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数据科学与机器学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python数据科学与机器学习的解答，让我们一起看看吧。
python主要是做什么的？
和python相关的有多类岗位，就业选择多样，有爬虫开发工程师，起点低，而且这一岗位需求多，工作环境轻松。也可以做搜索引擎工程师，主做搜索引擎核心技术研发，薪资持续上涨，还可以做web全栈开发工程师、人工智能工程师、大数据分析工程师、Python开发工程师、游戏开发工程师、Python运维自动化工程师等。
1.网络爬虫。***集网页的数据，为后期的数据挖掘或者数据库的建立提供数据支撑，网络爬虫数据还可以做浏览器等；
2.数据挖掘和分析、科学计算、机器学习：Python中的pandas、numpy、matplotlib等数据处理库，可以助力你进行科学计算和可视化；
3.日常任务。编写为简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化，比如自动备份你的MP3、12306抢票等；想学Python欢迎来中公优就业。
4.web前端开发：借助django,flask框架自己搭建网站。使用Python快速完成网站的开发和WEB服务。很多著名的网站像知乎、YouTube、豆瓣网就是Python写的，此外很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（航空航天局）都大量地使用Python；
5.3D游戏开发以及网络游戏后台：Python也可以用来做游戏开发，因为它有很好的3D渲染库和游戏开发框架，目前来说就有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。很多在线游戏的后台都是Python开发的；
6.桌面应用：你可以用Python的Tkinter，但这并不是最热门的选择。Java，C＃和C ++等语言似乎更受欢迎。最近，一些公司也开始使用JavaScript来开发桌面应用程序。例如，Slack的桌面应用是Electron构建的。它能让你用J***aScript构建桌面应用程序。7.系统网络运维Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言，它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力，运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时，这个时候才是真正价值的体现，才能证明自身的能力，让老板重视。
pythonweb开发是学点golang好还是学数据分析、机器学习好？
对于Python程序员来说，选择数据分析和机器学习在知识体系上是具有一定连贯性的，目前数据分析和机器学习的发展速度比较快，也是比较热门的方向之一，所以建议重点考虑一下。
Go语言是最近几年发展比较快的编程语言，Go语言主要解决的是性能问题，尤其是在多处理器的计算机***情况下来处理大用户并发的方案上，具有设计上的优势。但是目前Go语言的应用情况还处在落地阶段，建议先观察一段时间再考虑，这样在学习上会有更丰富的案例可以参考，相应的问题也会有更多的处理方案。
相对于Go语言来说，***用Python做数据分析和机器学习方面的开发则要成熟许多。使用Python做相关开发需要学习几个常见的库，包括Numpy、Matplotlib、Scipy等，这些库对于Python做数据分析来说还是非常重要的，使用起来也比较方便。
这些库各有特点，Numpy提供了很多关于矩阵的基础操作，Matplotlib则提供了方便的[_a***_]图像的方式，Scipy则提供了像积分、优化、统计等科学计算的工具，熟悉这些库的使用需要进行大量的实验。
目前通过机器学习的方式来进行数据分析是一个比较常见的选择，机器学习涉及到数据、算法、实现和验证几个关键环节，所以对于Python Web程序员来说，需要掌握比较常见的机器学习算法，并通过Python语言予以实现。这部分知识的学习还是有一定难度的，建议一边学习一遍实验，这样会在较短的时间内完成机器学习的入门，然后再通过几个综合性的案例来深入学习机器学习的相关知识。
我使用Python做机器学习已经有较长时间了，目前也在使用Python开发一个智能诊疗系统，我会陆续在头条写一些关于Python开发方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
到此，以上就是小编对于python数据科学与机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python数据科学与机器学习的2点解答对大家有用。
