不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個被互聯網圍繞的時代里，選擇學python人工智能python人工智能，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來告訴你這個專業(yè)的優(yōu)勢到底體現在哪里：關于Python的3個謊言，別再盲目學Python了（含視頻及書籍資源），有人問，普通人學python有意義嗎？看看這位大佬怎么說，網上的python培訓真的是一片韭菜地嗎？??。

1.關于Python的3個謊言，別再盲目學Python了（含視頻及書籍資源）

本人18年自學Python，現在是一名前端開發(fā)。雖然不是大佬，但我還是想先潑點冷水！不要被市面上的各種Python培訓廣告沖昏了頭腦：① 學完Python，并不能立馬拿一兩萬的工資，甚至可能找不到工作！②Python也沒有那么簡單，不是有手就行！③別想著1個月、2個月就能學會，你至少得騰出半年時間全職學習！如果你還是執(zhí)意要學Python，那么好，接下來我們看看怎么學。Python作為一門腳本語言，難度上相較于其他語言略微簡單點。但對于沒有計算機基礎的人來說，可能最開始配置Python編譯環(huán)境都能讓他望而卻步。這里推薦一個無需安裝配置的在線編程平臺（新手可以先在線寫一段時間的代碼，適應下）邊學邊練，零基礎在線編程學習平臺 1、Python學習路線圖學習一定不是盲目的，只有先明確了要學哪些東西，怎么學，才能更高效地去學Python。這是Python的整個知識體系圖譜，對于新手來說，沒必要學那么多。先把Python基礎和進階知識吃透，才是入門的關鍵。后續(xù)你是往前端開發(fā)深造，還是去新潮時髦的大數據、人工智能，就全憑自己的興趣。但我相信這時候的你，應該不會像現在這么迷茫。2、關于如何學Python其實網上的Python課程很多，都是比較有體系的。學Python入門和進階的知識，用網課完全足夠。但Python本質上是對一門語言工具的運用，實戰(zhàn)比理論更重要。我們在學習的時候一定要多敲、多練、多思考?。?！寫代碼不只是跟著視頻課或者照著書本寫完就行的，我們要理清每行代碼的邏輯。剛開始學，*對每一句代碼都加以注釋，幫助我們理清邏輯，加深印象。同時，學完一個知識點后應該多去找對應的案例來練習，做到理論與實戰(zhàn)的深度結合。推薦一套免費的Python課：Python入門到精通137講 這套Python課的每一個知識點講完，都會有對應的實戰(zhàn)案例來練習，強烈推薦給新手！3、Python學習資源Python學習網站名稱鏈接說明代碼課堂 Py編碼規(guī)范中文版 Code Examples Module of the Week Py標準庫的使用菜鳥教程 cookbook》算法類：《算法圖解》《Python算法》《算法導論》計算機網絡書籍：《計算機網絡：自頂而下》《TCP/IP詳解1：協(xié)議》《計算機網絡基礎》*，自學Python最重要的就是心態(tài)。我們在學習過程中必然會遇到很多難題，可能自己想破腦袋都無法解決。這都是正常的，千萬別急著否定自己，懷疑自己。找一個靠譜點的師兄，沒事知乎一下，其實這些難題也就迎刃而解了。

2.有人問，普通人學python有意義嗎？看看這位大佬怎么說

普通人學python有意義嗎？現在隨著python越來越火，尤其是它成為了人工智能的*編程語言，還被納入了中*的教育中。并且python的應用范圍很廣泛，可以解決很多專業(yè)或非專業(yè)的問題。但python真的適合普通人學習嗎？我個人認為可以從以下兩點來看看：*，python是否能對你現有的工作有幫助python中有兩個最常見的應用方向，Python爬蟲、python數據分析，而這兩者都可以用來批量獲取和分析數據的技術。比如，編程小十經常寫作，可能就需要各種素材，這時就可以利用爬蟲快速地獲取大量的寫作素材，然后形成自己的素材庫，這對于寫作效率會有很大的提高。比如：《從零開始學Python網絡爬蟲》高清版.md · 編程小十/python電子書 - Gitee.com從零開始學python爬蟲，22個爬蟲實戰(zhàn)案例，從零開始教你學python爬蟲。再比如，從事財務工作，面對著大量數據，python同樣可以輕松處理。比如：《從零開始學Python數據分析與挖掘》PDF高清完整版.md · 編程小十/python電子書 - Gitee15種可視化圖形和10個常用的數據挖掘算法和實戰(zhàn)項目，從零開始教你學Python數據分析。所以，我認為，如果python對于你現有的工作會有幫助，那你學python就是有意義的。第二，python是否能給你帶來更多的收入這里說的帶來更多的收入，不單指工作做得好，然后升職加薪的收入，而主要是指額外的收入。在很多網站上，其實都可以看到程序員兼職的信息，而python也可以，無論是爬蟲、數據分析，或者是用python做網站做小程序，都是可以賺到一部分額外收入。普通人學python有意義嗎？我認為只要能認清自己學習的目的，不管是用于專業(yè)的產品開發(fā)，還是輔助工作提升效率，那都一定是有意義的。

