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机器学习概论的问题，于是小编就整理了1个相关介绍Python机器学习概论的解答，让我们一起看看吧。
学习Python需要具备哪些知识基础？
零基础就可以学习，python设计之初就是面向大众，简单易学、容易上手，初学者即使没有任何基础也可以学习，下面我介绍一下python的安装和学习过程，主要内容如下：
1.python安装，以windows为例，这里介绍2种安装方式，分别是官方安装和Anaconda安装，如下：
官方安装：这里直接在python***下载最新版本的python就行，如下，下载完成后是一个exe文件，直接双击就能安装：
Anaconda安装：ananconda是一个集成了python解释器和众多第三包的软件，直接安装后，许多第三方包都会安装，省去了许多麻烦，只不过占用的磁盘比较大，如下，直接在***下载安装就行，一个exe文件，双击就能安装：
2.安装完成后，就可以进行python的学习了，只不过自带的这些开发环境（像IDLE等）用起来不是很顺手，这里推荐一个IDE—PyCharm，Jetbrains公司的产品，功能强大，用起来很不错，许多开发人员都在使用，这个有破解版的，可以直接在网上搜到：
3.这些工具都准备完成后，就进入学习python的学习了，这里可以看pdf得教程，也可以看免费的视频教程，还可以在线练习，资料太多，网上可以搜到的一大堆，例如慕课网的python免费***，一大堆：
如果自己不想搭建本地环境，也可以在线编辑学习，如菜鸟教程等：
作为一名IT行业的从业者，同时也在***用Python从事大数据和机器学习方面的研发，所以我来回答一下这个问题。
首先，Python语言完全可以从零基础开始学习，即使没有任何计算机基础的人，经过一个系统的学习过程，也能够掌握Python编程。
虽然学习Python语言本身并没有过多的要求，但是要想通过Python语言来完成各种开发任务，就需要学习一系列相关知识。目前Python语言在大数据领域有较为广泛的应用，既可以从事大数据应用开发，也可以从事大数据分析，而要想完成这些开发任务，需要具备以下几个方面的知识：
第一：Linux操作系统。目前不少大数据平台需要部署在Linux操作系统上，所以首先要能熟练操作Linux操作系统，具体的内容涉及到文件***管理、任务管理、存储管理等内容。
第二：大数据平台。要想完成大数据应用开发，首先要对大数据平台有较为全面的了解，对于初学者来说，可以从Hadoop、Spark平台开始学起，由于这部分内容比较多，所以通常需要学习较长一段时间。另外，在学习大数据平台知识的过程中，也需要系统地学习一下数据库相关知识，包括关系型数据库和NoSql数据库。
第三：算法。不论是从事大数据应用开发还是大数据分析，都离不开算法，所以掌握一定的算法知识还是比较重要的。在大数据分析领域比较常见的算法包括k近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、Apriori等，学习并掌握这些算法的运用需要一个系统的过程。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
本课程分为四个阶段，从基础到高级，层层深入学习，步步进阶，具体安排如下。
第一阶段：Python语言及应用
课程内容：Python语言基础，面向对象设计，多[_a***_]编程，数据库交互技术，前端特效，Web框架，爬虫框架，网络编程
掌握技能：
（1）掌握Python语言语法及面向对象设计；
（2）掌握Python多线程并发编程技术，数据库交互技术，为大数据分析及挖掘做准备；
（3）掌握三大Python后端框架结构，解决Web前后端开发问题；
（5）掌握与机器学习、深度学习相关的基础数学知识，训练学员逻辑能力、分析能力，为人工智能算法的学习做好知识储备。
第二阶段：机器学习与数据分析
到此，以上就是小编对于python机器学习概论的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机器学习概论的1点解答对大家有用。
