如何快速迈入高薪热门行业,这个技能需点亮!

提到人工智能 (AI) ,无疑是现今全球产业的“当红小生“;论流量,在媒体界也是“扛把子”级选手。从2017年的飞速发展,到如今2018已被称为人工智能元年,语音识别、人脸识别、自动驾驶、智能机器人等黑科技不断出现在大众的视野里,以往只能在科幻片中看到的场景,一幕幕被搬到现实生活当中。DT君曾幻想过有一天能够见识真正的“钢铁侠”,随着人工智能在各行各业得以应用,似乎这一天的到来也不是那么遥远…

放眼市场,人工智能与传统产业正逐步融合,衍生出大量新兴产业,各大互联网巨头你争我赶地开发人工智能项目,无论是“微软小冰”、“百度大脑”、还是“阿里云ET”,都是行业变革下的产物。另一方面,大量以人工智能研发为核心的创业公司也如雨后春笋般冒出头来,想着趁早杀出一条血路。

在中国强大的市场需求下,人工智能产品迭代更新、层出不穷,人才争夺战随之愈演愈烈。 超过500万的AI人才缺口俨然成为各大公司最为头痛的问题,无论是海外高薪引进还是本土踏实培养,似乎都无法拯救眼前的人才危机。

然而对于想要转战数据领域的从业者或是刚刚毕业的职场新人来说,这庞大的人才缺口却是千载难逢的机会,只要学会一技傍身,哪怕是行业小白也能一路从年薪10万稳步迈进50万。

(图片来源:《2017全球人工智能人才白皮书》)

去年从硅谷考察归来的创新工场CEO李开复曾说过:“做深度学习的人工智能博士生,现在一毕业就能拿到200到300万美金的年收入的Offer,这是有史以来没有发生过的。”别看了,DT君已经在去往考博的路上...

可究竟携带怎样的技能,才可以快速活跃在人工智能领域且不被淘汰呢?

人工智能包含机器学习和深度学习两个重要板块,深度学习是一种特殊的机器学习 。两者都需要进行数据的爬取、处理分析、绘图和建模。从开发需求上来看,每一种编程都可以成为人工智能的开发语言,无论使用Java、C/C++、Prolog还是Python,只要熟练掌握都能够得以实现。

简单地比较几种编程语言在人工智能领域的优势:

  • Python语言简单、框架稳定、开发高效
  • Java 程序可移植性高
  • C/C++ 代码执行速度快
  • Prolog逻辑特征简洁

虽然编程语言各有千秋,兴衰优劣的口水战不断,但是对于AI时代而言,Python基本确立了其第一把交椅的位置。2017年,Python被英国Packt出版社评为被程序开发员及科技专家最广泛使用的编程工具。“简单易学”、“开源免费”和“用起来舒服” 是DT君看到对Python最多的评价,朴实的话语却也是大家对AI编程语言最大的期望。

简单的编程语言,也需要最专业的指导。DT君联合纽约数据科学学院(NYC Data Science Academy) 发起了“数据侠Python训练营”(报名方式详见文末),希望通过45个小时左右的线上跟学教程,配合专业导师答疑指导,带大家扎实地掌握Python基础知识,并通过大量实操案例,让大家掌握如何独立编写Python程序进行数据读取,最终完成完整的数据分析和可视化项目。

▍训练营大纲(可滑动⇊)

第一部分 Python编程入门

本训练营将介绍Python 基本数据结构,条件判断和循环、函数、面向对象编程,以及常见的Linux操作指令。 训练营围绕多个迷你项目,学员通过每个项目学习重要概念、练习编程能力,这门课将为你的技术职业发展打下扎实的编程基础。

Unit 1:初识 linux操作系统

  • 什么是操作系统
  • 文件系统以及文件处理
  • 文字处理指令

Unit 2:感受 Python 之美

  • Python 中的简单的数值及表达式
  • 如何定义属于自己的函数
  • 让列表 (list) 飞一会
  • 函数式编程:map and filter
  • 字符串(string) 的操作

Unit 3:Python 中的基础数据结构

  • 文件的输入与输出流
  • 编写一个文件搜索函数
  • Python 中的各种数据结构
  • 如何编写if条件语句
  • for 循环长什么样子
  • 什么时候该使用while 循环
  • 如何优雅地处理程序中错误

Unit 4:让我们聊聊进阶版的 Python

  • 位操作符
  • Yield statement
  • Python 中定义函数的多种形式
  • Python 中的面向对象编程
  • 神奇的正则表达式(regular expression)

第二部分 网络爬虫项目实战

本训练营将教授如何用Python 抓取网络数据。训练营从爬虫技术的基本原理和技术框架开始,围绕多个实战项目,分别介绍三个功能强大、及其实用的爬虫技术包 - BeautifulSoup,Scrapy,Selenium。

完成学习后,学员可以自己编写爬虫脚本,搭建自动网络抓取程序,完成数据抓取、清理、存储、并进行初步数据分析的全过程。

Unit 1:初识网络爬虫 (Beautifulsoup)

  • 什么是网络爬虫
  • 理解HTML文件
  • 如何使用Beautifulsoup 抓取网页内容
  • 用Beautifulsoup 抓取 Yelp 评论

Unit 2:初识 Scrapy package

  • 如何创建一个新的Scrapy项目
  • Scrapy 项目的必要文件
  • 抓取IMDB数据的例子
  • 抓取电影票房数据的例子

Unit 3:Scrapy 项目实战

  • 手把手教你如何抓取google play 商店的Review
  • 基于浏览器的网络爬虫:Selenium

第三部分 数据分析和可视化

本训练营将介绍数据领域内最优秀的编程模块,包括科学计算常用的numpy和scipy包,专业处理和分析二维数据的pandas包,数据可视化matplotlib和seaborn包。学员将学习数据清理,探索数据中的模式和规律,处理缺失数据,转化、合并和重塑数据集,建立数据可视化模型。学习后期,学生会完成一个完整的数据分析和可视化项目。

Unit 1:Numpy & Scipy 包

  • Numpy 中的多种数据类型
  • 简单的线性代数
  • 随机取样方程
  • 用 Scipy 进行统计检验假设

Unit 2:Pandas 数据分析

  • Pandas 中的数据类型
  • 简单的数据操作
  • Group & aggregation
  • 如何处理缺失数据

Unit 3:Matplotlib & Seaborn 数据可视化

  • 完整的分析和可视化 IMDB数据集的例子

原文发布于微信公众号 - DT数据侠(DTdatahero)

原文发表时间:2018-07-06

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