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机器学习是哪个方向的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python机器学习是哪个方向的解答，让我们一起看看吧。
- 学python哪个方向好找工作？各方向自学的详细学习路线是什么？
- Python可以学黑客技术吗？
- Python程序员是用Mac还是Windows系统，为什么？
- 机器学习-如何通过Python快速入门机器学习？
- pythonweb开发是学点golang好还是学数据分析、机器学习好？
学python哪个方向好找工作？各方向自学的详细学习路线是什么？
首先看一下python的职业发展路线：
从现在的网络社区讨论来看，Python已经成为最受欢迎的编程语言之一。但是网络社区的火爆程度不意味着就有很大的市场需求量，也不表示它就同等高薪。根据黑马程序员社区的数据统计来看，从2014年到2016年的需求一度处于上升状态。上图为python的几条职业成长途径。
根据上面的发展路径，我们也总结出来了各个方向的学习线路图：
我们举例学习python以后想去做web相关的工作的话，那么要学习的知识点就是上图中的python基础、python高级、前端开发以及web开发。那么上图当中说明的是在各个阶段所需要掌握的技术是什么。针对每个阶段，我们还有详细的知识点介绍：
系统学习完python有很多工作可以做的，系统学完Python之后，像一般的web开发，网络爬虫，自动化运维，数据清洗等都是可以胜任的，在深入的话，像算法工程师，人工智能，深度学习，机器学习等也都是可以做的。人工智能的话都是python后期需要提升学习的内容了，主要还是前期得好好学习，后期工作了可以报个线上课程提升一下，尚学堂人工智能的陈博老师每周也会有私教课讲，你也可以听一听，老师的讲解是什么样的，哪个方向会更适合你的发展，也有免费的资料可以领取学习，我觉得你可以了解一下
机器学习方向
全球大型500强甚至包括英特尔等非软件公司现在都有各自的研发机构/实验室研究相关领域
详细的学习路线可以详见笔者头条号|机器学习干货君的相关文章
还是比较详尽的，就不贴在这里了
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学习Python哪个方向好找工作？
系统学完Python之后，像一般的web开发，网络爬虫，自动化运维，数据清洗等都是可以胜任的，在深入的话，像算法工程师，人工智能，深度学习，机器学习等也都是可以做的。
1、Python基础
2、数据库开发技术
3、web前端
4、Python web开发
6、linux
7、NoSQL
首先感谢邀请，学一门软件的话，目前最好找的工作就是大，这一个工作因为她是属于智能化获取或者是代替人工去处理数据的一款应用软件，但实际上呢，这款软件还可以用来写网站还可以用来处理一些数据那个方向，也就是说学习了这款应用软件之后只有两个大的方向，可以供你选择，一个是数据挖掘，一个是数据处理，所以要抢选择工作的话就这两个领域值得去考虑的。具体如何去学习，学习的都路线的话就要看各自的基础，也有说您目前所处的水平是怎样子的？如果你目前已经会一些基础性的语言比如说c或者htmhtml语言，那么你去学习，这个语言的时候就比较简单，所以这个的话学习的方向和路线就很难去给出一个明确的答案，或者一个方向，因为我们给出的建议或者意见都是用于参考的，但是学习这门语言的话还是有一些枯燥的，它主要是它的主要界面或者供应工作的界面都是只能通过代码实现，因此要耐得住寂寞，实现枯燥的代码一个[_a***_]。
Python可以学黑客技术吗？
python对于黑客来说是不可少的一个工具，但对于黑客来说，python不是唯一的工具，我喜欢比喻python是把瑞士军刀，多大的威力完全看你怎么发挥，这个曾经的万金油现在火的一塌糊涂，不会python，可能会成为未来的劣势。
这题目应该是楼主想用Python学习黑客技术？还是用Python机器学习黑客技术？
所谓黑客(Hacker)就是精通系统，硬件，网络传输等多项机技术的人。仅凭一门编程语言是没法当黑客的。黑客还分白帽(White Hat)和黑帽(Black Hat)。别把所有黑客都当成入侵，渗透类的黑帽。黑客还有做安全类的白帽。
若是前者，
Python作用一门编程语言，可谓是无所不能，常言道“人生苦短，我用python”。正是因为python的简易性。而想要利用python来学习自己想要的知识，肯定要用到现在很火的爬虫了。
网络爬虫（英语：web crawler），也叫网络蜘蛛（spider），是一种用来自动浏览万维网的网络机器人。其目的一般为编纂网络索引。
当然，你自己手动复制粘贴，也是一种网页抓取(web scraping)行为。而用python则是让python帮你自动获取数据抓取你想学习的数据。
而后者，
如果说你想让一名机器人成为黑客，理论上来说是可以实现的，那么你想用这个机器人黑客做什么？帮你实现黑客技术?那么大可不必。
如果你听说某个初中生说自己黑客技术很牛。是有可能的。因为"kali Linux" "BackTrack" 之类的存在。 如果说让机器学习黑客技术是为了完成某个目的，那么用现有的机器脚本帮你完成这些需求是绝对绰绰有余的。在Bash上输入你的指令，机器脚本就会开始运作了。
把你的编程知识倒过来，就是黑客。 拿网站编程来说，怎么黑掉一个网站？ 如果你学习过网站编程，你就会知道网站最核心的东西是什么，是数据库。 并且你也会使用数据库，知道怎么重置密码，怎么修改数据。 如果你把这行业的知识学的透彻了，再把这些知识反过来用，那你就是黑客。
-- 河南新华电脑学院
