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:
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
Unit 2:感受 Python 之美
Unit 3:Python 中的基础数据结构
Unit 4:让我们聊聊进阶版的 Python
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)
Unit 2:初识 Scrapy package
Unit 3:Scrapy 项目实战
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
Unit 2:Pandas 数据分析
Unit 3:Matplotlib & Seaborn 数据可视化