人工智能（AI）和機器學習（ML）的興起將帶來一個新的數字化時代。但是，人們擔心AI技術會取代現有的人工，這部分是正確的。正如研究預測的那樣，人工智能替代工作的速度必將飛速上升，從而影響到工廠工人，會計師，放射科醫生，律師助理和司機等工作。

因為AI技術的快速普及和應用落地，企業勞動力正慢慢發生轉變。但是，距離完全替代人工，還有很遠的距離。

重塑你的職業規劃

AI替代人工引發人們的擔憂，也許人工智能和自動化取代數百萬技術專業人員的工作只是時間問題。一份來自2018年由“世界經濟論壇”的報告顯示，大約75萬個就業機會將于未來五年內轉移到自動化和人工智能。但報告也指出，盡管將替換許多工作，但同時還將為AI工程師和AI專家創造1.33億個新的職位。

簡而言之，在未來五年內，人工智能領域將新增約5800萬個職位。所以，你不必擔心AI和自動化會搶走工作，而應考慮如何重塑自己的職業生涯。

面對AI和ML，如何為這種影響做好準備呢？人工智能和機器學習項目正在引領每個行業進入嶄新的時代。問題是，你將這些體驗變為現實的最佳方法是什么？可以用于機器學習和AI的編程語言是什么呢？提前做準備，可以首先考慮將Python用于機器學習和AI。

為什么要使用Python？

Python是AI的基礎語言。但是，它確實不同于傳統的軟件項目，因此有必要更深入地研究。建立AI職業生涯的關鍵在于學習Python，它是一種既穩定又靈活的語言，很多開發者都喜歡它?，F在，它已廣泛用于機器學習應用，并已成為整個行業的最佳選擇之一。

Python有大量的庫/框架

在運行ML或AI算法時選擇最適合的，通常是一項棘手的任務。而擁有正確的庫集，為開發人員提供了最佳解決方案的框架，以及良好的環境至關重要。

為了減輕開發時間，大多數開發人員都依賴Python的庫和框架。在軟件庫中，開發人員已經查找了預編寫的代碼來解決編程難題。在此，Python預先存在的大量庫和框架供你選擇，比如下面的這些：

SciPy，高級計算

Keras，機器學習和深度學習模型

Scikit-learn，數據建模

NumPy，數據清理和數據處理

Seaborn，數據可視化

Caffe，圖像處理

Pandas，數據分析的一般用法

PyTorch，訓練深度學習模型

OpenCV，圖像處理

使用這些解決方案，開發人員可以更輕松地，更快地開發產品。即使這樣，開發團隊也需要時間來尋找最適合其項目的庫。

Python擁有強大的社區和廣泛的知名度

根據開發社區Stack Overflow（2018）的調查，Python被視為開發人員中最受歡迎的編程語言之一。這僅意味著，對于你在就業市場中尋求的每項工作，人工智能將永遠是他們尋求雇用的技能之一。

還可以看到，有將近14萬個具有定制Python軟件包的在線存儲庫。例如，SciPy，NumPy和Matplotlib之類的Python庫可以很容易地安裝在運行于Python上的程序中。

調查顯示，Python相比于2019年中8個發展最快的編程語言，有151％的同比增長率。

現在，這些用于機器學習的軟件包可幫助AI工程師從大型數據集中檢測模式。Python的普及也得到互聯網巨頭的青睞，比如Google使用它來抓取網頁；皮克斯動畫工作室使用它制作電影；Spotify也使用Python來推薦歌曲。

在過去的幾年中，Python已不斷在全球范圍內擴展其社區。你可以找到共享機器學習解決方案的多個平臺和論壇。對于每個問題，你都能找到已經有人遇到了相同的問題。因此，通過社區很容易找到解決方案和指導。

平臺無關

編程語言或框架允許開發人員在單個機器學習上實現，并且可以在另一機器學習上使用它們而無需進一步更改。關于Python的最好因素是，它是一種與平臺無關的語言，并且受到Windows，macOS和Linux等其他幾種平臺的支持。

Python代碼本身可以創建一個獨立的程序，該程序可以在大多數操作系統中執行，甚至不需要Python編譯器。

Python是簡單的編程語言

Python是提供可讀代碼的最簡單，最一致的編程語言。盡管機器學習伴隨著復雜的算法，但Python的簡潔和易讀性使AI專業人員可以編寫可靠的簡單系統。這使開發人員可以解決復雜的機器學習問題，而不用處理語言的技術問題。

到目前為止，Python被認為是開發人員易于學習的唯一語言。與其他編程語言相比，Python是最直觀的。盡管有人認為，這是由于Python提供的庫數量眾多，使得它適合所有開發人員使用。

結論

Python的強大功能和易用性使其迅速成為提供機器學習解決方案的核心語言之一。此外，自微芯片問世以來，人工智能和機器學習已成為迄今為止最大的創新領域，在這一領域發展，可為你的職業發展鋪平道路。

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