一、人工智能领域，python必用？
人工智能有多么火热呢？现在每12家拿到投资的创业公司，其中就有1家，是跟人工智能领域相关的。而在几年前，这个数字是48。
不管大家对这个行业的了解有多少，但你们肯定都知道，人工智能领域是妥妥的风口，对吧！你要是没听说过AI、机器学习、python……这些名词，过几年都会觉得自己快要跟不上时代了。
那这么重要的一个领域，我来说下，为什么如果你想在AI这个行业混，就一定会用到python数据分析，这个有什么用处。
人工智能发展历程
可以看到，在上世纪50年代，人工智能就开始展现发展雏形，互联网冲浪上网、智能手机、个人笔记本电脑开始变成个人标配，到后面机器学习兴起，各种机器人大赛火热举办。
机器学习最基本的就是使用算法来解析数据，从中学习，然后对真实世界的事件作出决策和预测。我们接触比较多的可能是工业生产（厂房里面的数控生产臂）、城市服务（自动打扫街道的清洁车）、人员接待（比如餐厅服务员）、快递物流业（京东的无人分拣仓库）等等。
因为python拥有大量的数据处理库，所以基本上机器学习中对数据的爬取、对数据的处理和分析、对数据的绘图和对数据的建模，都可以通过对应库的支持来实现。
在真实的数据分析中，Python简练的语言能够让我们把大量的精力放在数据分析和理解上，而不是花费一整天的时间去研究怎么写代码。
Python强大的库，就跟哆啦A梦的口袋一样，里面有各种东西，可以帮助我们实现几乎一切的应用需求。比如说，除了数据分析库之外，Python的AI库也很厉害，一些AI软件功能，比如人脸识别，短短的一个代码块就能实现！
哆啦A梦
想要跟上时代就要了解AI，想要了解AI就不能不懂python，就像想学英语不能不认识abc字母表一样。
二、大数据时代下，python牛在哪？
每天都要接收和产生非常多的信息，比如你这一天，会发出去多少条微信，看到多少张图片等等……这些数据加起来，是非常可怕的数字
在这个信息过载的世界，只有那些懂得挖掘数据、掌握规律的人才能最终受益。
所以不管在什么领域和行业，数据分析，都是非常重要的技能。
一般来讲，数据分析就是应用python、R等编程类或者stata、spss和matlab等非编程类的数据分析技术平台来进行数据收集、数据管理以及数据分析，从而帮助进行商业决策，业务需求分析等。
这些软件里面最最简单的，就是大家平时都在用的Excel了~
那么金融行业是如何用Python来做数据分析的呢？
首先python是一门非常灵活的语言，刚才我们说到，它的海量库，可以完成各种事情，那么在金融数据分析领域，python足以作为一个单一的工具来汇集整个工作流。
量化投资（比如证券与比特币）开源项目，排名前10位里，有7个是通过python来实现的，从数据获取到策略回测再到交易，覆盖了整个业务链。
简单来说，就是可以收集到海量数据，同时对这些数据做模拟交易，预测结果，帮助交易决策，昨晚有同学问说，能不能用来算一下股票怎么买，这个也是可以的~
我们可以通过以下的工具包，来实现整个数据分析的流程：numpy(科学计算/矩阵)、Pandas(数据处理/分析)、Matplotlib（数据图表）、seaborn（数据可视化）等。
工具包
所以，你明白python有多牛了吗？
转发于：刺猬大学数据分析班班会
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