很多人都想转行从事人工智能行业，由于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，须要节制编程、数学、算法等等。以是大部分想转行的人，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，向大家推举一个完全的人工智能学习路径，从Python、数据剖析、数据可视化、到机器学习实践。相信通过这一起径的学习，大家也能找到一份与人工智能干系的事情！
Python是数据科学领域最主要的编程措辞和工具，人工智能算法促进Python的发展，而Python也让算法更加大略。小白学Python最苦恼的是路线怎么走，若何才不会走弯路，这里分享一份Python的学习方案，让你15天节制Python编程。
用Python学数据剖析
搞定Python之后，就要开始实践了。人工智能研究的便是数据，数据剖析技巧是必须的。数据剖析现在也算是职场必备技能，可以让你的事情效率大幅提升。数据剖析师也是一个不错的就业方向，我的《每天10分钟，用Python学数据剖析》，不但有数据剖析方法论，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、烛炬图、柱状图、边缘/直方图、饼图、漏斗图、朝阳图、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、热力争、韶光序列图。
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。最随意马虎切入的便是机器学习，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节制认知能力的过程。
我的《33天搞定机器学习》是我对入门机器学习的思考，紧张把我的履历、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：数学根本、数据处理技巧、特色工程、机器学习算法、项目实战。