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應(yīng)用場景廣泛,可被應(yīng)用于如今你所能想得到的相當(dāng)多的軟件開發(fā)和操作場景,目前已廣泛應(yīng)用于人工智能和云計算開發(fā)和大數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)分析和科學(xué)運算和網(wǎng)站開發(fā)、爬蟲和自動化運維和自動化測試和游戲開發(fā)等領(lǐng)域,因此,只需要你將Python了解得更加深入一點點,就能讓你具備可以適應(yīng)范圍更寬泛的工作角色的技能。
這個語言學(xué)會就不會覺得難了,學(xué)習(xí)任何事情都要有學(xué)習(xí)態(tài)度。這個漫長的過程其實是很無聊的。你可能只是想要分析數(shù)據(jù),或建立網(wǎng)站,或創(chuàng)建具有人工智能的自主無人機?;ㄔ谡Z法上的所有時間都會削弱你的動力,大多數(shù)人都放棄了。
主要工作是數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、算法的設(shè)計和優(yōu)化,將算法落地和產(chǎn)品化等。主要需要機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)知識,對功底要求較高。除了常見的回歸、分類算法機器學(xué)習(xí)方向,還包括圖像視頻分析識別、語音識別、NLP、知識圖譜、推薦系統(tǒng)、SLAM等方向。
第四階段的學(xué)習(xí)是網(wǎng)絡(luò)爬取,主要是掌握數(shù)據(jù)爬取。 過了這個階段可以招聘的職位是網(wǎng)絡(luò)爬蟲工程師或者數(shù)據(jù)采集工程師; 機器學(xué)習(xí)算法的匹配方法,深入理解算法原理和實現(xiàn)步驟,本階段結(jié)束時學(xué)生可以選擇更多崗位,數(shù)據(jù)分析師算法工程師人工智能工程師等可直接勝任。
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