谈谈对python学习展望 互联网做什么有前途？为何？

互联网做什么有前途？为何？

谢谢了好友邀请！

现在流行的自媒体，像经营企鹅号，头条号还有一个百家号等等，企鹅号是腾讯公司的，转载自是都属于百度公司的。也有像百度的全民小视频，火山小视频等，你都可以本地上传自己怎么制作的小视频，还没有了当然基础后再在里面生意自己的小商铺。

AI是什么？都有哪些特点？

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究什么、开发用于模拟、向前延伸和扩充卡人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它威胁清楚智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能几乎完全一样的表现出反应的智能机器，该领域的研究和机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日渐兴盛成熟，应用领域也不断壮大，是可以设想，未来人工智能受到的科技产品，可以说是人类智慧的“容器”。人工智能是可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能也不是人的智能，但能像人这样思考、也肯定超过人的智能。

人工智能是一门颇具挑战性的科学，从事行业这项工作的人需要明白计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括非常应用范围的科学，它由有所不同的领域混编，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个比较多目标是使机器能能力胜任一些常见必须人类智能才能成功的急切工作。但相同的时代、差别的人对这种“奇怪工作”的理解是差别的。

互联网做什么有前途？为何？

如何成为一名数据科学家？

大致是能制做出属于什么自己的数据地图吧。

这是我自己很容易做的，集合了近10年来的数据分析职业经验，参考了数十份行业内的权威著作、等，增强数十万字的异常庞大学习资料，才有了这个。

传授经验别人前，自己也得有拿的随意出手的干货吧，不然咋钦佩？

先说一个，如果题主只不过是就是为了高端大气上档次的title来的，那我劝你我劝你放弃幻想吧，现实中数据科学家只是称呼罢了，都没什么用，说不定别人转目就以为你是为他们你服务的呢？

那这个概念是怎么来的？

程序员觉着自己不比较适合编程，产品经理都觉得自己不更适合做产品，统计会计觉得自己天花板又低，咦，这个数据科学家的岗位很顺耳蛮魁梧上的，想做的事情和我也其实没什么差距，我去再试试？

嗯，基本是那样。

你们以为是的：

这种人存不修真者的存在？存在，但醒一醒，数量比较少，但是要几千年的历练。

据我了解，多个互联网大公司的数据leader，他们那是导导表，跑下数据，然后再按业务需求把数据给别人，偶尔才会还帮其它部门做一些原先的需求，挖掘点用户数据肯定许多有一点。

离数据科学家还远着，这应该是现实。

但并不是没什么办法，成为数据科学家，应该有路可寻。

1、数据科学家怎么来的？

先有Data science，再有做此行当的人datascientists。

science也是去做实验的，实验的对象是数据，方法是dm，ml，dl等，仪器是类别繁多存储硬件，处理软件。百变的是研究对象是不同领域，所以才一个data science过程，产出物很可能仅仅一些常规知识，提示和决策，哪怕是可以拓展对某个领域认知。

2、数据科学家的类型

第一种，偏分析。

的确，不同于商业分析这种，不需要你懂行业，懂市场，懂公司经营管理，然后把再去能够解决问题。

通常工作，基本是清清数据，做做分析什么，出出报告，搞搞洞察到，但不断大数据的到来，对模型确立能力、工具使用能力、数据处理能力足够了。

Tableau、python、Finebi、R、pandas、matlab都得会。

还得懂市场、经济、统计的知识。

第二种，偏算法。

研究什么类的升华，例如阿里达摩院，也算一个成本部门，是部门就得有产出，是研究就得有成果，就得能落下时（这句话不是什么我说的，是马老师）。

那这种就很好理解了，把算法从Research做到Product。

要求会更高，NLP，数据挖掘，推荐算法，CV，业务逻辑，需求管理，编程能力确实主要的。

3、数据科学家的核心技能

之外数据分析，另外什么？

其实数据科学在公司里的应用肯定基础层次，老板大量招人很有可能只不过想让公司赶不及AI的末班车，但一点不懂怎么让数据下一界生产力，噱头是主要注意的。公司越大，职位边界会越模糊不堪。

所以才，数据科学家估计强大产品经理完全不一样的嗅觉能力，或则仅仅仅次程序员的代码能力。

不然你都会很茫然，自己在产品和开发完毕都没有话语权，逐渐地都变成了支持部门。

所以才要在大方向上，更加主动积极一点儿，从insight到product，要全程参与，确实很培养能力，然后再才能有数据话语权，这可不是写个python、sql的或etl就能利用的。

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