3.網上的python培訓真的是一片韭菜地嗎？

大多數人對某種語言的追捧，本質上只是對資本市場下某種需求的追逐在我身邊學python的只有兩類人：搞數據分析的，搞人工智能的一般人做不了人工智能，大多數人都是奔著做數據分析去的，像爬蟲、可視化、數據采集這種，不得不說python在這方面確實很優(yōu)秀，畢竟是萬能的膠水語言嘛恰好，數據分析和人工智能都是大火的崗位，新興、稀缺、高薪， 多少人搶破了頭也要擠進來有這么多韭菜，資本市場還不狠狠收割一波，所以市場就開始瘋狂鼓吹，像那些培新機構，鼓吹學python就能找到好工作，就能升職加薪市場吹得厲害了，那些企業(yè)也就懵了，python相關的崗位井噴式的就爆出來了，然后又吸引了更多韭菜過來湊熱鬧，市場就再收割想想之前的安卓、IOS，想想之前的java，想想PHP，再想想現在的python，感覺不是很相像嗎？數分需要學Python嗎？答案顯然不是。不管是python、R還是Excel、spss，這些都是數據分析的工具，對于數據分析，我一直強調核心是業(yè)務，通過業(yè)務的分析邏輯影射到數據分析的處理邏輯，而數據分析工具則是幫助我們實現結果的手段如果把數據分析的結果比喻成你要去的一個目的地，那么python只是可以到達這個目的地的一個交通工具，換句話來說，你換個工具也能做到，所以python和數據分析之間，并沒有不可分割的關系既然關乎到選工具，肯定是選擇*用工具才能夠最快達到目的，那python是不是數據分析工具的*選擇呢？不一定是。不一樣的路適合的交通工具不一樣，同樣，不一樣的類型的數據分析工作，合適的數據分析工具也不一樣在實際工作中，數據分析這個大類的崗位層次不一，崗位職能也大不相同，在不同的公司，同樣都叫數據分析師的崗位，可能一個就是給業(yè)務取數，提供基礎數據支撐，而另一個卻要涉及數據建模、挖掘。我這里把數據分析籠統(tǒng)的分類業(yè)務向和技術向兩類：業(yè)務類分析師，側重業(yè)務分析，一般*在業(yè)務*，或者有單獨數據分析*，最要工作內容就是對特定業(yè)務做專題分析，通過對數據分析來做一些業(yè)務規(guī)劃、方案等。日常的工作大多就是整理報表，做一些探索性的業(yè)務分析，解決業(yè)務問題。技術類分析師，一般都在IT部、數據中心。根據從事的工作環(huán)節(jié)不同，被分成數據庫工程師，ETL工程師，爬蟲工程師，算法工程師等角色，主要的工作一般有數據倉庫搭建、專題分析、建模分析、數據挖掘預測等。說完數據分析師的工作內容，再來看目前市場流行的幾類數據分析工具：Excel、python/R、BI工具先說大家都熟悉的Excel，excel在數據分析領域的地位不可動搖，尤其對入門新手來說，大部分的人在進入工作之前都多少接觸Excel所以在此基礎上要做數據分析，學習Excel是最合適不過的，從簡單的表格制作，數據透視表，寫公式，再到VBA語言，基本能夠滿足80%業(yè)務人員的分析需求回到正題，我們再說BI工具，BI的誕生，目的是為了縮短從業(yè)務數據到經營決策的時間，提高決策效率，所以它的產品設計理念就是圍繞提高數據分析的過程展開的和Excel相比，BI工具在分析流程上更加簡化，以我用過的FineBI為例，從數據鏈接、數據處理、到可視化圖表分析，很多功能都是封裝好的，鼠標點擊拖拽就能迅速完成一次分析這樣的可視化操作界面讓BI的學習門檻大大降低，更適合面向企業(yè)中的業(yè)務分析人員另外，在面對大數據量分析時，BI工具也能彌補Excel的不足，還有一個吸引人的點，就是BI工具的可視化效果在Excel中制作動態(tài)圖表或者高級的可視化圖表效果，需要經過諸多復雜的步驟，用編程語言實現，也需要一行行代碼調整，才能得到想要的效果但是在BI工具中，簡單拖拽設置，就能制作出令人驚艷的可視化圖表不過，因為BI工具是非開源的，所以在功能上有局限性，如果產品沒有設計某一項功能，可能就沒有辦法完成分析工作這時候python或R這類編程語言就顯得更加靈活了，只要代碼寫得好，基本沒有實現不了的東西*總結一下，工具的選擇要根據自身需要，而不是哪個火學哪個，只有最適合自己的才是*的像財務、人事、運營這類的基礎業(yè)務分析，excel完全就夠用了，如果想要提升效率，追求可視化效果，BI工具也是不錯的選擇，完全沒有必要花費極大的精力去湊Python的熱鬧，當然如果你對編程很感興趣，那當我沒說為啥python這么火？當然是因為好賺錢，以前互聯網興起的時候，各種java、C++的培訓炒的火熱，培訓機構大把大把撈金現在大數據時代來了，數據分析、數據挖掘、人工智能的概念又火了，一片新的韭菜地出現在眼前，培訓機構們還能放著這么多的錢不賺？隨便拿個業(yè)內TOP數據分析師的薪資給你畫個月入2W的大餅，實際上你入職大概率6-8K，而且你在培訓課里學到那點皮毛功夫，還要面臨全網被割韭菜的各行各業(yè)神仙轉行來和你PK，*能找到心儀工作的少之又少更慘的是一些無辜小白，在原來的崗位干的好好的，看到營銷文案，一股心血來潮要轉行，花了大價錢大精力去報班學python，*轉行也轉不了，反而沒在自身的崗位上有什么提升，掙大錢的夢破碎了*再強調一下，大部分的數據分析師本質是個業(yè)務輔助崗位，核心是對業(yè)務的理解能力和數據敏感度，像下面這張圖里寫的那些告訴你學python就能入門數據分析，學python就能做好數據分析的，百分之90都是為了賺錢另外，想轉行數據分析的也要慎重考慮，這一行也并不是你想象的那么美好謹以此文送給想要學習python的大家，個人觀點，切勿對號入座！

就拿大數據說話，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開IT行業(yè)的新大門，找到適合自己的培訓機構，進行專業(yè)和系統(tǒng)的學習。