大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于学习python还能吃螃蟹吗的问题,于是小编就整理了2个相关介绍学习Python还能吃螃蟹吗的解答,让我们一起看看吧。
为什么现在这么多人开始学习Python?
首先肯定的回答是因为就业趋势。随着社会发展、科技的进不,我们逐渐的进入了一个新的时代-AI时代。近年来炙手可热的名词有 物联网时代、大数据时代、人工智能时代、5G时代等。然而这些科技其实是相辅相成共同发展的。个人觉得大数据、云计算与AI是一体的,人工智能的实现离不开大数据,数据是AI时代的血液,同时人工智能和大数据的实现离不开计算,强大的计算能力是人工智能的心脏;而计算离不开***,除了芯片或者处理器等还离不开”云”。
而上述的技术多用到机器学习或者深度学习算法,而针对这些算法最常用的语言就是python,它不仅简单易学更有许多库,比如说sklearn等,相比于c或者java等语言,在实现相应的算法中的数学运算时都有相应的库函数,简单,实用,虽然效率有点慢,但是在这个时代,计算速度已不是很重要,因为有超强大的计算机。
蟹妖~~Python是一门历史悠久的语言了,1989年由Guido van Rossum创立,是一门面向对象的脚本语言。Python广泛应用于科学计算领域,由于是linux的发行版大都预装python,所以在运维领域也使用它编写脚本工具。
近年Python的火热是由于大数据和人工智能的需求上升
其实很多语言都能进行大数据与人工智能的开发,但由于这两个领域都是从学院派研究出来后,再推广到企业市场的,很多较成熟的框架产品都是用科学学术领域常用的语言编写的,所以学院派的语言如python、scala等会获得更好的默认支持。比如Spark(实时计算和大数据分析框架)就是***用了Scala。而Python在数据分析统计和数据处理方面的能力,以及数据展现能力,也是得到丰富的开源库的支持的,非常强大。Python广泛用于神经网络相关的框架中,Theano和Tensorflow;一些库还包括还有面向机器学习的scikit-learn,以及面向数据分析的NumPy和PandasPython更容易找到工作
前两年在大数据分析阶段,开发人员对scala和python都各有所爱,而随着人工智能的深化应用,熟悉python的人将更容易找到满意的工作。
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Python最近两年成为了热门的编程语言主要原因是Python的简单明了,结构简洁,可与众多的编程语言实现接口互通。
再一个大环境就是人工智能与新技术的兴起进一步使Python更加顺风顺水,毕竟在机器语言这块,其有很多优势。
Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言,它常被昵称为胶水语言,它能够很轻松的把用其他语言制作的各种,尤其是C/C++轻松地联结在一起。(图片均来自网络)
由荷兰人Guido van Rossum发明于1989年,1991年发行第一个公开发行版。Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。
Python标准库提供了系统管理、网络[_a***_]、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。
Python 在美国相当流行,不过现在在国内是一个小众的语言,但是随着海龟们回国创业,越来越多的公司开始招收Python 程序员了。
智游教育在一篇文章中说道,豆瓣便是用Python搭建的,Facebook 也是扎克一个人用Python捣腾出来的,后来的twitter也是Python写的,实际 Python是国外包括Google在内等大公司使用的主要语言。
有数据表明,目前,Python开发者的工资基本都是在15K以上,而且它的涨幅不知道为什么高的离谱,可以达到50%的涨幅,而Java的工资封顶也就是30000左右,而Python却可以涨到最好50K,因为Python这个语言以后的发展前景非常可观,尤其是稀缺人才,类似于之前的IOS开发。
J***a程序员转算法难吗?拥有哪些资格才称得上算法工程师?
近年来,算法行业非常火爆,越来越多的人在学习算法。计算机的终极是人工智能,而人工智能的核心是算法,算法已渗透到互联网、商业、金融业、航空、军事等各个领域,改变着这个世界。
算法工程师非常火爆,急缺大量人才,年薪也越来越高。刚毕业30-40万很常见。很多人想入手学习算法,那么多算法,究竟该如何下手呢?
很多人看到招聘要求,算法工程师有很多具体分支:
音/视频算法工程师
图像处理算法工程师
信号算法工程师
自然语言算法工程师
数据挖掘算法工程师
搜索算法工程师
例如有的招聘要求:
不要因为工作收入放弃职场财富,J***a方向相比入门算法方向更能体现职场价值。如果你工作5年以上,J***a方向的技术沉淀带来的复利效应可以产生更高的专业延伸价值。
算法工程师(机器学习),与J***a工程师职业方向重叠不高,而且初级算法内卷比较厉害,但是还是要看年龄和自己的决心,机器学习也有很多方向例如自动驾驶等,如果自己在数学和算***底比较扎实,对初入新行业的边际成本有清醒认识,建议可以选择。
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