教你用Python入门年薪百万的数据AI行业

现在这个科技日新月异的变革时代，做大数据和机器学习项目相关的内容，可以获取更大的个人价值，比如年薪百万。以下就是介绍一系列python技能能在其中发挥巨大价值的领域，以及如何快速切入该领域，从入门到实践，体现自己最大价值，年薪百万。

教你用Python入门年薪百万的数据AI行

1.机器学习

这是围绕机器学习建立实用直觉的最快方法之一。

机器学习

目标是采用开箱即用的模型并将其应用于不同的数据集。这个项目很棒，主要有三个原因：

首先，你将建立模型与问题契合的直觉。哪些模型对缺失数据很有效？哪些型号能很好地处理分类功能？是的，您可以通过教科书来寻找答案，但通过观察它可以更好地学习。

其次，这个项目将教你快速模型化原型的宝贵技能。在现实世界中，通常很难知道哪种模型在不尝试它们的情况下表现最佳。

最后，本练习可帮助您掌握模型构建的工作流程。例如，你将练习......

导入数据清洁数据将其拆分为训练/测试或交叉验证集前处理转换特征工程因为您将使用开箱即用的模型，所以您将有机会专注于磨练这些关键步骤。

数据源

UCI机器学习库 - 350多个可搜索的数据集，涵盖几乎所有主题。你肯定会找到你感兴趣的数据集。Kaggle数据集 - 由Kaggle社区上传的100多个数据集。这里有一些非常有趣的数据集，包括PokemonGo产卵地点和圣地亚哥的Burritos。data.gov - 美国政府发布的开放数据集。如果你对社会科学感兴趣，那么看看的好地方。2.竞技领域数据分析

在Moneyball一书中，奥克兰A通过分析球员侦察彻底改变了

奥克兰A通过分析球员侦察彻底改变了

。他们建立了一支竞争激烈的阵容，同时只花费洋基队等大型市场球队支付工资的1/3。

首先，如果你还没有读过这本书，你应该看一下。

幸运的是，体育界有大量数据可供使用。团队，游戏，分数和玩家的数据都在线跟踪和免费提供。

为初学者提供了许多有趣的机器学习项目。例如，你可以尝试......

体育博彩...根据每个新游戏之前的时间可用的数据预测奖励分数。人才侦察......利用大学统计数据来预测哪些球员将拥有最好的职业生涯。一般管理...根据自己的优势创建球员集群，以建立一个全面的团队。体育也是实践数据可视化和探索性分析的绝佳领域。您可以使用这些技能来帮助您确定要在分析中包含哪些类型的数据。

数据源

体育统计数据库 - 体育统计和历史数据，涵盖许多职业体育和几个大学体育。干净的界面使网页抓取更容易。体育参考 - 另一个体育统计数据库。更混乱的界面，但可以将各个表导出为CSV文件。cricsheet.org - 国际和IPL板球比赛的逐球数据。可以使用IPL和T20国际比赛的CSV文件。3.量化分析

对于那些甚至对金融感兴趣的数据科学家来说，股市就像糖果一样。

首先，您可以选择多种类型的数据。你可以找到价格，基本面，全球宏观经济指标，波动率指数等......这个列表一直在继续。

其次，数据可以非常精细。您可以轻松地在每天（甚至每分钟）获取每个公司的时间序列数据，这样您就可以创造性地思考交易策略。

最后，金融市场的反馈周期通常较短。因此，您可以快速验证对新数据的预测。

您可以尝试的初学友好机器学习项目的一些示例包括......

定量价值投资...根据公司季度报告中的基本指标预测6个月的价格走势。预测...在隐含波动率和实际波动率之间建立时间序列模型，甚至是递归神经网络。统计套利......根据价格变动和其他因素寻找类似的股票，并寻找价格偏离的时期。明显的免责声明：建立交易模型以练习机器学习很简单。使它们盈利是非常困难的。这里没有什么是财务建议，我们不建议交易真钱。

数据源

Quandl - 提供免费（和优质）财务和经济数据的数据市场。例如，您可以批量下载超过3000家美国公司的日终股票价格或美联储的经济数据。Quantopian - 定量金融社区，提供开发交易算法的免费平台。包括数据集。美国基础档案馆 - 为5000多家美国公司提供5年的基本面数据。4基于神经网络的图像识别

