人工智能作為計算機科學領域的一個分支，在互聯(lián)網(wǎng)+和大數(shù)據(jù)的時代浪潮中顯現(xiàn)出其巨大的潛力和蓬勃的活力，類似電子醫(yī)生、無人駕駛等新名詞紛紛涌現(xiàn)。

人工智能憑借著它無與倫比的發(fā)展優(yōu)勢，推動了各大產業(yè)和技術的革命與創(chuàng)新，使得生產生活也更加智能化與便捷化，應用領域也不斷擴大，給社會進步帶來的作用也顯而易見。

那么，如何才能在時代發(fā)展的風口下乘風破浪呢？如何學習人工智能并進一步進階掌握必備技能要點呢？

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系列一：數(shù)據(jù)分析與Python程序設計

入門人工智能有很多種選擇，但是如果你想要選擇最快速、最便捷的方法，我推薦你去學習并掌握Python。畢竟作為大數(shù)據(jù)時代和人工智能時代的必備語言，Python 的優(yōu)點太多了，語言簡潔、易學、開發(fā)效率高、可移植性強......

同時Python除了極少的涉及不到的開發(fā)之外，其他基本上可以說全能：系統(tǒng)運維、圖形處理、數(shù)學處理、文本處理、數(shù)據(jù)庫編程、網(wǎng)絡編程、web編程、多媒體應用、pymo引擎、爬蟲編寫、機器學習、人工智能等等。

但對于Python初學者來講，經(jīng)常在基礎部分就放棄了，原因無非是： 資料太多！看不完！應用方向太多！不知道該怎么選！基礎薄弱！找不到精細講解！

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1. Python數(shù)據(jù)智能編程基礎

2. Python格式化數(shù)據(jù)處理-Pands

3. 數(shù)據(jù)可視化

4. 網(wǎng)絡信息分析

5. 文本信息自動化處理

6. Python辦公自動化

7. 服務器、數(shù)據(jù)庫與分布式系統(tǒng)

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