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人工智能和大數(shù)據(jù)是目前比較受關(guān)注的技術(shù)領(lǐng)域，人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）已經(jīng)在各行各業(yè)得到了廣泛的應(yīng)用。Python 生態(tài)圈中的 ScikitLearn、PyTorch、Keras 等三方庫(kù)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）的算法進(jìn)行了封裝，降低了使用人工智能為產(chǎn)品賦能的難度。
數(shù)據(jù)分析致力于從數(shù)據(jù)中找出問(wèn)題和發(fā)掘價(jià)值，從而為企業(yè)的數(shù)字化、智能化運(yùn)營(yíng)提供依據(jù)，這是商業(yè)智能（BI）的核心。Python 生態(tài)圈的 NumPy、Pandas、Matplotlib 等庫(kù)為數(shù)據(jù)過(guò)濾、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)聚合、數(shù)據(jù)可視化提供了便利，相比商業(yè)智能工具，Python 處理數(shù)據(jù)的能力有過(guò)之而無(wú)不及。
日常辦公中很多簡(jiǎn)單乏味的勞動(dòng)都可以交給 Python 語(yǔ)言自動(dòng)處理，例如：合并多個(gè) Excel 文件、從 Word 文檔中抽取內(nèi)容、將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成統(tǒng)計(jì)圖表等。會(huì) Python 的人可以用 5 分鐘時(shí)間解決原來(lái)需要大半天時(shí)間才能完成的任務(wù)，能夠用幾行代碼渲染出別人需要用 1 個(gè)小時(shí)才能完成的漂亮圖表和數(shù)據(jù)看板。正如名言“人生苦短，我用 Python"所描述的，Python 會(huì)大大提高你的工作效率。
Python 入門(mén)學(xué)習(xí)
快速建站學(xué)習(xí)
Python 語(yǔ)言學(xué)習(xí)
常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)學(xué)習(xí)
函數(shù)和面向?qū)ο缶幊?br/>實(shí)現(xiàn)Python 辦公自動(dòng)化
學(xué)會(huì)Python 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集
Python 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL
Excel 數(shù)據(jù)分析和可視化
PowerBI和數(shù)據(jù)看板
Tableau 和數(shù)據(jù)
NumPy 和 Pandas學(xué)習(xí)
Matplotlib，Seaborn，PyEcharts學(xué)習(xí)
數(shù)據(jù)挖掘 +AI
電商市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
金融風(fēng)險(xiǎn)信用評(píng)估項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
大型連鎖超市數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目研發(fā)