人工智能很难学吗？仅需这四步，30天快速入门

人工智能时代

人工智能已经深入到我们生活的方方面面，手机支付、导航、扫地机器人、人脸识别等等背后都有人工智能的身影。我们正在看的今日头条资讯，也是根据每个人的阅读喜好，用推荐算法推送不同的新闻。



很多人都想转行从事人工智能行业，因为这代表未来的发展方向，也是高薪职业。但是人工智能的门槛也不低，需要掌握编程、数学、算法等等。所以大部分想转行的人，都望而生畏，迟迟没有迈出第一步。



本文我作为行业从业者，也算是转行成功者，向大家推荐一个完整的人工智能学习路径，从Python、数据分析、数据可视化、到机器学习实践。相信通过这一路径的学习，大家也能找到一份与人工智能相关的工作！
用Python玩转人工智能




Python是数据科学领域最重要的编程语言和工具，人工智能算法促进Python的发展，而Python也让算法更加简单。小白学Python最苦恼的是路线怎么走，怎样才不会走弯路，这里分享一份Python的学习方案，让你15天掌握Python编程。

用Python学数据分析




搞定Python之后，就要开始实践了。人工智能研究的就是数据，数据分析技巧是必须的。数据分析现在也算是职场必备技能，可以让你的工作效率大幅提升。数据分析师也是一个不错的就业方向，我的《每天10分钟，用Python学数据分析》，不但有数据分析方法论，也有贴近现实的实战项目，值得学习。

数据可视化




数据可视化是数据的展示，我用Matplotlib、Seaborn、Bokeh、pyecharts绘制30张数据可视化图，包括但不限于：散点图、气泡图、折线图、蜡烛图、柱状图、边缘/直方图、饼图、漏斗图、旭日图、雷达图、边缘/箱形图、面积图、色块图、仪表图、火柴图、关系图、树图关系图、水球图、词云图、计数图、热力图、时间序列图。

这个专栏也算寓教于乐，非常好玩。




机器学习




人工智能是目的，是结果；深度学习、机器学习是方法，是工具。人工智能涵盖机器学习、深度学习和强化学习。最容易切入的就是机器学习，如果把人工智能比喻成孩子大脑，那么机器学习是让孩子去掌握认知能力的过程。



我的《33天搞定机器学习》是我对入门机器学习的思考，主要把我的经验、建议、入过的坑分享给大家，让大家学习路上少走弯路。内容涉及：数学基础、数据处理技巧、特征工程、机器学习算法、项目实战。