为什么一定要学Python? 看完这篇你就知道了

Python因其简洁的语法和广泛的应用成为学习编程的首选语言，尤其在人工智能和机器学习领域。不仅被纳入高考和小学教材，还成为计算机等级考试科目。对于初学者，Python是理想的入门语言，能增强现有岗位的竞争力，且市场需求不断增长。提供包括学习路线图、视频课程、实战案例和面试真题等在内的全套学习资料，助力Python学习。
摘要由优快云通过智能技术生成

为什么要学习Python?
1、时代之驱
这两年，最火的词莫过于“人工智能”。

随着人工智能和机器学习的发展，各行各业职位正在逐渐被智能机器取替，为了应对被取替的风险，越来越多人开始学习编程，学习火热的程度可谓“全民Python编程的时代”。

可以看看几个重要的新闻：

Python纳入浙江省高考！浙江省信息技术教材编程语言将会更换为 Python。

Python纳入山东省的小学教材课程，小学生都开始接触 Python 语言了。

Python 已加入全国计算机等级考试！ 教育部考试中心决定自2018年起，在计算机二级考试加入了“Python语言程序设计”科目。

2、Python最适合0基础学习者
对于编程小白来说，Python是最适合0基础学习的编程语言。

Python的语法简单，代码可读性高，容易入门。从Python学起，你很快就能运用Python编程的底层逻辑去学习另外的语言。也就是说，学习Python是学习编程的最好起点。

3、Python极大提升现有岗位的竞争力
有许多在职程序员本身学了c语言、java等其他编程后，仍坚定多学一门Python开发，他们都被Python代码的优美和开发效率所折服。

比如有一些工程师，以前在做很多SEO优化的时候，苦于不会编程，一些程序上面的问题，得不到解决，只能做做简单的页面优化。

现在学会Python之后，可以编写一些查询收录，排名，自动生成网络地图的程序，解决棘手的SEO问题，这样，在原有专业基础上，他们就多了一项高效的技能。

此外，如果你关注新闻和就业情况，可以明显感觉到，随着 Python 语言的持续火热，对于 Python 技术人才的需求也在不断增加。

通过统计，各大招聘网中，Python岗位的日均需求量甚至达到了 15000+，北上广深等一线城市的需求更是数量庞大，可见这个技能的竞争压力之大。

以下通过职友集Python 工资实际查询截图：

在北京，Python平均工资20980，并且92.7%的Python从业人员薪资在10K以上。

在互联网比较发达的二线城市，比如成都平均工资12260，6K以上占比85% ，10K以上占比也到达了70.4%。

可以说，Python是近两年投入性价比最高的学习技能之一了！

现在，相信你已经对Python有了初步的认知和了解。

最后
如果对Python感兴趣的话，可以试试我的学习方法以及相关的学习资料

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门Python是可以考虑培训的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。

• ① Python所有方向的学习路线图，清楚各个方向要学什么东西
• ② 100多节Python课程视频，涵盖必备基础、爬虫和数据分析
• ③ 100多个Python实战案例，学习不再是只会理论
• ④ 华为出品独家Python漫画教程，手机也能学习
• ⑤ 历年互联网企业Python面试真题,复习时非常方便

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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