大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习瓶颈的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python学习瓶颈的解答，让我们一起看看吧。
有没有必要让产品助理自学python？
首先，产品助理学习Python是有必要的，因为产品助理的工作任务中包括市场分析、行业分析、竞品分析等内容，同时要制作数据分析报告，而Python做数据分析是目前比较流行的做法，方便快捷且功能强大。
接下来，看一下学习Python的中都需要掌握哪些知识。Python的入门过程还是比较简单的，即使没有任何编程基础的人也能够顺利上手，实验环境也比较简单，但是随着学习的深入，Python也可以写出非常复杂的程序，可以说Python是先易后难的编程语言，这就会导致学习Python的初学者在学到中后期的时候会遇到一些瓶颈很难突破，最终导致半途而废。
使用Python做数据分析需要掌握三方面知识，第一是Python的编程语法，这部分内容完全可以自学；第二是Python用于数据分析的各种库，包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等，这部分内容要结合案例进行学习，如果有人指导一下会节省大量的时间；第三是数学基础，数据分析的基础包括统计学和数学两个学科的内容，而统计学的基础也是数学，所以做数据分析要具备一定的数学基础。看一个Matplotlib的例子：
总之，Python在学习的初期完全可以自学，但是到了学习的后期则需要通过参加一些案例实习来进行提升，Python编程的难点并不在语言本身，Python的难点在于实际问题的解决，在于算法的设计和实现。
我在头条上写了关于学习Python的系列文章，想学习的朋友可以参考一下，相信一定会有所收获。
作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。欢迎关注作者，欢迎咨询计算机相关问题。
纯属个人观点。做产品经理最本质和需要培养的是正确分析产品背后的逻辑和现实应用场景的痛点，对市场有敏锐的嗅觉，而这些分析基本都需要建立在数据统计的基础上。因此建议可以让其适当了解python，后续使用则以任务为导向，能使用numpy、pandas、sklearn、matplot等基本库进行数据分析、结果呈现、问题解决就差不多了。重点还是要培养其创造用户价值的能力。
人工智能开发的瓶颈是什么？
其实人工智能技术目前的确突飞猛进，是因为刚刚突破了一个巨大的瓶颈。
早期人工智能的研究停留在仿真阶段。一个直观的思路就是，既然人是人工智能想要达到的对象，则让人工智能模拟人的生物结构，和思维结构，就能达到人工智能。
所以之前的人工智能一直在模拟神经元，构造模拟生物神经反应，当然也取得了一些成果。但这就遥遥无期了，很长时间都无法取得大的进展。
直到基于统计学的算法的出现，人们发现，我们不用管鸡是如何生蛋的，我们只要能在鹌鹑蛋里挑出鸡蛋就行。
所以大数据和人工智能变得密不可分。就以人脸识别为例，我们需要1000張、10000張甚至更多的图片，让人工智能去训练去学习，[_a***_]规律，验证出有效规律。这样，人工智能看到一个新的脸，就能够分析出这是否是一张脸、是否人类的脸、男人的还是女人的、是不是你、是 TFBoy 还是 翠花。
而相关技术如Python、大数据、强化学习之类的知识也是我们所需要掌握的，这是后话，就不在这展开了。
从上面我们知道，历史数据越多，就越能够分析总结出可重复的有效规律；而计算能力越强，就越能够快速的总结分析出来。
新年刚过，各大猎头公司就在拼命的寻找人工智能方面的人才，可以看得出，2018年人工智能会更加的火爆。
不过人工智能火爆归火爆，但通往人工智能之路并不平坦。
当前我们处于弱人工智能时代，仍然有大量的技术问题亟待突破，更别提下一个阶段的发展了。
一般而言，当前业界普遍认为，人工智能的发展将分为三个阶段：
1）弱人工智能；
2）强人工智能；
3）超人工智能；
当前正在爆发的人工智能浪潮，将大大改变我们的生活，很多人悲观的认为，它将使得我们的很多工作会被人工智能代替。
但这种论调或许高估了当前人工智能的发展。
因为当前人工智能的发展仍然遭遇到了很大的发展瓶颈，这个瓶颈是什么呢？
人工智能方向需要学习python还是深度学习呢？
这两个都需要学习，Python作为人工智能首选的语言来说，他的简单易学好上手是作为人工智能开发工具的首选，而深度学习的出现是机器学习的突破。成功的从人工到智能，所以要是想不如人工智能领域还是需要两者都去学习
目前中科院叶佩军老师出了一个深度学习的课程，包含Python+深度学习，有兴趣可以看一下
