30岁一无所长,转行做什么?我为什么会选择python?_32岁程序员为什么选择python(1)

最后

Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

👉Python所有方向的学习路线👈

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👉Python必备开发工具👈

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了,给大家节省了很多时间。

👉Python全套学习视频👈

我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了。

👉实战案例👈

学python就与学数学一样,是不能只看书不做题的,直接看步骤和答案会让人误以为自己全都掌握了,但是碰到生题的时候还是会一筹莫展。

因此在学习python的过程中一定要记得多动手写代码,教程只需要看一两遍即可。

👉大厂面试真题👈

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

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接着把若干年后对生活的想法,参照下表折算成具体的金钱。

上表数字仅为举例

那什么样的工作,才能承载你的生活目标呢?

不了解其他行业也很简单,智联、大街网等招聘门户上查下薪资即可。

30岁转行,更加需要考虑未来行业对生活的帮助有哪些。

像线人。可是我上哪里去发展线人?我不甘心,既然这个方法不好实现,条条大路通罗马,我试试别的方法。

在打了1个月电话收效甚微,为了增加我账号在系统客源分配的权重,我又开始打虚假带看,是可是又被系统识别出2次,招致严厉的处罚。

第一次关黑1个月,一个月限流线上客户分配,只能接别人不要的客户。后来好不容易熬到1个月,却再一次关黑7天。

所有的方法都试过了之后,仍然不见效果我变成了咸鱼,每天开完早会开始盼着晚上下班

2. 对工作有影响的问题有哪些?

30岁转行,与20多岁转行相比,有很多家庭和生活上的琐事需要考虑。

你可能已经成为了宝爸宝妈,有小孩需要照顾;

可能爱人全职带孩子,你需要养家糊口;

可能你还在还房贷车贷。

有些行业是钱多,但活多加班也多呀,去了家庭可以安置好吗?

转行短期收入可能会降低,做好准备了吗?

这些问题解决掉,转行中才不会有那么多烦心事,效率才能提高。

转行首选python语言?是因为简单吗?

首先,市场环境推动。Python的迅猛发展不仅是企业需求紧迫推动,更是国家政策推动。

就业机会多。Python应用领域广泛,在Web开发、网络编程、爬虫、云计算、人工智能、自动化运维、科学运算以及游戏开发等领域都可以看到它的身影,这就意味着你学好了Python就有很多的就业机会。

最后,门槛低、薪资高。Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,在设计上坚持了清晰划一的风格,是一门易读、易维护,并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言,非常适合零基础或想要转行的人学习。

Python的特点

Python是一种计算机程序设计语言,是一种动态、面向对象的脚本语言,起初主要用于编写自动化脚本,经过不断的更新迭代,Python功能更加齐全,可以独立开发大型的项目。

Python是一门更加注重可读性和效率的语言,相对于Java、PHP等语言来说,更受开发者的喜欢。

1、Python是比较容易上手学习的编程语言;

2、Python有着非常成熟的程序包资源库;

3、Python可以使用极少的代码完成实用性的功能;

4、Python是免费开源的而且还可以跨平台使用;

5、Python在现代数据科学领域有着非常重要的作用,也是未来发展的趋势。

Python可从爬虫入门

初学最开始先别看Python多线程和常用的数据结构,建议先学习下基本语法。然后尝试着写个小爬虫,体会下这门语言。如果对爬虫感兴趣的话,可以先从爬虫入门。以下分享些自己学Python的经历。

我这个半路入坑Python的来强答一波吧。专业是软件工程,也就是所谓的科班出身,大三上之前都没有接触过Python,偶然听过一次,却还不知道是什么单词。

直到大三下学校开了Python这门课。因为当时一直在写Java,并且最开始一直定的目标就是Java后端,所以直到学Python之前都是在用Java写网站,训练算法。刚开始学Python没觉得有什么的。

觉得就那样,自己Java基础还不错,所以上手很快。直到后面我们老师让我们用Python写爬虫,我的个乖乖。简直就是打开了新世界。之前用Java写过,但是都是爬文档(笑哭)。对Python的感觉来了也就是这个时候。

