大家好，今天小编关注到一个比较有的话题，就是关于吴恩达深度学习python的问题，于是小编就整理了3个相关介绍吴恩达深度学习Python的解答，让我们一起看看吧。
怎样从Python新手变成深度学习高薪抢手人才？
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。
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***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的自学路线都有哪些？
系统的学习一下会更好，基础，高级，项目，就业进行系统的学习，少走弯路，规避掉很多在自学过程中遇到的问题，比如说遇到问题没人解答，没有系统的就业指导，新技术不知道去哪里学习等这些问题；
以前在“ 如鹏网 ”上了解过Python，挺不错的，有网络的地方就可以学习，根据自己的时间来灵活安排学习进度，把空余的时间充分的利用起来，也有更多的时间来练习项目，夯实基础；
有问题随时提问，老师实时在线答疑，口碑不错，基本上都是慕名而去的，每个章节的后面都有相应的练习题和面试口才题，需要以录音的方式进行提交，老师会进行批改，直到通过为止，为以后的面试做准备；
毕业前，老师会专门讲解“如何写简历、如何投简历、如何面试、如何谈薪资避免贱卖”，并对每位同学的就业全程进行指导。有新的课程更新了，也是可以继续免费申请了来学习的，有详细的课程体系，具体的可以到如鹏网***上去了解一下；
第一部分：Python语言基础
第二部分：开发
Python真的是太火了，现在高考都要加入Python，看来人工智能太强大了！不多说废话了，直接来上线路图了。
目前，小编主要是在黑马程序员视频库学习Python，主要******如下：
想要教程也可直接私信
python 学习路径图
一、网站论坛学习***
名称 链接 说明
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Py***中文大全 ***://t.cn/Rq0C0ET 各种python包和管理工具
PEP8 Py编码规范中文版 ***s://dwz.cn/30uIzs9W 代码规范与基础同样重要
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我是经济学专业大二学生，未来想从事金融，想自己学一下关于数据分析(Python)方面，应该怎么学？
总算碰到一个比较不错的问题了！
一 当然是python的基础语法，另外sql的语法也要重点学习一下
二 学习python主流的数据分析框架：Pandas、numpy、matplotlib
建议使用工具：pycharm
三 重点学习下python数据分析相关的算法，一定要注意多思考，重在理解
四 前三点完成之后，可以在leetcode上进行练习
经济学虽然有经济统计专业课程，但与数据分析还是有差距，不系统不深入。
热门职业竞争厉害，其他专业转方向搞大数据分析与挖掘，不系统学习是不可能胜出的。
题主经济学大二生，将来目标是金融行业，这是很不错的职业规划，竞争虽然激烈但确实有钱途。至于说数理工具数据分析等等是否要下大力气学习，这是当然的，对将来工作很有用，但是，却不是最重要的。对金融行业就业来说，什么最重要？
金融就业对学历，对出身，要求很高，非常高，不管是投行，债券，还是基金都是如此。国内金融高端就业领域对毕业生所就读大学院校的要求很变态，顶级的只要清华经管，连清华五道口院都以研究岗为主；北大光华汇丰CCER还有现在慢慢出头的燕京；复旦经管交大高金安泰，当然还有人大等这些最顶尖的高校，实事求是的说，其它学校机会很少。举个例子，BATM招聘，最后录取的投资部成员，都是清北毕业，且不乏哈佛、耶鲁等藤校背景的。再比如国内某著名基金，只要本科就是清北的，清北硕士都不行。出身，很重要。
金融专业有很强的地域性，记住：重要的不是金融学还是金融工程数据分析计算机技术，而是各种实习背景的安排，没有实习，没有强有力的实习，实力无从体现，找工作一样没戏。什么叫“强有力”？一般小券商的实习，四大事务所的实习，都没多大用。
清北的金融本，大部分都去米国英国了，去哥大伦敦政经巴黎高商看看，乌泱乌泱的。若非如此，一般985两财一贸考清北复交的金融研上不了岸。
金融经济学跟其他专业不太一样，它是非常注重实操的行业，专业上需要学习的东西不太多，也没有想象中的难度。金融业从业，人脉，关系，朋友圈，比投资技术重要。所以，题主学不学数据分析没那么关键，重要的是考研，提升自己，能出去就出去，出去也必须瞄准米国前十英法顶级，出不去当然死掐清北复交至少是985两财一贸，再把实习背景做做好。
题主有志于金融行业，当然没毛病。只是有一点一定要提醒一下，这是个投入比较大的专业，资金投入，时间投入，精力投入都很多，尤其是实习，要有心理准备。
好一点的经济金融专业岗位，现在看来不太可能本科就去就业，绝大部分得读个研深造一下。一般无非就是两个出路：保研，或者出国。
到此，以上就是小编对于吴恩达深度学习python的问题就介绍到这了，希望介绍关于吴恩达深度学习python的3点解答对大家有用。
