无所不能的Python，简单粗暴的高薪，现在学习Python真的太幸福了

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2018 IEEE最热门48种编程语言榜，Python雄踞四项第一！

据介绍，IEEE Spectrum 的排序是综合 10 个精选线上数据源，例如 Stack Overflow、Twitter、Reddit等，选取12种指标对 48 种语言进行排行。

2018 年，Python 强势霸榜第一名！排名第二的 C++ 得分是 98.4。Java 今年排名降至第四，得分为 97.5。今年排名第三的是 C，得分为 98.2。

在这个大数据的时代，你要想走在潮流前端，就必须要与时俱进，不断汲取新的知识和技能。而如今人工智能和数据分析爆发，Python就是一个冉冉升起的新星。

有人说：Python可能是所有语言里最符合成为人类对编程期待的语言。

为什么会这样说呢？

因为相比于其他语言，Python开发效率更高、运行速度更快、功能更强大！

▋Python——开发效率更高

有数据研究表明Python的开发效率要比Java高2倍！ 也就是说Python中的代码行更少，代码行听起来可能像一个可怕的指标，每种语言中每行代码所需要花费的时间大约是一样的。因此，限制代码行数就可以提高生产效率。

▋Python——运行速度更快

虽然Python并不是一门快语言，甚至很多程序员都吐槽Python慢，但最近几年PyPy解释器在不断的提高着Python的运行速度 ，Python的运行速度有了很大的提升。通过PyPy运行的程序，在某些场景下速度直接逼近C语言，相信再过几年，Python的运行速度将不再是问题。另外，近年由于CPU处理速度的快速发展，编程语言本身的快慢也不在是首要的考虑目标了。

▋Python——功能更强大

Python像海一样的标准库和第三方库强大到让你无法想象！无论你想从事任何方向的技术编程，你几乎都能找到相应的库支持。

☀爬虫——在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，想爬啥就爬啥~

☀人工智能——谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言? Python！

☀自动化运维——运维人员必须会的语言是什么?10个人相信会给你一个相同的答案，它的名字叫Python！

☀金融分析——目前为止,Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言。

☀游戏开发——在网络游戏开发中Python也有很多应用。网易的两大游戏客户端引擎，NeoX 和 Messiah，都是使用 Python 作为脚本语言的。

同时，Python语言相关的工作岗位需求量巨大，但是人才市场却供不应求。国内Python人才缺口高达40万，部分领域如人工智能、大数据开发、数据分析人才稀缺， 出现大量高薪易得，人才难求的场面！

具体的大家可以看本期第一篇文章，也能知道Python相关的岗位薪资有多诱人了~

Python好不好，事实足以说明，重点是Python该怎么学，下面这三个要素不可忽视。

第一，明确学习目标。

第二，系统性学习。

明确了目标，还需要掌握学习方法，任何一门编程语言都应该先系统性学习，而不是碎片化地学习，毕竟一门语言包含太多细节，碎片化的学习，顾此失彼，浅尝辄止，无法从全局把握。

当然，系统学习也要讲究方法，一头扎进书本里，动辄数百页的教材难免让人望而却步，很多时候效果并不好。

因此，系统学习需要选择精炼的资料，篇幅短，知识点全面，并辅以生动的实例，事半而功倍。

第三，阶段性成果。既然是学习，必须有阶段性成果，比如，动手写一个抢票软件、爬虫、或小工具......

不仅可以明确学习目标，还兼具趣味性，更可带来成就感，作为正向激励，形成良性循环。

除此之外，如何系统地学习Python呢？如何将学习到的技术应用到实际需求中呢？北风网Python高端就业课程，你值得拥有~

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本套课程基于当下最热门的人工智能与数据科学为背景,结合当下热门项目，使用数据领域主流语言python作为课程的实战工具,旨在帮助学员快速掌握python数据科学与人工智能领域最核心算法与案例实战。课程基于windows环境进行讲解与代码演示,需要同学们搭建Python环境,推荐根据课时（使用Anaconda搭建python环境）来进行python和其依赖库的安装。

学完之后从业方向

• 数据分析师
• 机器学习工程师
• 数据挖掘领域
• 爬虫工程师
• 人工智能算法工程师
• 计算机视觉工程师
• 自然语言处理工程师

课程大纲简介

第一阶段：Python语言及其数据领域工具包使用

本阶段旨在帮助大家快速掌握数据领域最常用的语言和工具包使用方法，全程实战！

第二阶段：Python网络爬虫

本阶段从零开始带领大家一步步爬取丰富的页面数据，自己动手丰衣足食！

第三阶段：机器学习算法与案例实战

本阶段注重机器学习算法原理推导，从零开始讲解每一个复杂的机器学习算法，基于真实数据集进行案例实战！

第四阶段：数据挖掘实战

本阶段从实战出发，以实际问题为目标建立机器学习模型，从零开始完成一系列实战任务！

第五阶段：深度学习原理与框架

本阶段从神经网络基础开始讲起逐步进军AI高级网络架构，结合深度学习最主流框架tensorflow与caffe进行案例实战。

第六阶段：深度学习项目实战：

本阶段结合当下最热门AI技术，使用真实数据基于框架进行项目实战。

项目实战必不可少，在本套课程体系中，至少上手十个实战项目，学以致用，更好的配合工作项目。以下是部分项目截图。

不花冤枉钱

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人生苦短，我用Python，你懂的。

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