大專學歷的人沒有數(shù)學基礎(chǔ)，想學習python技術(shù)，未來能往大數(shù)據(jù)或人工智能方向進行職業(yè)發(fā)展嗎？Python 有以下發(fā)展方向:數(shù)據(jù)分析.除了了解基本的Python編程知識外，還需要熟悉NumPy， Pa

大專學歷的人沒有數(shù)學基礎(chǔ)，想學習python技術(shù)，未來能往大數(shù)據(jù)或人工智能方向進行職業(yè)發(fā)展嗎？

Python 有以下發(fā)展方向:

數(shù)據(jù)分析.

除了了解基本的Python編程知識外，還需要熟悉NumPy， Pandas， PyTables， blaze，dask等.

數(shù)據(jù)爬蟲

除了了解基本的Python編程知識外， 需要了解 HTTP協(xié)議，簡單的HTML等知識.

大數(shù)據(jù)

除了了解基本的Python編程知識外， 需要熟悉Spark等

WEB后端

除了了解基本的Python編程知識外， 還需要熟悉django，HTTP，RSET，JSON等.

系統(tǒng)維護

除了了解基本的Python編程知識外， 還需要熟悉 Linux.

DevOps

除了了解基本的Python編程知識外， 還需要熟悉CI/CD 持續(xù)編譯，持續(xù)集成，熟悉Jenkins ，k8S等.

數(shù)據(jù)分析是最簡單的，不需要過多其他知識，只需要高中等級的數(shù)學.

大專學歷的人沒有數(shù)學基礎(chǔ)， 數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)還是可行的， 大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析本身沒有太高的數(shù)學要求，但是要發(fā)展自己其他方面的技能來彌補自己弱勢增強自己的優(yōu)勢，比如提高溝通能力，編程能力，對業(yè)務(wù)的理解能力，動手的能力等.

以本身的經(jīng)歷為例，2本 物理學專業(yè)畢業(yè)，經(jīng)過多年努力，目前是全球500強的首席技術(shù)架構(gòu)師.

機器學習算法工程師面試需要做那些準備？

1 業(yè)界的大規(guī)模模型基本上是logistic regression和linear regression，所以sgd 和lbfgs很重要要了解，并行求導很重要要了解lr怎么并行

2 其次就是常見的機器學習算法，比如svm gbdt knn等，要做到原理了解，能在壓力下快速應(yīng)答。算法的優(yōu)劣和適應(yīng)場景也要基本清楚

3基本的算法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要熟練，鏈表二叉樹，快排歸并動歸等等…

學人工智能需要哪些基礎(chǔ)？

人工智能是當下很火的顯學，英文縮寫為AI。被認為是二十一世紀三大尖端技術(shù)之一，其他兩個技術(shù)是基因工程和納米科學，它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它的目的是了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規(guī)劃等）的學科，主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，時下熱炒的大數(shù)據(jù)和阿爾法GO大戰(zhàn)李世石，其背后都有人工智能的影子。

學習人工智能，主要掌握：概率論、數(shù)理統(tǒng)計、矩陣論、圖論、隨機過程、最優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯理論、支持向量機、粗糙集、經(jīng)典邏輯、非經(jīng)典邏輯、認知心理學，同時也要學習高等數(shù)學微積分、線性代數(shù)，另外編程工具，例如：matlab，spss，C 或Java也必不可少。