于是自己就开始了各种爬虫,最开始不会的时候就去网上看别人的案例,然后自己再写。就这样学了大概20天。爬虫大概的体系都已经了解清楚了,几乎常见的网站都会爬,并且从中积累反爬经验。于是乎就不停的写各大网站的爬虫锻炼自己。

大概过了10来天。觉得自己应该把抓下来的数据利用起来。就开始了我的数据分析之路。算下来用了40天的时间从Python爬虫到数据分析。因为每次把自己写的项目都分享出来和大家交流,所以觉得自己进步很大。

于是又有了新目标,进军机器学习。哦,对了,自从写了Python后我就再也没写过Java了,究其原因是因为自己没有真正喜欢过以前做的事,而现在正在做的事,正是我喜欢的。

说了这么多,简单总结下。我学Python,最初的原因就是兴趣。比如爬虫,觉得能拿到自己想要的数据,拿下来后很有成就感。到后来觉得需要利用数据,从数据中看出端倪。

就开始了数据分析直到现在自学机器学习。所以兴趣真的很重要。从我自己学Python的经验来说,我觉得学Python可以从爬虫开始学起,从爬虫中学习Python的一些常用数据结构。再之后循循渐进。找到适合自己的方向。

知道你对python感兴趣,所以给你准备了下面的资料~

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一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。在这里插入图片描述​​

二、Python必备开发工具

网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。

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一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!

