Python使编程更容易

Python在设计上坚持清晰统一的风格，这使得Python成为一种易于阅读、易于维护、深受广大用户欢迎的语言。机器学习应用程序具有复杂的、多阶段的工作流。Python语言设计对机器学习非常有帮助的另一个关键因素是它提供了高级的、基于对象的任务抽象。

Python为机器学习提供了一个代码库

Python为机器学习提供了大量的代码库和框架，包括数学运算中的numpy和SciPy，可视化中的Matplotlib和Seaborn。结构化数据操作可以通过pandas操作。在预处理阶段，可以对图像、语音、文本等各种垂直领域调用成熟的库。Python的代码库生态系统允许您通过一个命令行在您的工作区中简单地安装许多这样的框架，这是许多机器学习框架所需要的全部。

Python很强大

让Python在机器学习领域大放异彩的，不仅是一个函数，更是Python的整个语音包：它是一种易于学习和使用的语言，其生态系统有第三方代码库，可以覆盖广泛的机器学习用例和功能，可以帮助您完成手头的任务。

对于自学来说，一些基础知识要靠理解和回忆，但一说到项目，就有点难下手。学习的效果可能不是没有用的。最多，就像画葫芦瓢。它的本质很难把握，经验也很难借鉴。让我们看看课堂报告练习。分阶段学习。当项目涉及到每个阶段时，就是巩固知识和提升技能。学习效果是事半功倍。每个项目都来自一线企业，由讲师一步一步带领。在这个时候，参与整个项目对你来说是非常有价值的！

我相信刚开始自学的朋友们一开始就充满了雄心壮志。我会努力学习，但空旗不影响孩子们玩手机的兴趣。班级登记、学校规章制度、教师和学习导师的督促，在一定程度上可以避免学生的懒惰。另一方面，其他学习伙伴的影响，以及优秀的学习氛围，也有助于进步。

Python自学习的缺点也是非常明显的。如果自我控制的自我学习不够好，那么事半功倍是很简单的，拖延也很简单。遇到问题不能及时处理。也许会有帮助，而且从长远来看，这也只会影响信心。一般来说，如果选择Python训练进行自学，需要注意几个方面。首先，要有较强的自律能力和政策；其次，要把自己的情况阶段化，你要学会计划，不要盲目学习；第三，要了解企业的需要，经营的需要，学习根据自己的需要就业的方向。如果你参加Python培训，就不需要那么辛苦。Python培训班教授的知识更适合企业的实际需要。学习起来更省力，而且有合适的教育规划，可以快速掌握Python开发的知识。

对目前的工作环境或工资状况不满意的未来漫游者

如果你不喜欢现在的工作环境和薪水，跳槽没有希望，或者行业前景不乐观，那么你也可以考虑参加培训，学习一门技能，掌握赚钱的能力。

例如，许多传统行业的毕业生，如土木工程、机械设计、医药等，往往发现自己的工作环境不好，工资普遍不高。再者，几年前在这个行业工作过的同事，薪水和你差不多，越来越看不到自己的未来，变得迷茫。

继续工作，没有战斗，没有动力；跳槽似乎没有多大效果，那么你可以利用“青春是对的”，交叉学习，在这个互联网+环境下，我们一定能做点什么。