Python:我们要是使用对象进行科学探索分析,开发一个深度学习模型,然后将该模型部署到Web应用程序,即Python的Web框架,并得到所有主要云提供商的支持,那么它显然是赢家。
对于统计和数学概念知识有限的数据科学初学者,Python可能是一个更好的选择,因为它使编写算法片段变得容易。
如果您有足够的带宽来研究这个库并学习如何研究数据集(如果使用R,在Rstudio中可以很快完成),那么Python(程序员的选择)是一个不错的选择。
自制力强,学习态度好,想要获得高薪
不想局限于H5,想做WEB前端高级开发工程师
想做全栈开发工程师,立志做全能型人才
想从传统企业软件开发转向web互联网方向
一开始从事传统网络运维工作,想要转型做开发
大数据相关专业的学生或人员,想转行做人工智能
人工智能初级:人工智能技术和应用场景的全面解析,系统化介绍人工智能技术链条。
人工智能中级:本模块重点在于算法的开发实现方面,学习人工智能中的识别技术。
人工智能高级:从本阶段开始,我们的学习重点转向高级的模型优化算法上。
数据分析初级:使用Python处理工作场景中的简单数据分析。
数据分析中级:成为具有一定分析思维的数据分析师。
数据分析高级:成长为一名高级数据分析师,并获得算法工程师的相关技能。
Python初级:通过项目实战完全掌握Matplotlib实现简单直观的数据可视化、Echarts实现更丰富的交互需求。
Python中级:掌握Scrapy爬虫框架的使用能够实现高效获取互联网数据的目标。
Python高级:利用Python的json、csv、pymongo、pyhdfs模块很好地解决了数据存储问题。
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