大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python 机器学习博弈的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Python 机器学习博弈的解答,让我们一起看看吧。
如何成为基金或证券公司的行业研究员?
亲身经历跟你讲一下,这个可能是很多人觉得金融行业里体面多金有成长性的职位。
如果你是在校生,985(最好清北人复交财)硕+top10%的成绩单是刚需,CFA或CPA也是必备,相似岗位实习经历。这些能有面试机会了。python或Matlab等基础编程也得会。如果你是211或普通高校... 反正我认识的211里即使有大证加持也没有拿到第一轮笔试的。看一看这些岗位的招聘要求参考。
如果是在职的,在相关行业里有极强的产业链理解和***,有金融分析能力,也有一点可能。
大专学历的人没有数学基础,想学习python技术,未来能往大数据或人工智能方向进行职业发展吗?
想想你是跟哪些人竞争。做人工智能要学算法的。你的竞争对象都是985硕博,你连个本科都没有,写了简历都没人看。不过事在人为,看你自己能不能钻研,也就十多种算法。当然光是Python是不够的,还有大数据,c++等。所以不是下了百分之一万的决心还是不要想了。
Python 有以下发展方向:
除了了解基本的Python编程知识外,还需要熟悉NumPy, Pandas, PyTables, blaze,dask等.
除了了解基本的Python编程知识外, 需要了解 HTTP协议,简单的HTML等知识.
除了了解基本的Python编程知识外, 需要熟悉Spark等
除了了解基本的Python编程知识外, 还需要熟悉django,HTTP,RSET,JSON等.
除了了解基本的Python编程知识外, 还需要熟悉 Linux.
除了了解基本的Python编程知识外, 还需要熟悉CI/CD 持续编译,持续集成,熟悉Jenkins ,k8S等.
数据分析是最简单的,不需要过多其他知识,只需要高中等级的数学.
大数据还是有机会的,AI的话不容易,但不是完全没有机会。
不过是大数据还是人工智能,数学方面就要下功夫。微积分、线性代数、概率、统计等等;大数据最火的时候是钱两年,近两年是AI占上风,可是随着李飞飞的辞职,我们可以发现尽管AI前景很好,可是国内的行业不容乐观。这里只是说一下大概的情况;零基础是可以的,主要是看学习能力。数据的工作分为很多中,从基础的数据开发到数据科学,或者是AI也好,每一种需要掌握的技能和侧重点都不太一样。
首先我们看一下Python的职业发展路径:
我们可以看到图中每一条发展路线都是互通的并且最下方都有对应的线路图,可以看到大数据和人工智能所需要学习的更多的知识,先来分享Python相关的,最后有关数学各种的知识点,放到最后:
我们可以看到的是Python在各个阶段需要掌握的技术。为什么要把职业发展和技术放在前面,是因为,只有清楚的知道了自己的发展和技能之后。才能明白,我们所学知识点可以做什么用。下面分享的是各个阶段知识框架的大纲:
可以点开大图,按照各个小模块去学习。如果要做人工智能相关的工作,需要以上所有步骤全部都掌握了。额外还有我最开始提到的数学知识点。
我们需要掌握的数学知识有统计相关的基础内容,线性代数(矩阵计算相关的知识点)。工具Excel是必须会的,数据***表和公式使用,VBA会一点最好,之后统计分析的工具SPSS作为入门比较好。编程语言不管是Python/Java/C++都是可以的,shell是要会用的,hadoop要熟悉;之后就是业务能力和逻辑思维,没有也不怕,看书!培养能力。
AI的话,其实编程语言都不是很重要的,数学基础,概率论矩阵论还有一些高数是最重要的。数学基础要打好,在去学Python也好C++也行。相关知识点和思维拓展可以多看看国外的书。
马尔可夫链,条件随机场,这些都是大学中的知识,人工智能中的数学可不是高中的那样,设计高等数学,概率论,线性代数,离散数学,还有算法等等,没有这些基础,学人工智能基本不可能。
个人觉得没有数学基础,只学习Python相关技术,会调用第三方库,搞大数据勉强算凑合,但搞人工智能不太合适。首先我们来看大数据和人工智能方向需要具备哪些素质
大数据
在小型公司一般数据量不大,通过Python的一些框架如pandas、keras、numpy等工具做一些普通的大数据分析还是比较轻松的,很多统计分析的方法都直接封装好了,只要明白它的含义以及用法就可以了。
而对于大型公司的大数据,一般是通过hadoop分布式平台处理,需要学习SQL和MapReduce,这本身不需要数学知识。即使有时候需要用到模型做预测任务,现在TensorFlow已经比较成熟了,可以不需要了解模型底层的数学原理,接口都封装好了,学会使用就可以,但前提是也要明白各类接口的含义。
但如果想在大数据方面走得更深更远,可能需要很强的数学功底,像高等数学、线性代数、概率论一个都不能少,都需要[_a***_]熟悉,这样才能在模型有瓶颈时候可以去做优化改进。
人工智能
之前AlphaGo是一个最典型的人工智能应用,通过蒙特卡洛搜索树+强化学习实现的。像蒙特卡洛算法源于概率论的思想,而强化学习目标函数设计,优化方法都需要涉及到较多的数学知识。
人工智能技术更新的频率非常快,例如目前比较火的GAN,它的目标函数很优美,如下
巧妙设计了二人零和博弈过程,蕴含了较深的数学思想。搞人工智能技术通常需要去读国外的一些paper,paper里面有较多的数学公式,如果没有数学功底也就无法深入继续学习了。
到此,以上就是小编对于python 机器学习博弈的问题就介绍到这了,希望介绍关于python 机器学习博弈的2点解答对大家有用。