大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python迁移学习书的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python迁移学习书的解答，让我们一起看看吧。
- 为什么很多人喜欢Python？
- 为什么越来越多的科学家使用Python、Ruby而非Fortran？
- 三十岁了，从零开始学python还有前途吗？
- 想自学大数据，不知道从哪里学起，有什么书籍和学习路线推荐么？
为什么很多人喜欢Python？
许多人喜欢使用Python的原因有很多：
以上这些是主要的原因，当然还有其他一些原因，比如可读性强、可扩展性好等。
Python是一种高级编程语言，具有简单易学、代码可读性强、开发效率高等优点，因此受到很多人的喜爱。以下是一些常见的原因：
1. 语法简洁明了，易于学习。Python的语法非常清晰，易于理解和掌握。
2. 应用广泛，可用于数据分析、人工智能、web开发等多个领域。
3. 社区活跃，有大量的开源库和工具可供使用。
4. 跨平台性好，可在Windows、Mac OS、Linux等多个操作系统上运行。
感谢邀请！我想一般是因为以下原因:
1、近两年随着人工智能机器学习的愈加火热，python在编程语言榜单排名也是愈发向前，甚至超越了java,一度排到了榜首。
2、python在web开发方面也愈加强势，国外如谷歌，国内如豆瓣都是python开发的，很大程度上弱化了JAVA在web开发方面的优势。
3、python开发工程师薪酬高，特别是有工作经验的人员一个月上万是轻轻松松，对于追求高薪的职场人士，无疑是首选。而且，python开发方面的人才还很少，不像j***a或php满大街都是，物以稀为贵，想必你就就知道您的选择了。
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2018年最热编程语言非python莫属了，就像热点一样，作为从业于或想进入互联网的人，自然会注意到python了，这也得益一些媒体与一些培训机构等的助推。当然，其实主要还是受python语言的特性所影响。下面从几个方面讲讲为什么很多人喜欢python。
第一，python语言简单易学。作为一种开源的语言，有着丰富的学习资料，而且语言简单，只需在很短的时间便可以掌握其基本语法，有编程经验的大概两三天便可熟练操作了。本人当初仅有一点c语言基础，花了4天把基础大概学了一样，然后便可以在网上找各种demo来做了。其次python也很符合这个时代，现在的人普遍很忙，而且时间很贵，大多人不想花那么多的时间去一门编程语言，况且互[_a***_]更迭得那么快，等你真正学完那门语言，说不定快过时了，这也是很多人所焦虑的，所以python会受到很多人的青睐。
第二，python可以做很多事情，例如，爬虫、web开发、系统网络运维、3D游戏开发、科学与数字计算、人工智能等。特别是现在大数据时代，人工智能很火热，而python恰好有强大的标准包，又有很多其它相关的工具包，很多工作不用重新造轮子，使用特别方便。 总之，用python做开发变得简单了许多，效率大提高，而且，python对初学者也很友好，除简单易学外，作为一门脚本语言，可以干很多事情，比如做一个简单的爬虫，画一些有趣的动画之类了，这也会给初学者很大的动力。
第三，从事python相关岗位的工资也是非常可观的。python虽然在性能方面不占多大优势，可以说python是种很慢的语言，但近些年来，随着硬件不断提高，这个缺点也得到了不少容忍。所以越来越多的企业选择python进行开发，python的职位市场也得到了很好的发展。
最后，虽然喜欢python的人很多，学python的人也很多，但真正能从事python相关职位的却不多，主要一些python相关的职位要求都比较高要求，比如数据科学，人工智能等方面的职位，一般比普通的开发岗位要难度大一些，所以目前python的一些初级岗位也是比较少的，不过也还是有的。
一个词总结python：优雅
Python是流行的编程语言支持多种应用场景。很多人喜欢Python不仅仅因为它相对简单易学，还因为它有着以下一些优点：
- 适用范围广 Python可以应用于各种领域，包括数据科学、人工智能、机器学习、Web开发、游戏开发等。Python拥有大量的第三方库和工具，这使得它非常适合于快速构建原型和解决实际问题。
- 代码简洁易读 Python代码通常比其他语言的代码更简洁和易读。Python代码的可读性和可靠性得到很好的保证，这使得它容易维护和调试。
- 丰富的库和框架 Python拥有一个庞大的生态系统，其第三方库和框架数量众多，这使得Python程序员可以更快速地构建复杂的项目。例如，Django和Flask这两个Python Web框架一直以来都非常流行，被广泛地应用于各种Web开发项目中。