不知道你所理解的黑客指到什么程度，但是只学一门语音肯定不可能成为一个黑客。如果只是恶作剧，那肯定可以实现，自动关机，只要几行代码就可以实现，推荐学点有用的，比如爬虫，学久一点可以接私活。中国法律越来越完善，推荐你学点技术，好好生活。
Python程序员是用Mac还是Windows系统，为什么？
我之前是在Windows系统下进行Python开发，后来需要做一些Mac系统下的开发，所以现在改用在Mac系统下进行Python开发。给我的总体感觉差别不大，Mac系统自带的是2.x系列版本，我在安装3.x版本时候颇费了一番周折，相信不少在Mac系统下进行Python开发的程序员都经历过这个过程。
如果直接在Python2下进行开发，那么使用Mac自然是比较方便的事情，因为Mac系统已经预安装了Python，可以直接使用。
由于我使用Python主要是做大数据和机器学习方面的应用，所以使用Mac系统反而比较方便，由于Mac系统可以直接连接Linux系统，而大数据平台大部分都是搭建在Linux系列操作系统上的，所以使用Mac系统有天然的优势。
在稳定性方面Mac系统给我的感觉要比Windows略胜一筹，我使用Mac做Python开发时很少会出现系统级问题，这跟之前使用Windows系统比较起来还是较为明显。
速度一直就是Python的弱点，使用Windows系统做Python开发感觉比较慢，使用Mac系统感觉要快一些。
在开发效率方面，由于Mac系统对脚本式编程的天然支持（Unix shell），所以在Mac下进行Python编程效率要比在Windows下高一些，而且在Mac系统下开发时间越久程序员的效率就越高，这一点还是比较有魅力的，在这一点上Ruby程序员也应该感同身受。但是如果进行Java Web编程，Mac的优势则少很多，没有Python这么明显。
基于以上原因，如果让我做出一个推荐的话，我个人比较推荐在Mac下进行Python开发，相信在Mac下做过Python开发的程序员会深有感触。
我在头条上写了关于学习Python的文章，想学习Python开发的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果你有关于Python方面的问题，也可以咨询我。
如果只是写代码，考虑一下环境易用性，目前还是Windows好。可能我还是用不惯Mac吧，电脑环境除了编程还能用来干很多事情，购物电影工作。因为我要上***和银行站点做事，这方面Mac就要呵呵了。纯考虑编程的话区别不大。
机器学习-如何通过Python快速入门机器学习？
想快速入门的话，你可以这么看机器学习. 把每个机器学习算法看成一个函数，你只关心他的输入输出是什么就行，这样只要有点编程基础的话就都会使用机器学习了！这个级别的就看看python的sklearn包的机器学习算法模型怎么调用就行。应用性的机器学习算法的学习可以多看看Jason Brownlee的blog，有很多例子很容易上手
再进一步的话，就对每个算法函数的参数去多做点了解，比如把某一个参数调大调小会有什么影响等等。当模型出现结果不好时，能大概知道怎么去调动参数做优化。还有就是了解下怎么去评估一个算法的好坏，当数据平衡不平衡时分别用什么metrics比较好。以及怎么处理under-fittinng 和over-fitting问题。
在快速入门也知道怎么使用这些模型时，可以花时间具体去看看每个算法的具体理论，以及他们的优缺点，这样碰到不同问题就会大概知道选用什么方法去解决了！
pythonweb开发是学点golang好还是学数据分析、机器学习好？
对于Python程序员来说，选择数据分析和机器学习在知识体系上是具有一定连贯性的，目前数据分析和机器学习的发展速度比较快，也是比较热门的方向之一，所以建议重点考虑一下。
Go语言是最近几年发展比较快的编程语言，Go语言主要解决的是性能问题，尤其是在多处理器的计算机***情况下来处理大用户并发的方案上，具有设计上的优势。但是目前Go语言的应用情况还处在落地阶段，建议先观察一段时间再考虑，这样在学习上会有更丰富的案例可以参考，相应的问题也会有更多的处理方案。
相对于Go语言来说，***用Python做数据分析和机器学习方面的开发则要成熟许多。使用Python做相关开发需要学习几个常见的库，包括Numpy、Matplotlib、Scipy等，这些库对于Python做数据分析来说还是非常重要的，使用起来也比较方便。
这些库各有特点，Numpy提供了很多关于矩阵的基础操作，Matplotlib则提供了方便的绘制图像的方式，Scipy则提供了像积分、优化、统计等科学计算的工具，熟悉这些库的使用需要进行大量的实验。
目前通过机器学习的方式来进行数据分析是一个比较常见的选择，机器学习涉及到数据、算法、实现和验证几个关键环节，所以对于Python Web程序员来说，需要掌握比较常见的机器学习算法，并通过Python语言予以实现。这部分知识的学习还是有一定难度的，建议一边学习一遍实验，这样会在较短的时间内完成机器学习的入门，然后再通过几个综合性的案例来深入学习机器学习的相关知识。
我使用Python做机器学习已经有较长时间了，目前也在使用Python开发一个智能诊疗系统，我会陆续在头条写一些关于Python开发方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有大数据、机器学习方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
到此，以上就是小编对于python机器学习是哪个方向的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机器学习是哪个方向的5点解答对大家有用。
