python代碼記不住可以找工作嗎？謝謝你的邀請。代碼是不會被記住的。你可以多練習。建議通過做小項目來學習。你可以注意我的標題“尤凡提”。課堂上錄了很多視頻，包括Python/機器學習簡介/深度學習簡

python代碼記不住可以找工作嗎？

謝謝你的邀請。代碼是不會被記住的。你可以多練習。建議通過做小項目來學習。你可以注意我的標題“尤凡提”。課堂上錄了很多視頻，包括Python/機器學習簡介/深度學習簡介/pyspark大數(shù)據(jù)開發(fā)/人臉識別項目等，你可以從Python項目開始，根據(jù)我的視頻一步一步地做項目，慢慢的你會感覺到，也不會問這樣的問題。如果硬件條件好，可以選擇人工智能作為未來的發(fā)展方向。人工智能的發(fā)展一般是從python開始的，但是對數(shù)學和統(tǒng)計學，特別是概率論和統(tǒng)計學有一定的要求。

人工智能學習的總體路線圖：1。數(shù)據(jù)科學中的統(tǒng)計學基礎(chǔ)

你可能沒有太多的時間去系統(tǒng)地學習。掌握數(shù)據(jù)分析和挖掘所需的統(tǒng)計基礎(chǔ)，以后慢慢補課。當然，你的專業(yè)是統(tǒng)計學，所以沒什么大問題。

2. Python核心編程

這本市面上的Python書和視頻幾乎一樣。我建議你看我的視頻，快速開始一個小項目。

3. Python

數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘

掌握numpy、pandas、Matplotlib等與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的庫，如果數(shù)據(jù)分析是發(fā)展方向，則關(guān)注pandas/Matplotlib，而關(guān)注numpy則是AI方向。

4. 機器學習

重點掌握sklearn機器學習庫，熟悉各種機器學習算法的優(yōu)缺點和應用場合。

5. 深入學習

關(guān)注CNN/RNN和常見變體，tensorflow2/keras/pytorch框架。

6. 計算機視覺/自然語言處理/語音技術(shù)

計算機視覺相對成熟，而NLP是近年來學術(shù)界爆發(fā)的主要方向。

希望對您有所幫助

python數(shù)據(jù)挖掘，想自己在家創(chuàng)業(yè)，該怎么做？

數(shù)據(jù)挖掘不僅僅是幾行代碼。

假設(shè)您的數(shù)據(jù)挖掘技能非常熟練。

所以數(shù)據(jù)挖掘需要一套基礎(chǔ)設(shè)施：大數(shù)據(jù)

基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘是挖掘的前提，而少量的數(shù)據(jù)不能用于數(shù)據(jù)挖掘。

所以構(gòu)建一套大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，即使是很基礎(chǔ)的，也需要至少兩個人的配合才能完成，有了這一切，你就要做數(shù)據(jù)挖掘的前提。

如果你想自己創(chuàng)業(yè)，從事數(shù)據(jù)挖掘，稍微專業(yè)一點的客戶對你不夠信任

不同的行業(yè)有不同的選擇，各行各業(yè)都有數(shù)據(jù)分析的需求。主要是MATLAB，python，R這些。

以我自己為例，Matlab矩陣運算能力強，語法簡單，性能強，更便于科研數(shù)據(jù)分析。它可以調(diào)用GPU，界面友好。有很多用于數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)導入和導出工具包

非常適合數(shù)據(jù)分析，而且

它還可以很容易地構(gòu)建接口。例如，我為上一個項目構(gòu)建了以下圖形界面：

但問題是MATLAB不是免費的，而且也不便宜。大學和研究機構(gòu)會根據(jù)自己的需要購買，比如我們學校。

據(jù)我所知，有很多人使用盜版，但這是極不推薦的。即使你買的是短期學生版，也不要使用盜版。

還有python，它在天文數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘中也非常流行。因為很多人編寫了很多開源工具包，所以社區(qū)非常大，每個人都為這個社區(qū)貢獻自己的代碼。

太陽物理學中有一個著名的sunpy

使用這個軟件包，我們可以很容易地導入和處理各種天文臺的觀測數(shù)據(jù)。

另外，機器學習近年來的興起也是以python為主，python的數(shù)據(jù)處理和分析將越來越流行。

還有一些財務統(tǒng)計數(shù)據(jù)，如R SPSS等。