Python 是 AI 通用语言的三个原因
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-07-14
这意味着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的集成
Python 的初版本是在 AI 成为一种可广泛使用的商业工具之前发布的，但自 1991 年以来发生了很大变化，国际象棋比赛表明，AI 能够以远高于熟练的人，此后人工智能的业务开始蓬勃发展，随着人工智能简化了保险和高等教育等多元化行业，软件开发中的人工智能/机器学习市场正在快速增长，根据财富商业洞察 2020 年 7 月的报告显示，2019 年全球 AI 市场的市场规模约为 270 亿元，预计到 2027 年将超过 2500 亿元。
开发人员应该期望 AI/ML 项目在未来几年内占据他们整体工作的越来越多
现在是学习的人工智能语言的时候了，Python是什么让 Python 如此适合人工智能和机器学习？以下是 Python 可以成为 AI 工具箱中重要工具的三个原因，Python 超越其他语言的主要原因可以追溯到它的创立之初，该语言的“包含电池”特性——意味着 Python 带有一个大型有用模块库和完全可用所需的所有部分——使 Python 成为在复杂用例中启动解决方案的出口。
Python 被称为第二好的语言
年龄的一切，恰如其分地，Python在去年 11 月的 TIOBE 编程语言指数中超过了 Java，成为开发人员第二受欢迎的编程语言，对于任何单个任务，可能有比 Python 更好的语言，但对于开始将 AI 和 ML 集成到其代码库中的企业公司来说，没有比 Python 更灵活的了，我在与潜在客户会面时遇到的两个的 AI 请求是机器人流程自动化 和利用数据来改进建模和预测，与没有 AI 或 ML 的应用程序开发相比，这些项目需要我团队中更多开发人员的更多协作，如果开发人员不使用广泛流行的灵活语言，他们就会严重限制他们的开发团队的组成，因为 Python 代码简单而流畅，我可以在必要时召集同事为复杂的 AI 项目做出贡献，他们可以很快让自己跟上进度。
公司不想做的就是开始将人工智能集成到他们的软件中并被迫放弃该项目
但是如果某个项目由于某种原因不得不暂停，经验丰富的 Python 开发人员可以从他们的同行停下来的地方接手，并与新团队一起完善未完成的项目，所有这些都有助于为客户提供更安全的开发生命周期和更快的上市时间，数据可视化，利用公司内部大数据的洞察力是 AI 和 ML 的主要用例，企业收集的庞大数据量增长如此之快，以至于希捷和 IDC 的一份报告指出，每小时创建的数据比 1990 年代的平均年份还要多，但除非他们发现其中的洞察力，否则这些数据对任何人都没有任何好处，人工智能和机器学习通过揭示数据中的模式和趋势来增强数据分析，人类可以使用这些模式和趋势做出更好的业务决策。
企业可用的数据中有 68% 未被利用
这就提出了一个简单的问题，企业如何利用它收集的数据？一种方法是将数据可视化并在图表和图形中随时间推移对其进行跟踪，作为人类如果没有图形的帮助，我们通常很难识别大数据集中的关系。因此，数据可视化是成功使用大数据的一个关键方面，Python 拥有大量成熟的工具来创建数据可视化，这些运行范围从自定义交互式仪表板到跟踪客户旅程的漏斗可视化。AI 可以帮助人类分析师对具有多个变量的数据集进行复杂分析，但可视化对于分析师和高管更好地理解 AI 发现的故事至关重要，不同的以数据为中心的项目将需要不同的解决方案，但是像Airflow和Pandas这样的 Python 库为各种类型的数据的集成和清理提供了无数的建议，这个过程被称为“提取、转换、加载”或 ETL，是防止可能破坏项目的数据管理不善的关键。俗话说“垃圾进，垃圾出”。
可扩展性
鉴于数据创建的不断加速以及对 AI 和 ML 帮助公司解释数据的需求，任何软件语言都必须支持扩展。由于其相对简单，Python 代码通常能够处理大规模，这是业余爱好者和专业人士都喜欢的奇怪工具，一个标准的 Python 代码库支持Instagram，它是互联网上每月访问量超过60 亿的第六大网站，像 Python 这样的开源软件为商业世界提供的力量比你想象的要多，现在 90% 的企业都在使用开源软件。
Python 能够扩展以处理越来越多的数据和用户并且随着它的流行
它也可以扩展以满足对软件开发人员的更多需求，Python 社区热情好客，该语言的资深人士为代码库贡献了数小时的时间，这些代码库为无数涉及 AI 和 ML 的成功项目提供指导，从长远来看，一种满足所有技术标准并支持使语言本身知识化的社区的软件语言将蓬勃发展，通用语是描述母语不同的人之间使用的贸易语言的术语。它是语言的公分母，随着 AI 和 ML 推动对以数据为中心的软件开发的更多需求，行业将需要更多的开发人员来满足这种需求，无论他们以前使用过什么语言，无论他们作为程序员的专业知识水平如何，他们都可以使用 Python，Python 本身既是一种语言，也是语言之间的桥梁。
Python一直是开发界的一股力量