- 可移植性 Python是一种跨平台语言，可以在Windows、Linux或macOS等操作系统上运行。这使得Python代码可以在多个平台上移植和运行，使得开发人员在不同的操作系统间进行协作更加方便。
- 开发效率高 Python在许多方面优于其他编程语言，例如在开发效率方面。Python的简单和易读性使得开发和调试代码变得更容易而且更快速。这样的特性使得Python成为并行计算、数据处理和数据分析等领域的重要工具。
综合以上几点，我们可以看到，Python是一种强大且灵活的语言，适用于各种开发场景，并且在许多方面都拥有很强大的功能和优势，这就是为什么很多人喜欢用Python的原因。同时，由于Python的使用前景十分广泛，在进行编程学习的时候，选择Python也是一个非常好的决定。
为什么越来越多的科学家使用Python、Ruby而非Fortran？
python 是一种具有精确和高效的符号系统的解释性的动态语言。python有一个非常棒的REPL，而且你可以轻易的用dir()从PEPL中生成新的模块。这是python比C， C++, j***a这些语言更好的一个原因。
python社区从上个世纪九十年代开始就致力于各种各样的数值问题。 社区的目标是：“让python像自然语言一样好的支持各种各样的数值分析，就像matlab做过的一样。”这些努力在后来演化成了我们今天看到的Numpy. Numpy出现几年之后，另一个受Matlab启发的画图工具matplotlib又同样的进入了人们的视野。同时，围绕这个Numpy和matplotlib进行的各种各样的可惜计算的包也被人们整理集合成了另一个著名的Scipy模组。python用跟matlab类似的方式实现和支持了矢量化和作图我认为是python好过perl和ruby的主要原因。
今天，在数据科学领域，能够与python并肩的语言有R，matlab/oct***e以及mathematica/sage.等等。但最近的一些努力让人们把R和mathematica的一些特性和好处也迁移到了python中去了。
从R语言里面，python迁移了数据结构和数据相关的各种操作，将它们集成到了著名的pandas包里面。而像scikit-learn, pytorch, tensorflow这些包又将许多做机器学习需要用到的算法集成到了一起。
从mathematica中，python吸收了“”这样的概念，并将这个概率实现到了非常成功的ipython notebooks中去了。
可以这么说，广泛的社区和模块极大地接受了大多数人的时间，使得新手可以通过很短的努力就实现非常复杂的操作。
同时，python虽然慢，但是python代码的可读性非常高。这使得在科学研究这种要频繁更新计算任务和程序的情景中，python可以极大地提高开发效率。
python也是一门非常优秀的胶水语言。由于各种历史原因，科学家们可能要处理非常诡异，复杂和丑陋的数据流，这些数据流可能会涉及到好几种不用的软件和语言。在这种情况下，科学家往往可以用python将这些不同的语言很好的串起来。
fortran专为科学计算而生，因此在科学计算领域占有重要地位。但是fortran由远古大神所创，毕竟年代久远，对于初学者太过生涩，这是不争的事实。python相对年轻，入门非常简单(动态，万物皆对象。。)，第三方科学计算库也非常丰富，节省了自己开发的时间精力，让科学家有精力去思考更多问题，而不被编程本身的问题限制。
三十岁了，从零开始学python还有前途吗？
不要纠结有没有前途。学就是了。说个粗道理：你妈当时生你的时候肯定不会说考虑生你有没有前途。所以建议先做，做了很多思路就会清楚。什么都没做就顾虑那么多那你学习就会很吃力。还打击学习动力和热情。
看悟性了，学东西有快有慢，还有是不是有编程基础？英语好不好，需要往哪个方向发展？
有编程基础，那么学python太简单了，语法过一遍，基本可以上手了。
没有编程基础，英语还可以的学起来也还可以，毕竟能直接阅读官方的英文文档对学习帮助很大。
如果这两样都不好，那学起来就要吃力一些。
发展方向:
web目前来看这块还是php和j***a的天下，而且用python做架构的并不多，走这个方向还需要了解前端，通信协议，数据库等很多繁杂的知识。
爬虫和web需要了解的知识差不多，更高一级的还得学会图像识别，因为要识别验证码，一些系统的逆向，特别是手机端的，自己掌握各种抓包工具，必须熟练运用各种工具，这是一个入门容易精通难的体力脑力并存的活，与前端工程师相爱相杀，斗智斗勇，俗话说爬虫学的好，监狱进的早，一定要注意哪些是可爬的哪些是不可爬的，这块如果能研究透也算入门级的黑客了，不过一般水平足可以应付了，往高处发展水很深。
数据分析，这块需要一定的数学功底，总体来说，没有前两项需要掌握的东西那么多，当然会爬虫+数据分析是最好的。
人工智能，一般人别想了，没有超强的综合知识体系玩不转。
GUI似乎这块需求并不多了。