***://xue.ujiuye***/class-142991/
有一定的事实证明，Python语言更适合初学者，大致分为五个阶段的学习。Python语言并不会让初学者感到晦涩，它突破了传统程序语言入门困难的语法屏障，初学者在学习Python的同时，还能够锻炼自己的逻辑思维，同时Python也是入门人工智能的首选语言。
学习编程并非那么容易，有的人可能看完了Python语法觉得特别简单，但再往后看就懵了，因为到后期发现并不能学以致用，理论结合项目才是学好一门编程语言的关键。可以选择报班入门，一般在2W左右，根据自己的实际需要到“U”就业实地了解，可以先在试听之后，再选择适合自己的。
python、java、Go哪个前景好？
从性能上说，原生Java要比其他两个强，连GO都要移植了JAVA的disruptor框架，可见j***a天生适合高并发的WEB开发，但问题是各种框架过多而且过重，完全违背轻量级J***AEE的原本意愿。python在科学计算上有自己的优势，写高并发架构j***a强，写复杂的高深算法是python强，python还完美支持树莓派。GO的话写聊天器，中间件这种东西应该挺牛的
看你走什么方向了，python的话就走人工智能，数据分析，爬虫和机器学习方向。但真的想发展的好要懂得很多，数据结构，算法都要掌握。
j***a企业主流，也可以做很多方向，比如后端开发，手机端软件开发。就业面也应该是非常广的。但是一般小型公司为了效率用的反而不多。
go的话，处理高并发的，主要运用在大容量访问请求上，以后可能会很火。
如果让我选择的话，我会主攻j***a毕竟企业需要，python可以作为调剂，Go的话未来可期。
我做过j***a，学过python，浅见仅供参考。
j***a主要是企业级的开发用的，python是近几年比较火，主要是人工智能的兴起让它流行起来，至于go语言只是听说过，没了解就不多说了。大数据，人工智能是未来的潮流，如果是现在开始，我觉得学python好些，追随潮流会让你事倍功半，j***a相对来说是比较老的语言的，会的人也比较多，竞争比较大，不建议选择j***a。
这个问题问得不太好，对于做软件的人来说，语言都不是事，我自己最喜欢的语言是scala，但并不妨碍我通晓c cpp python r j***a matlab js as ruby等语言，如果有需要，我一定可以在三天内上手go语言。
从生态圈上看，jvm上也可以用python，叫jpython。
当前的发展态势是:
商业软件界，j***a体系是主流；
学术界，matlab、R、python是主流；
Android甚至google体系界，go将是主流。
谁也取代不了谁。
谢谢邀请！
Python、J***a和Go这几门语言都是目前广泛流行的编程语言，其中J***a和Python目前的应用领域比较广泛，在最新的TIOBE语言排行榜上，J***a和Python分列第一和第三位，Python语言的上升趋势还是比较明显的，而Go语言作为一门新兴语言也冲到了第十五位，可以说这也是一个非常不错的成绩。
J***a语言经过多年的发展，在Web开发、大数据开发等领域有广泛的应用，J***a语言生态体系健全且性能稳定，是大型互联网平台比较常见选择。随着大数据技术的落地，J***a技术的应用前景还是不错的，而且在整个IT领域有大量的J***a开发团队，未来J***a将依然是被广泛***用的编程语言之一。看一下tiobe给出的J***a历年走势图：
Python语言在最近几年伴随着大数据和人工智能的发展而得到了广泛的使用，Python语言在Web开发领域也是传统的解决方案之一，而且Python语言简单易学且调整方便，深受程序员群体的欢迎。在大数据领域，***用Python做数据分析是比较常见的选择，不少J***a程序员也开始***用Python进行任务开发。Python中的Numpy、Scipy、pandas、Matplotlib等库使用起来非常方便，在机器学习领域也有广泛的应用。相信随着大数据、人工智能、物联网等领域的不断发展，Python未来的前景还是非常不错的。
Go语言是一门新兴的编程语言，主要致力于性能的提升，目前Go语言也受到了广泛的关注，在大数据等领域，Go语言将发挥出重要的作用。虽然Go语言主打性能，但是由于目前Go语言的生态体系还有待完善，所以目前Go语言的应用场景还明显少于J***a和Python，相信随着Go语言的发展，未来Go语言的应用前景也是值得期待的。
总之，对于程序员来说，这三门语言都是非常重要的编程工具，而且都有比较明显的应用场景，所以都应该学习一下。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
到此，以上就是小编对于python学习瓶颈的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习瓶颈的4点解答对大家有用。