Python 的初版本是在 AI 成为一种可广泛使用的商业工具之前发布的，但自 1991 年以来发生了很大变化，国际象棋比赛表明，AI 能够以远高于熟练的人，此后人工智能的业务开始蓬勃发展，随着人工智能简化了保险和高等教育等多元化行业，软件开发中的人工智能/机器学习市场正在快速增长，根据财富商业洞察 2020 年 7 月的报告显示，2019 年全球 AI 市场的市场规模约为 270 亿元，预计到 2027 年将超过 2500 亿元。
开发人员应该期望 AI/ML 项目在未来几年内占据他们整体工作的越来越多
现在是学习的人工智能语言的时候了，Python是什么让 Python 如此适合人工智能和机器学习？以下是 Python 可以成为 AI 工具箱中重要工具的三个原因，Python 超越其他语言的主要原因可以追溯到它的创立之初，该语言的“包含电池”特性——意味着 Python 带有一个大型有用模块库和完全可用所需的所有部分——使 Python 成为在复杂用例中启动解决方案的出口。
Python 被称为第二好的语言
年龄的一切，恰如其分地，Python在去年 11 月的 TIOBE 编程语言指数中超过了 Java，成为开发人员第二受欢迎的编程语言，对于任何单个任务，可能有比 Python 更好的语言，但对于开始将 AI 和 ML 集成到其代码库中的企业公司来说，没有比 Python 更灵活的了，我在与潜在客户会面时遇到的两个的 AI 请求是机器人流程自动化 和利用数据来改进建模和预测，与没有 AI 或 ML 的应用程序开发相比，这些项目需要我团队中更多开发人员的更多协作，如果开发人员不使用广泛流行的灵活语言，他们就会严重限制他们的开发团队的组成，因为 Python 代码简单而流畅，我可以在必要时召集同事为复杂的 AI 项目做出贡献，他们可以很快让自己跟上进度。
公司不想做的就是开始将人工智能集成到他们的软件中并被迫放弃该项目
但是如果某个项目由于某种原因不得不暂停，经验丰富的 Python 开发人员可以从他们的同行停下来的地方接手，并与新团队一起完善未完成的项目，所有这些都有助于为客户提供更安全的开发生命周期和更快的上市时间，数据可视化，利用公司内部大数据的洞察力是 AI 和 ML 的主要用例，企业收集的庞大数据量增长如此之快，以至于希捷和 IDC 的一份报告指出，每小时创建的数据比 1990 年代的平均年份还要多，但除非他们发现其中的洞察力，否则这些数据对任何人都没有任何好处，人工智能和机器学习通过揭示数据中的模式和趋势来增强数据分析，人类可以使用这些模式和趋势做出更好的业务决策。
企业可用的数据中有 68% 未被利用
这就提出了一个简单的问题，企业如何利用它收集的数据？一种方法是将数据可视化并在图表和图形中随时间推移对其进行跟踪，作为人类如果没有图形的帮助，我们通常很难识别大数据集中的关系。因此，数据可视化是成功使用大数据的一个关键方面，Python 拥有大量成熟的工具来创建数据可视化，这些运行范围从自定义交互式仪表板到跟踪客户旅程的漏斗可视化。AI 可以帮助人类分析师对具有多个变量的数据集进行复杂分析，但可视化对于分析师和高管更好地理解 AI 发现的故事至关重要，不同的以数据为中心的项目将需要不同的解决方案，但是像Airflow和Pandas这样的 Python 库为各种类型的数据的集成和清理提供了无数的建议，这个过程被称为“提取、转换、加载”或 ETL，是防止可能破坏项目的数据管理不善的关键。俗话说“垃圾进，垃圾出”。
可扩展性
鉴于数据创建的不断加速以及对 AI 和 ML 帮助公司解释数据的需求，任何软件语言都必须支持扩展。由于其相对简单，Python 代码通常能够处理大规模，这是业余爱好者和专业人士都喜欢的奇怪工具，一个标准的 Python 代码库支持Instagram，它是互联网上每月访问量超过60 亿的第六大网站，像 Python 这样的开源软件为商业世界提供的力量比你想象的要多，现在 90% 的企业都在使用开源软件。
Python 能够扩展以处理越来越多的数据和用户并且随着它的流行
它也可以扩展以满足对软件开发人员的更多需求，Python 社区热情好客，该语言的资深人士为代码库贡献了数小时的时间，这些代码库为无数涉及 AI 和 ML 的成功项目提供指导，从长远来看，一种满足所有技术标准并支持使语言本身知识化的社区的软件语言将蓬勃发展，通用语是描述母语不同的人之间使用的贸易语言的术语。它是语言的公分母，随着 AI 和 ML 推动对以数据为中心的软件开发的更多需求，行业将需要更多的开发人员来满足这种需求，无论他们以前使用过什么语言，无论他们作为程序员的专业知识水平如何，他们都可以使用 Python，Python 本身既是一种语言，也是语言之间的桥梁。
Python一直是开发界的一股力量
它是面向开发人员和企业的卓越的开源语言，虽然它不是专门为处理 AI 和 ML 的需求而设计的，但它却沉着地做到了，无论下一代开发人员有什么需求，我都希望 Python 也能满足他们的需求。
京公网安备 11010502034401号
课程体系 
试听申请 
复听申请 
在线报名 
考试大纲 
考试报名 
准考证打印 
