大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习与python的问题，于是小编就整理了4个相关介绍深度学习与Python的解答，让我们一起看看吧。
python做深度学习视觉和大数据哪个更有前途点儿？
python做深度学习视觉和大数据哪个更有前途点儿？
我个人认为大数据方向会更有前途。原因有两点，一是深度学习需要你的机器学习算法要有一定的功底，尤其是神经网络相关算法，而神经网络算法学起来很难。
二是算法岗位想要往上升，需要你在算法层面要有一定的影响力才行。比如发表知名论文、将算法应用到业务场景取得很大的提升。而大数据偏于工程类，工程类相对于算法类的工作内容，更容易进行提升和做出成绩。算法类需要你有很强的数学功底才行。你选择深度学习视觉方向，首先你接触到最多的机器学习算法应该是神经网络相关算法，什么卷积神经网络、神经元、激活函数、优化函数等等。之前我同事在做分享的时候，说实话，讲了很多关于神经网络的，我很多地方都没有听懂，这些点比较晦涩难懂。如果你喜欢偏向于工程类的工作，不建议你选择深度学习视觉方向。
同时，深度学习视觉方向，肯定也有很多名校高学历的同学和你一起竞争，尤其是互联网大厂的岗位，毕竟研究生以上做工程的很少，几乎都是算法。所以整体下来，这个岗位的竞争会非常激烈，可能你非常棒，最后还是输给了其他学历比你高的同学，比如博士。结合拿 Offer 的成功率来说，我也建议你选择大数据而不是深度学习。
大数据技术说实话，现在国内很多互联网公司都在使用，数据量大肯定要使用大数据技术来进行解决。使用大数据技术的公司多，那么需要大数据岗位的公司也就多，从而你的就业公司选择机会就多了起来。
大数据技术整体偏向于工程类，所以学习起来，不需要你有太深的数学功底就可以学习，不像机器学习算法，有个知识点你如果不懂的话，可能某个算法的公式推导你就不懂，最终你就不了解整个算法的原理。
大数据技术未来应该会有更多的突破点，像现在很多技术也已经开始兴起，比如人工智能、物联网、边缘计算等等。未来人类所产生的数据量会越来越多，我相信在未来，大数据技术会变得越来越创新。
我是Lake，专注大数据技术原理、人工智能、数据库技术、程序员经验分享，如果我的问答对你有帮助的话，希望你能点赞关注我，感谢。
我会持续大数据、数据库方面的内容，如果你有任何问题，也欢迎关注私信我，我会认真解答每一个问题。期待您的关注
两个都是非常好的发现方向，第一个需要更多的专业知识支持，偏向于研究；第二个也是时代所需，往这方面发展也不错，需要的技能没有第一个多，平常办公也会用的到，可以选择往这方面发展！
python深度学习现在发展怎么样？
深度学习不是新词，但是要说发展，也还算是初有成果的阶段；
人工智能提出了很多年了，但是要说火起来还是近几年，同样，深度学习也是在人工智能上的一个延伸，目前发展也就起步，不过发展前景毋庸置疑，人工智能是未来发展的主要方向，是非常不错的；
说到处于起步阶段，所以现在能够尽快入行，那对以后的发展是非常有利的，所以有想法的话需要尽快的去学习了，目前中公优就业与中科院就有合作，有中科院的项目实战，有中科院的老师指导，这机会可以说不是那么容易得到的。
深度学习是一定要有python基础还是任何编程基础都可以i？
深度学习(DeepLearning)是机器学习领域中一个新的研究方向，深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法。
编程语言简单的来说就是工具，就像锤子钉钉子中的锤子，用锤子这个工具可以把钉子钉到木头里。编程语言也是一样，也是用来编写各种软件的一种工具。
而python只是编程语言的一种，为什么说到深度学习就要和python语言联系在一起呢？因为python语言相对其他语言在开发时会更快，可以用更少的代码实现所需要的功能。难道用其他的编程语言不行么，答案是当然可以。只不过python更适合。就像锤子钉钉子一样，我用砖头也一样可以把钉子钉进木头里，但是锤子是最好用的。
之所以使用python来做深度学习个人分析有以下几个原因：
1、python语言相对其他语言对于没有编程基础的人来说更容易学习
2、python语言有很多深度学习的库。就是关于深度学习的库比较完善
3、python相对其他编程语言可以用更少的代码实现所需功能
4、深度学习主要的内容是算法设计和优化，使用python可以让相关人员把精力更多的用在算法上，而不是工具的使用
所以，更多的[_a***_]领域的研究者选择使用python，这也是python在科学领域特别火的原因。因为他特别适合。
我朋友在中公教育学IT优就业学过编程，那边老师最近再给他讲这个学习，我也顺便看了下，有Python基础或者java基础好像都可以的，我听那边老师说他们最近和中科院自动化研究所合作的课程，前期的话没基础可以赠送Python编程的学习课程，课程上课老师是中科院的老师，挺牛的，中科院自动化研究所是人工智能领域的领头羊，国内很好的科技研究中心了，你要是真的对这个有兴趣你自己去中公***啥的找老师了解下。
怎样从Python新手变成深度学习高薪抢手人才？
1. 机器学习需要一定的数学基础，但不要听说了这个之后就去把所有的数学教科书学一遍，可以把这些书放在手边备查即可。
2. 如果你英语不错建议看吴恩达在斯坦福机器学习基础课程(2到3个月完成)。
3. 如果英语听力一般，建议看台湾大学林轩田老师的基础课程，这里提到的两个课程都免费并且是非常优秀的课程。
4. 在这一切开始之前建议你花一天的时间读一下吴军博士写的“数学之美”这本书，当小说看就行，他会纠正你的学习方法。
5. 世界上不仅仅只有机器学习这一行，如果你经过3到5个月的学习，你发现还是没有办法很好的理解诸如：无限猜想空间下撞墙概率是如何被霍夫丁不等式和VC维限制住的？那要思考一下继续走下去是否代价太大！不是说一定不行，而是说老天爷给你开的那扇门可能不在这个地方，如果你非要从这过去的话，你只能在墙上打个洞，比较辛苦。
Python小白进阶，要从一个新手变成深度学习的高薪抢手人才，是需要经过系统的学习，还要有实战经验的支撑。
自学就不要尝试了，自学能成才的是少之又少，如果都能自学成才，那老师的存在就没有必要了。
Python新手期间，基础是首要根本。从最基本的学起，再慢慢循序渐进学习高阶的知识。当你的理论知识学到一定程度后，就需要实战经验来丰富自己。
而这些实战经验是需要真实的商业项目支撑，但是一个没有实战经验的Python新手是很难被企业接受。这时候就可以考虑培训学习。
很多培训机构是有和企业合作的。线下比较昂贵，而一个靠谱的线上机构（认准有“认证”的机构）学费不仅比较优惠，教学内容也是十分夯实，并且课程学习期间还有真实项目驱动学习，让你将学习的基础运用到实际中，工作的时候，培训时间做项目的实战经验，让你工作也会得心应手。
到此，以上就是小编对于深度学习与python的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习与python的4点解答对大家有用。