<think>好的,我现在需要帮一个程序员朋友规划转行到AI行业的学习路径。首先,我得理清楚AI开发需要哪些核心技能,然后根据他的背景推荐合适的学习步骤和资源。 程序员已经有编程基础,这应该是优势。但AI涉及的领域比较广,可能需要补充数知识,比如线性代数、概率统计和微积分。过,具体需要掌握到什么程度呢?可能得先了解常用的数概念,比如矩阵运算、梯度下降、概率分布这些,而是深入理论证明。 接下来是编程方面。Python在AI领域用得最多,尤其是数据处理和模型训练。虽然他可能熟悉其他语言,但Python的库像NumPy、Pandas、Matplotlib是必须的。然后是机器学习框架,比如TensorFlow和PyTorch,这两个应该重点学习。还有数据处理工具,比如SQL,可能也需要补充。 然后是机器学习的基础知识。监督学习、无监督学习、强化学习这些概念,常见的算法如线性回归、决策树、SVM、神经网络。需要理解原理和应用场景。项目实践很重要,可以通过Kaggle竞赛或者开源项目来练习。 深度学习是AI的重要部分,得学习神经网络的结构,CNN、RNN、Transformer这些模型。可能还要了解自然语言处理或计算机视觉的具体应用,比如BERT、ResNet。框架方面,PyTorch现在比较流行,应该深入学习。 工程化能力也能忽视。模型训练好后如何部署,比如使用Flask或FastAPI搭建API,Docker容器化,云计算平台如AWS、Azure的使用。模型优化方面,剪枝、量化这些技术,以及分布式训练的知识。 行业应用方面,同领域有同的需求,比如推荐系统、图像识别、NLP。他需要明确方向,学习相关的技术和业务逻辑。同时,了解伦理问题,比如数据隐私和算法偏见,也是必要的。 最后,保持学习的态度,跟进最新的论文和技术动态,参与社区和项目积累经验。可能需要推荐一些书籍和在线课程,比如《机器学习实战》、Andrew Ng的课程,或者Hugging Face的教程。 总结一下,学习路径大概分为数基础、编程工具、机器学习理论、深度学习、工程化部署、行业应用几个阶段。根据他的情况调整深度和顺序,重点放在实践和项目上,逐步过渡到AI开发岗位。</think>以下是针对程序员转行AI开发的系统性学习路径(分阶段递进,带关键工具/概念标注): --- ### **一、夯实数理基础(选择性补足,聚焦应用层)** 1. **线性代数** - 核心:矩阵运算($Ax = b$)、特征值分解(PCA基础)、张量概念($T_{ijk}$) - 工具:NumPy实现矩阵操作(`np.linalg.svd`) 2. **概率统计** - 核心:贝叶斯定理($P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}$)、高斯分布、假设检验 - 应用:评估模型指标(准确率/召回率计算公式:$\text{Precision} = \frac{TP}{TP+FP}$) 3. **微积分** - 核心:梯度概念($\nabla f$)、链式法则(反向传播基础)、最优化(损失函数曲面) --- ### **二、掌握AI开发工具链** 1. **Python生态** - 数据处理:Pandas(DataFrame操作)、NumPy(广播机制) - 可视化:Matplotlib(`plt.subplots`)、Seaborn(分布图) - 范例:用Scikit-learn快速实现分类(`from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier`) 2. **深度学习框架** - PyTorch:动态计算图(`torch.autograd`)、模型定义(`nn.Module`) - TensorFlow:静态图(`@tf.function`)、Keras高层API(`model.fit()`) 3. **数据处理工程化** - 大数据:PySpark(RDD操作)、Dask(并行DataFrame) - 数据库:SQL查询优化(窗口函数`OVER(PARTITION BY...)`) --- ### **三、机器学习核心知识体系** ```mermaid graph LR A[机器学习方法论] --> B[监督学习] A --> C[无监督学习] A --> D[强化学习] B --> E[回归问题: 房价预测] B --> F[分类问题: 图像识别] C --> G[聚类: 用户分群] C --> H[降维: t-SNE可视化] D --> I[Q-Learning] D --> J[PPO算法] ``` 1. **经典算法实现** - 手写梯度下降(代码示例): ```python def gradient_descent(X, y, lr=0.01, epochs=100): theta = np.zeros(X.shape[1]) for _ in range(epochs): grad = X.T @ (X @ theta - y) / len(y) theta -= lr * grad return theta ``` 2. **模型评估** - 交叉验证(`sklearn.model_selection.KFold`) - ROC曲线绘制(`sklearn.metrics.roc_curve`) --- ### **四、深度学习专项突破** 1. **CV方向技术栈** - 核心架构:ResNet残差连接(解决梯度消失) - 实践:使用MMDetection训练目标检测模型(配置文件`configs/faster_rcnn_r50_fpn.py`) 2. **NLP方向技术栈** - Transformer详解:自注意力机制($\text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$) - 实战:Hugging Face库调用BERT(`AutoModelForSequenceClassification`) 3. **模型压缩部署** - ONNX格式导出:`torch.onnx.export(model, input, "model.onnx")` - TensorRT优化:FP16量化(`builder.fp16_mode = True`) --- ### **五、工程化落地能力** 1. **MLOps全流程** - 持续集成:GitHub Actions自动化测试 - 模型监控:Prometheus + Grafana指标看板 2. **云平台实战** - AWS SageMaker全流程示例: ```python from sagemaker.pytorch import PyTorch estimator = PyTorch(entry_point='train.py', role=sagemaker.get_execution_role(), framework_version='1.8.0', instance_count=2, instance_type='ml.p3.8xlarge') estimator.fit({'training': inputs}) ``` --- ### **六、持续进阶策略** 1. **论文复现** - 使用Papers With Code查找实现(如Vision Transformer复现) - 参与AI竞赛(Kaggle特征工程技巧积累) 2. **社区参与** - 贡献开源项目(PyTorch Lightning模块开发) - 技术博客撰写(Medium/知乎分享模型优化心得) --- **转行建议**:优先从AI工程岗切入(模型部署优化),逐步向算法岗过渡。初期可关注以下岗位: - AI平台开发工程师 - 机器学习系统工程师 - 计算机视觉部署工程师 当前行业对具备传统开发经验+AI工程化能力的复合型人才需求旺盛,平均薪资溢价可达30%-50%。保持代码能力优势的同时深化AI专项技能,是成功转型的关键路径。
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