京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python越来越火了,Python 这几年的火热,离不开人工智能和机器学习。如果说 2017 年有一门最火“外语”,那一定是 Python。现在,Python 的这把火已经烧到了程序员的圈子外。根据国务院《新一代人工智能发展规划的通知》,可以想见人工智能教育往低幼渗透的例子只会越来越多。小学生学 Python 是培养编程兴趣和思维,为了你自己的百万年薪和发展前景,或许你才是最该学 Python 的人。

一:重大改革Python 将被加入高考科目
2017 年初消息,浙江省信息技术新教材,即将在 2017 级(2017 年 9 月入学)高中新生中开始使用。
浙江省信息技术课程改革方案已经出台,Python 确定进入浙江省信息技术高考,从 2018 年起浙江省信息技术教材编程语言将会从 VBA 更换为 Python。也就是说,Python 语言将纳入高考内容之一! 编程语言在升学中的比重逐渐加大,将要成为高考提分的一大利器。
编程语言在升学中的比重逐渐加大,其实不止浙江,教育大省北京和山东也确定要把 Python 编程基础纳入信息技术课程和高考的内容体系,Python 语言课程化也将成为孩子学习的一种趋势。
二:Python确认加入全国计算机等级考试
教育部考试中心于 2017 年 10 月 11 日发布了“关于全国计算机等级(NCRE)体系调整”的通知,决定自 2018 年 3 月起,在计算机二级考试加入了“Python 语言程序设计”科目。
三:Python的火爆在美国,连幼儿都有 Python 书
回想一下,微软创始人比尔·盖茨 13 岁学习编程,Facebook 创始人扎克伯格 11 岁开始学习编程……时代发展日新月异,小学生学编程早已不是新鲜事。现在,很多北京上海的家长开始给孩子做编程启蒙,各种编程培训机构也如火如荼。在美国,就连婴幼儿也有专门的编程童书。在亚马逊,你可以轻松买到婴幼儿 Python 编程书。
未来将是大数据和人工智能爆发的时代,到时将会有大量的数据需要处理,而 Python 对数据的处理,有着得天独厚的优势。我相信在未来,Python 会越来越火。未来是人工智能的时代,更是 Python 的时代。
四:吴恩达说写代码就跟识字一样,人人都需要
Python 势必成为人工智能时代的新宠儿,Python 这门学科也将引入大量的学习者,任何行业的成功人士当属那些先行者,人工智能的浪潮还未席卷,选择 Python 这门学科就是有先见之明。
实际上,关于学不学Python,吴恩达早有先见之明——在今年9月份回答Quora提问时,有网友问:“我女儿刚刚学会走路……我是否该在她会识字后就立马教她Python?”
吴恩达的回答非常肯定:是的,一定要教她写代码(code)!更重要的是,教会她持续学习的能力。
吴恩达认为,几乎每个人都应该学习编程,就像几乎每个人都该学习读写一样。所以,学习Python,做数据分析,跟语文、数学、游泳、开车一样,是通用技能。
五:大揭秘Python 语言为什么如此火爆?
在ranked.com的排名中,Python是2017年最受欢迎人工智能编程语言(第二是C++)。
根据Stack Overflow流量统计,2017年6月,Python第一次成为高收入国家Stack Overflow访问量最大的标签,照此发展,到了2018年,Python肯定会成为最受欢迎的标签。
在GitHub 2017年度报告中,Python超越Java成第二受欢迎语言。所有这些“刷榜”,都离不开最近人工智能尤其是机器学习的火热。Python被誉为最好人工智能的语言,因为:
• 在数据科学和AI中占据主导地位;
• 拥有优质的文档和丰富的库,对于科学用途的广泛编程任务都很有用;
• 设计非常好,快速,坚固,可移植,可扩展;
• 开源,而且拥有一个健康、活跃、支持度高的社区
• 有一些很棒的公司赞助商,YouTube、谷歌、Yahoo!、NASA都在内部大量地使用Python,尤其是谷歌;Facebook开源PyTorch后也更有利于Python的推广
【延生阅读】
如果你想了解Python在国内外的发展,同时你也想潜下心来学一点Python的真实技术,那么,我们为你整理了一些优质的资源,或许对你有所帮助。
(复制地址到电脑端或者手机端)
1. Python是如何成为了数据科学的发动机?
http://edu.cda.cn/open/course/13
2. 使用TensorFlow和Python进行深度学习(一)
http://edu.cda.cn/open/course/28
3. 使用TensorFlow和Python进行深度学习(二)
http://edu.cda.cn/open/course/29
4. CDA LEVEL II-Python数据挖掘体验课
http://edu.cda.cn/course/46
【好课推荐】
一、课程信息
时间:2017年12月23日~1月14日(3线下+2周线上)
地点:北京面授&上海远程 &全国直播
授课安排:现场班5900元 远程班4400元
【好课推荐】
一、课程信息
时间:2017年12月23日~1月14日(3线下+2周线上)
地点:北京面授&上海远程 &全国直播
授课安排:现场班5900元 远程班4400元
二、报名流程
1. 在线填写报名信息
官网端:https://www.cda.cn/kecheng/33.html(北京&上海远程&远程)
微信端:
2. 给予反馈,确认报名信息
3. 网上缴费
4. 开课前一周发送电子版课件和教室路线图
三、课程大纲
第一阶段:[12.23]数据挖掘与Python入门
第二阶段:[12.24]数据挖掘模型与组合算法
第三阶段:[1.06]KNN与线性回归
第四阶段:[1.07]逻辑回归与SVM
第五阶段:[1.13]文本分析与社会网络分析
第六阶段:[1.14]综合案例分析
第七阶段:[线上选修]Mysql数据库基础知识 -(一周)
第八阶段:[线上选修]Tableau数据可视化 -(一周)
四、课程讲师
王小川
CDA数据分析师讲师/同济大学管理学博士
现就职于国内某大型券商研究所,从事量化投资相关工作,并承担了部分高校统计课程教学任务。长期研究机器学习在统计学中的应用,精通MATLAB、Python、SAS等统计软件,热衷数据分析和数据挖掘工作,有着扎实的理论基础和丰富的实战经验。著有《MATLAB神经网络30个案例分析》一书。
赵仁乾
CDA数据分析研究院讲师/京邮电大学管理科学与工程硕士
现就职于北京电信规划设计院,从事移动、联通集团及各省分公司市场、业务、财务规划、经济评价及运营咨询。重点研究方向包括离网用户挖掘、市场细分与精准营销、移动网络价值区域分析、潜在价值客户挖掘等。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19