大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于在日本怎么学习python的问题，于是小编就整理了3个相关介绍在日本怎么学习Python的解答，让我们一起看看吧。
excel有多厉害？
上学时只知道Excel 是制表格的，等工作了之后，我发现用处很大，因为自己不懂，学习了好长时间。在这也推荐小伙伴们多学习一下，可以在抖音、毕站等。总归后续工作中用处很大。
EXCEL可以用来做文字表格，数据统计表，数据处理，数据***，VBA，自建系统，还能画图，做动画，做小游戏。
Microsoft excel是目前世界上被使用的最广泛的数据分析工具之一
使用Excel进行数据分析是使用R或Python进行数据科学的先驱
介绍
我一直都很佩服Excel强大的数据分析能力。这款软件不仅能够进行基本的数据计算，还可以使用它来进行数据分析。它被广泛用于许多的领域内，包括财务建模和业务规划等。对于数据分析领域的新手来说，Excel它可以成为一个很好的跳板。
甚至来说在学习R或Python之前，最好先了解一下Excel。将Excel添加到你的技能库中没有什么坏处。Excel具有非常广泛的功能：可视化功能、数组，使你能够迅速的通过数据产生洞察力，否则这些数据将很难看到价值。
Excel作为表格处理和数据分析处理软件，它的强大你无法想象。
只要有数据库，你想做的所有统计数据都能够通过函数的运用制作出来。
这是Word和PPT这两个常用办公软件所无法取代的计算功能。
概率论与数理统计哪种教材好？
概率论和数理统计的教材推荐如下：
中科大陈希孺编写《概率论与数理统计》。
图灵数学统计学丛书《概率导论》。
美国学者罗斯教授（Sheldon M. Ross）的《应用随机过程 概率模型导论》。
机械工业出版社出版的《机器学习中的概率统计-python语言描述》。
日本科技作家平冈和幸的《程序员的数学2 概率统计》和日本西内启的《统计思维》。
都可以，最好根据自己的学习需求和背景进行选择。以下是几本被广泛认可为优秀的教材供参考：
1.《概率论与数理统计》（第四版） 作者：邢富良、朱建平
这本教材结构清晰，内容系统全面，注重理论与实践的结合，适合初学者入门。
2.《概率论与数理统计》（第二版） 作者：陈希孺
这是一本经典教材，通俗易懂，融入了丰富的例题和习题，对于深入理解概率论和数理统计很有帮助。
人工智能领域需要具备哪些呢？
人工智能领域和其他最新发展的技术一样是一个奠基数理科学上的[_a***_]技术。
1）所以最基础知识就是数学，也看到有的回答说需要逻辑。这个也是对的，其实严格上来讲逻辑与数学也不分家。多少数学家想把完备的数学大厦建立在逻辑的基础上 ，后来还是失败了（搜索D***id Hilbert, Bertrand Rusell）。这种失败也是逻辑学家哥德尔(Kurt Godel)用数学的方法来完成的。 离散数学中讲到的很多就是逻辑，也是计算机科学发展的基础。 一句话计算机与数学不分家，人工智能一般还是认为是计算机科学或信息科学的一个分支，所以一样离不开数学。
2）作为一个普通的人工智能工程师，不是所有的数学都需要。 主要是高等数学（微积分、优化）、线性代数、概率与统计这三门是非常重要而且必要的数学基础。 很难相信不懂什么是高斯分布可以用贝叶斯方法做推理，不懂线性代数可以理解高维空间流形，不懂微积分可以理解反向传播，和不懂优化能理解SVM. 这些必要的数学基础，也是在教机器学习和数据挖掘中一次次被复习的内容。 甚至很多课程要花大量的时间，确定学生有这样的基础。
3）编程是实现人工智能的方法，我们懂了理论，就要实践，代码是我们实现我们算法的唯一路径。如果我们代码能力不好，我们无***确表述我们的理论模型，无法发现代码中的错误还以为是理论错了。甚至不够熟练，会把一个简单问题，变得很复杂，是算法的计算复杂度超级大，需要很长的时间求解。 我印象中一个特别清晰的例子，一个算法中涉及到的一步是从一个超大的数据库中需要找到3个最大的数，结果一个学生把整个数据库进行排序算法之后取前三个，可想而知。这个算法能快吗？还有跟多的例子是我们设计了一个算法，最后结果出来不是对，我们就研究、讨论、分析和各种办法想理解我们以前的想法哪里错了，结果呢，经常是一个Bug!
4) 英文能力，人工智能学科发展快。大部分文献是英文的，代码的解释也是英文的。很多技术博客等等，都是英文中有大量的优秀***，不是中文中就没有，但是英文好会让你学习的能力事半功倍，可以追到前沿，直接看MIT，Berkeley, Standford, CMU教授的一手课程和笔记。
到此，以上就是小编对于在日本怎么学习python的问题就介绍到这了，希望介绍关于在日本怎么学习python的3点解答对大家有用。