神经网络和深度学习是现代人工智能的两个成功案例。它们带来了图像识别，自动文本生成甚至自动驾驶汽车的重大进步。

要参与这个激动人心的领域，您应该从可管理的数据集开始。

该MNIST手写体数字分类的挑战是经典的切入点。图像数据通常比“平坦”关系数据更难处理。MNIST数据对初学者友好，并且足够小以适合一台计算机。

手写识别将挑战您，但它不需要高计算能力。

首先，我们建议使用下面教程的第一章。它将教你如何从头开始建立一个神经网络，以高精度解决MNIST挑战。

数据源

MNIST - MNIST是美国国家标准与技术研究院收集的两个数据集的修改子集。它包含70,000个手写数字的标记图像。5.金融信息分析师

在安然丑闻和崩溃是历史上最大的企业崩溃的一个。

在2000年，安然公司是美国最大的能源公司之一。然后，在被欺诈之后，它在一年内逐渐陷入破产。

幸运的是，我们有安然电子邮件数据库。它包含150名前安然员工（大多数是高级管理人员）之间的50万封电子邮件。它也是真正的电子邮件的唯一大型公共数据库，这使它更有价值。

事实上，数据科学家多年来一直在使用这个数据集进行教育和研究。

您可以尝试的初学者机器学习项目示例包括......

异常检测...按小时映射发送和接收的电子邮件的分布，并尝试检测导致公共丑闻的异常行为。社交网络分析...在员工之间建立网络图模型以找到关键影响者。自然语言处理...结合电子邮件元数据分析正文消息，根据其目的对电子邮件进行分类。数据源

安然电子邮件数据集 - 这是由CMU托管的安然电子邮件存档。安然数据的描述（PDF） - 安然电子邮件数据的探索性分析，可以帮助您获得基础。6.步步踏实入门机器学习

从头开始编写机器学习算法是一个很好的学习工具，主要有两个原因。

首先，没有更好的方法来建立对其力学的真正理解。你将被迫思考每一步，这将导致真正的掌握。

其次，您将学习如何将数学指令转换为工作代码。在调整学术研究的算法时，您需要这种技能。

首先，我们建议选择一种不太复杂的算法。即使是最简单的算法，也需要做出许多微妙的决定。

在您轻松构建简单算法之后，请尝试扩展它们以获得更多功能。例如，尝试通过添加正则化参数将逻辑回归算法扩展为套索/岭回归。

最后，这里有一个每个初学者应该知道的提示：不要气馁你的算法不像现有的包那样快或者花哨。这些包是多年发展的成果！

7.挖掘社交媒体舆情

由于大量用户生成的内容，社交媒体几乎已成为“大数据”的同义词。

挖掘这些丰富的数据可以证明前所未有的方法可以保持观点，趋势和公众情绪。Facebook，Twitter，YouTube，微信，WhatsApp，Reddit ...... 这个名单还在继续。

此外，每一代人都在社交媒体上花费的时间比他们的前辈多。这意味着社交媒体数据将变得与营销，品牌和整体业务更加相关。

虽然有许多流行的社交媒体平台，但Twitter是实践机器学习的经典切入点。

通过Twitter数据，您可以获得有趣的数据（推文内容）和元数据（位置，主题标签，用户，重新推文等）的混合，从而打开几乎无穷无尽的分析路径。

数据源

Twitter API - twitter API是流数据的经典来源。您可以跟踪推文，主题标签等。StockTwits API - StockTwits就像是交易者和投资者的推特。您可以通过使用时间戳和股票代码符号将其连接到时间序列数据集，以许多有趣的方式扩展此数据集。8.医疗领域的应用

由于机器学习而正在经历快速变化的另一个行业是全球健康和医疗保健。

由于机器学习而正在经历快速变化的另一

在大多数国家，成为一名医生需要多年的教育。这是一个苛刻的领域，长时间，高赌注，甚至更高的进入障碍。

因此，最近在机器学习的帮助下，已经做出了很大的努力来减轻医生的工作量并提高医疗保健系统的整体效率。

用途案例包括：

预防性护理......预测个人和社区层面的疾病暴发。诊断护理...自动分类图像数据，如扫描，X射线等。保险......根据公开的风险因素调整保险费。随着医院不断对患者记录进行现代化改造，并且随着我们收集更多细粒度的健康数据，数据科学家将会有大量低成果的机会，从而有所作为。

数据源

大型健康数据集 - 收集大型健康相关数据集data.gov/health - 美国政府提供的与健康和医疗保健相关的数据集。卫生营养和人口统计 - 世界银行提供的全球卫生，营养和人口统计数据好了，以上就是对目前很多领域和大数据，ai结合的行业介绍，及如何体现其中的巨大价值，并分别给出了可用于实践的数据及学习方法。大家有疑问请评论