人工智能与python的区别是什么?

数据分析师要学什么课程 主要做什么

python开发注重基础的编程工作，犹如流水线一般，一步一步编写代码。而人工智能重点在于算法的创新，更像创造发明，追求便捷，极致的算法，创造出更高效智能的产品。

python和JAVA、C语言一样,是一种编程语言,所以从事python开发的人员也只能算是程序员。而人工智能工程师是从事算法研究的,所以被称作算法工程师。一个是程序员,一个是算法工程师。这两者有本质的区别。

人工智能算法工程师比python工程师需要更良好的数学基础,因为在人工智能算法研究中会运用到许多数学知识,还要学会如何灵活运用各种框架和优化网络。这里所指的网络是神经网络。

简单点说,做python开发就像是走业务流程一样,很多东西都是现有的,你只需要一步一步的去敲代码,去熟悉它,并不会创造出一些新的东西。而人工智能算法是需要你去研发它,创造出新的东西。就好比人工智能算法工程师是作家,需要不断地创作新的文章,而python工程师只是需要誊抄这些文章而已。

还有一点，人工智能算法工程师一般不用“加班”。把一些数据(训练样本)交由超算机去学习,超算机自动生成数据、验证模型,算法工程师就可以去做自己的事情了,一段时间后去查看超算机的验证情况和训练结果,再根据情况进行一些修改以达到预期效果。但是python工程师只能老老实实敲代码,所有工作都只能自己完成。

以上,就是python工程师与人工智能算法工程师的区别。

数据分析师要学什么课程 主要做什么

学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用 Excel，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，还要具备扎实的SQL基础。

数据分析师要学什么

1、数学知识

数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。

对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。

2、分析工具

对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。

对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。

3、编程语言

对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。

数据分析师主要做什么

1、业务

从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、管理

一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、分析

指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、使用工具

指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

5、设计

懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。