其实30岁真的算是稍微比较晚了，我是从25岁开始学习python的，我大学的专业并不是计算机，而是交通工程，用大学生的话意思就是搬砖的，毕业工作之后的工作就让自己一个刚毕业的学生来讲让自己怀疑人生，然后我下定决心去搞一些技术的东西，就把就业方向转移到了互联网，学习了半年左右的样子，找了一个还不错的工作，这时才感觉什么东西都是靠自己努力和付出换取的，刚开始入行必定是很难的，确实需要一个过程，需要你有很强的毅力，现在我工作了快2年了，感觉自己提高了很多，也在心里上找到了寄托，自己找对了方向就要坚持下去，即使你不知道未来会怎样，但是上天会眷顾努力坚持并且不断付出的人的，相信自己一定是这样的，每天提高自己终究会有一天你会有所收获
如果想从事这方面工作肯定没前途，你没听说华为35岁的都裁掉了吗？
也就是说，35岁做技术，没到管理层，基本前途比较堪忧了，因为你学习能力不如二十来岁的年轻人，你熬夜也熬不过年轻人，你还没做管理，除非你不想做，要不就是你没有这能力。
你30岁才开始学习，除非你是天才，不然你技术不如同龄的人，学习能力，熬夜能力也不如年轻人。
当然，如果你学习技术为了***现有的工作，我觉得还是很值得的。
比如我就是，我是自己单干的，每月收入5万左右，我会一些技术，所以我日常工作中需要写一些工具，或者工作中需要用到技术方面的事，我懂一点，都可以自己解决，不如找别人就很多问题，第一要花钱，第二你不知道别人做的东西质量怎么样，第三，你要修改还要找别人，第四，还可能会泄露你的信息，所以自己懂优势还是非常大的。
个人觉得。
互联网行业寒冬以至，当前好多大公司裁员缩招，一些上市公司，上市当天跌破发行价。
但是，受到威胁的都是一些低端人才，寒冬过去，春天就会到来。人工智能的时代刚刚崛起。会有大批量的人才需求，而学习人工智能的基础编程语言，简单的离不开python。
综上所述，一句话，学python肯定有用，当下转行，人工智能领域首选。
推荐公众号∶ 人工智能学术前沿。
想自学大数据，不知道从哪里学起，有什么书籍和学习路线推荐么？
谢邀！笔者刚签约大数据挖掘工程师岗位，也是在研究生阶段才转为大数据方向。大数据目前正火热，很多同学想要转入，但学习路线对于自学的人来讲因人而异。
拿自身举例，笔者之前是Python数据分析出生，编程能力一般，因此在这个基础上先学习linux基本操作命令，安装ubuntu双系统并进一步安装Hadoop和spark组件，在此基础上利用Pyspark操作Spark大数据框架进行学习。可以推荐如下书籍：
《Pyspark实战指南》
而要完全进入大数据领域还不够，因为大数据框架比较侧重开发，所以需要有scala语言功底（scala语言是Spark的原生语言），而scala语言跟J***A关联性很强且完全兼容，所以如果有一定J***A基础的话完全可以从scala入手，推荐的书籍如下：
《Spark编程基础（scala版）》
***教程强烈推荐林子雨老师在MOOC慕课上的国家精品免费课程，由浅入深，非常容易上手。
随着互联网技术的发展，大数据行业前景非常被看好，有很多朋友对大数据行业心向往之，却苦于不知道该如何下手，或者说学习大数据不知道应该看些什么书。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书?今天就给大家分享几本那些不容错过的大数据书籍。
1、《数据挖掘》
这是[_a1***_]关于数据挖掘领域的综合概述，本书前版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专著，是一本可读性极佳的教材。它从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展，并重点关注近年来该领域重要和最新的课题——数据仓库和数据立方体技术，流数据挖掘，社会化网络挖掘，空间、多媒体和其他复杂数据挖掘。
2、《Big Data》
这是一本在大数据的背景下，描述关于数据建模，数据层，数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题的书。这本书提供了令人耳目一新的全面解决方案。但不可忽略的是，它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。本书将教你充分利用集群硬件优势的Lambda架构，以及专门用来捕获和分析网络规模数据的新工具，来创建这些系统。
3、《Mining of Massive Datasets》
这是一本书是关于数据挖掘的。但是本书主要关注极大规模数据的挖掘，也就是说这些数据大到无法在内存中存放。由于重点强调数据的规模，所以本书的例子大都来自Web本身或者Web上导出的数据。另外，本书从算法的角度来看待数据挖掘，即数据挖掘是将算法应用于数据，而不是使用数据来“训练”某种类型的机器学习引擎。
到此，以上就是小编对于python迁移学习书的问题就介绍到这了，希望介绍关于python迁移学习书的4点解答对大家有用。
