作為一名研究生，除了可以用python寫各種算法之外，還應(yīng)該如何提高自己的python水平？如題，作為一個研究生，你用Python寫算法，我覺得你應(yīng)該是想往大數(shù)據(jù)，人工智能方面發(fā)展。Python這些年

作為一名研究生，除了可以用python寫各種算法之外，還應(yīng)該如何提高自己的python水平？

如題，作為一個研究生，你用Python寫算法，我覺得你應(yīng)該是想往大數(shù)據(jù)，人工智能方面發(fā)展。

Python這些年隨著大數(shù)據(jù)人工智能的大爆發(fā)也變得流行起來，你想再提升自己Python的水平，我覺得你可以從以下著手！

分布式計算框架spark

Apache Spark是一個計算速度快，易用，支持復(fù)雜分析的大數(shù)據(jù)處理框架，大有取代mapreduce之勢。

Python雖說在機器學(xué)習(xí)和人工智能方面有極好的應(yīng)用，但是Python有一個大缺陷，不支持分布式計算，但是不要緊，spark提供了極好的Python接口Pyspark，借助他，Python在分布式計算、流計算方面有了極大提高。

另外，spark的核心RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集和Python中pandas中的DataFrame十分相似，可以十分方便的相互轉(zhuǎn)化。所以說spark讓Python有了分布式處理大數(shù)據(jù)集的能力。

web后端

Python有十分多的強大的web后端框架，如Django，flask等，學(xué)習(xí)這這可以鞏固Python的基礎(chǔ)，又會使用到Python的高級用法，如裝飾器，類及魔法方法，數(shù)據(jù)庫等。

學(xué)習(xí)spark和web后端的優(yōu)勢

你不可能一直在單機上使用模型，你可能會在大數(shù)據(jù)框架和網(wǎng)站來部署模型，這需要你了解后端和分布式計算，學(xué)習(xí)這兩方面，既能提升Python水平，也能讓你在日后的大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域如虎添翼。