训机构推出的就业班的课程方向,培训机构一般是对市场的就业方向会有了比较全面的研究,毕竟他要让他的学员最大概率的就业,所以他的课程设置一定是朝着市场最大的需求的方向来设置,所以研究他们的课程方向设置比自己主观判断未来的方向靠谱,那么现在主流的培训机构设置的python的方向课程主要都有哪些呢?看下图

上面的课程方向是一个Python培训规模很大的培训机构的培训方向,从上面可以看出主要有三个方向,分别是WEB全栈工程师,爬虫工程师,数据分析工程师。那说明现在市场上需求较大的几个方向就是上面三个,所以,如果是为了找到一份python的工作,那么可以参考他们上面三个方面的课程设置,系统的学习一个方向,一个方向的课程体系很多,不是说学个人工智能算法就可以,而是要系统的学习这个方向的一个体系的课程,这样才有机会找到这方面的工作。

第二个方面,如果学习Python不是为了一份工作,而是工作需要,那就根据你工作需要有选择性的学习某些方面,譬如你要做数据分析,那么就需要学习NumPy,pandas 等方向,如果是做爬虫,那么scrapy等库就有必要。

Python 是个"古老"的计算机语言,和其他高级计算机语言相比,总体上优势不大。它最大的特点是擅长对字符串处理,尤其是字符数量众多的字符串的处理,[_a***_]优于其他高级语言(不考虑 python 运算能力的情况下)。

所以,Python 大量地用于网络爬虫、大数据……这都是笼统的说法,网络爬虫、大数据分析是利用了 Python 处理长字符串(爬虫得到的结果,或一堆搜索结果),经过 Python 进行处理(也就是筛选)得到预期的结果,然后这些结果通过 Javascript / j***a / c# / C&C++ 等高级语言再进行处理(统计方法,算法),将精准的结果保存到 mssql / mysql 等数据库中,以备后用。

所以,掌握一门计算机语言,技能太单一,谈不上发展方向,很容易被淘汰。建议练就几个 IT 技能,才算得上入行。并在思维模式上进行训练和修行,才有可能站在某个领域的高端。

总结在 IT 行业,掌握一门技术,谈不上发展,仅仅算某技能入门,但不是进入 IT 行业。

深度学习和Python的关系大吗?

有一定关系,但没有必然的联系。深度学习是一种算法,大家对他的研究一般都是通过某个深度学习框架进行,很少从头去写代码的。比较出名的框架有caffe,torch,tensorflow,pytorch。

比如说最初很有名的一个深度学习框架caffe,是用C++实现的,他的作者是一个中国人,贾扬清。贾大牛本科毕业于清华大学,这个框架是他在加州理工伯克利分校读博时候的作品,后来这个框架由这个学校团队维护。它主要应用在卷积神经网络上面。caffe有python接口,就是说可以用python程序来控制caffe的运行

Torch是另外一个比较流行的深度学习框架,这个深度学习框架是用Lua语言写的。Lua语言相对比较小众,很多人用它来写游戏脚本。Torch最初的支持者是Facebook。它相对于caffe来说更擅长在RNN方面的计算。

后来谷歌开发了tensorflow,***用的语言就是python,由于谷歌的大力支持,用tensorflow的人越来越多,再加上python本身有相当多数据处理方面的包。***用python进行深度学习的研究越来越主流。

于是,Facebook也把torch改进了一下,把它跟python结合了一下,搞了个pytorch。pytorch使用上比tensorflow要简单的多,再加上背后有Facebook的支持,很快与tensorflow有分庭抗礼之势。

总结一下,本来深度学习跟python没什么必然联系,一个是算法,一个是编程语言。但是研究深度学习大家一般都***用深度学习框架,而主流的深度学习框架tensorflow,pytorch都是用python写的,caffe也可以用python控制,两者因此也就有了联系。

这就给了很多奸商空子,打着深度学习的招牌教python,实际上教的东西跟深度学习半毛钱关系钱都没有。在此严重鄙视。

到此,以上就是小编对于python深度学习方向的问题就介绍到这了,希望介绍关于python深度学习方向的2点解答对大家有用

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