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机器学习 高职的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python机器学习 高职的解答，让我们一起看看吧。
以Python大数据支撑一个高职专业是否可行？如果可行，应该怎么进行课程设置？
按照目前大数据发展的趋势和应用的前景来看，以Python为基础做大数据相关的教学是可以支撑一个高职专业的，原因有以下几点：
第一：目前大数据体系从技术发展上来看已经趋于成熟。Gartner在2016年的时候已经把云计算和大数据技术列入成熟技术行列，那么接下来就是大数据相关技术的落地应用阶段，这个阶段就需要大量的应用型人才的参与，而高职专业的毕业生恰好就是应用型人才，所以大数据的落地应用对高职专业来说是一个比较好的发展机遇。
第二：大数据人才需求量大。大数据人才的需求主要集中在四个领域，分别是底层研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，除了大数据底层研发对人才的要求比较高以外，其他几个领域对人才的要求并不高，而且大数据分析和大数据运维非常适合高职毕业生，同时这两个领域也是人才需求量比较中的领域。
第三：大数据未来发展空间大。大数据未来将会得到一个持续的发展，这个过程会持续较长一段时间，会随着互联网的不断发展而陆续释放出大量的就业岗位。对于人才培养来说，大数据方向是一个可持续的方向。
基于以上几点，对于高职专业来说，开设大数据相关专业是没有问题的，而且在我看来，这也是适应大数据时代发展的选择。
在课程设置上，本着以应用为主的原则，可以重点考虑以下几个方面的内容：
第一：Python语言的讲解。Python语言语法简单而且应用领域广泛，选择使用Python做大数据相关开发是一个比较不错的选择，建议把Python做Web开发的内容一并讲完。
第二：数据库。大数据领域的很多工作都是基于数据库展开的，所以要有一个扎实的数据库基础。
第三：大数据平台搭建。对于高职生来说，未来从事大数据运维也是一个不错的选择，这就需要对大数据平台的搭建、组件部署、测试等内容有一个系统的学习过程。
第四：数据分析。数据分析有很多方式，对于高职生来说，***用现成的工具来进行数据分析更实际一些，比如BI工具。
c++如此繁琐，为什么大学不直接开展python课程？
个人认为，这是一个“目标”或者“目的”的问题。
我也算是一个老程序员了，大言不惭地说说自己的一些主观的看法，若有冒犯请见谅。
教材是所有课本中最厚的。
大学选择C++或者C作为编程语言的教材语言，个人认为还是很明智的。
因为学校的目标或者目的是为了让学生们更好地掌握计算机的基础知识以及软件开发的基础知识。
老师在上课的时候，可以通过C++这门语言将其他计算机课程的知识串联起来。
就算是学生毕业之后，不实用C++语言开发软件，但是有比较好的计算机知识储备和基础，上手其他编程语言也是很轻松的事情。
Python能大范围就业吗？ 不能。 代码不编译，相当于源码在上面，风险太大。 只能适合做一些算法验证，自动化方面分应用，作为第二类语言使用。 还有就是近10倍的运行效率差距，C++更偏底层，驱动着这个世界。
我们学校已经把python作为普及课，原来c语言是理工[_a***_]校的基础，现在python作为全校人工智能课程的基础，效果很好。对于文科学生也一样可以学，难度比c要小，所以作为了大一全校必修课程。
到此，以上就是小编对于python机器学习 高职的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机器学习 高职的2点解答对大家有用。
