本科生階段會講python嗎

A. 大學哪些專業需要學習python

計算機軟體專業

前言
最近我看了一些文章，都是python和java到底學誰好，我覺得Java的應用經驗更豐富，代碼量比Python更多一些，所以Python相對簡單。
PYTHON是最好的語言：
學好Python能做什麼?相信這是很多打算入門Python的新手們所關心的問題。知己知彼，方能百戰百勝。更何況是想要學習熱門的Python編程語言，更是少不了對其有一定的認識了解。
常言道: "流水的語言，鐵打的 Python"，Python編程語言自身具有天生麗質，易於讀寫，非常實用，從而贏得了廣泛的群眾基礎，被譽為"宇宙最好的編程語言"，被無數程序員熱烈追捧。由於其可擴展性，適應性和易於學習而成為增長最快的編程語言之一。
Python的整體語言設計，低級和高級編程的平衡，模塊化編程和測試框架使其不同於其他語言。即便是不相關的其他行業人士，也能很容易用Python完成項目，甚至利用它成功轉行!
你沒有看錯，學好python就是這么受歡迎。
工作方向：
既然Python優勢如此之多，那麼，到底學好python能做什麼?有哪些就業方向呢?
1.人工智慧（AI） 2.網路爬蟲 3.數據科學 4.Web 應用開發
小編在這里主要推薦人工智慧，Python在人工智慧大范疇領域內的數據挖掘、機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的編程語言，得到廣泛的支持和應用。
人工智慧的薪酬是多少？
這是我一家招聘網上看到的阿里巴巴招聘工資，排在第一位的是人工智慧，其次是圖像演算法（目前也挺火的），然後才是機械學習。可以看到人工智慧的工資遠遠高於其他崗位，當然這基本上是985/211的畢業生，其他本科的待遇可能會差一點，不過基本保持在15K-20K之間吧，想想互聯網其他崗位那個起薪有這么高。
為什麼人工智慧工資這么高？
說到底，還是因為稀缺，相對來說人工智慧的起步條件還是很高的。首先培養需要很大的成本，而且想成為AI工程師，不僅需要過硬的編程能力，還需要扎實的數學基礎和英文水平，另外，在上大學的時候就要受到名師指導，或者在畢業就職的時候，就能進入一個有實力的公司，接受前輩的指點。
AI工程師不等於程序員，在某些程度來看，AI工程師的層次是高於程序員的，想成為一名優秀的AI工程師，所需的知識，絕對不僅僅只有計算機方面的知識。因為AI工程可能只需要幾百幾千行代碼就可以完成，
而JAVA工程則需要幾萬甚至十萬以上行的代碼才能完成，所以其技術含量可想而知。
既然工作沒有那麼簡單，那常見的AI工程師每天都在干著什麼崗位呢？
以純理論方向發展的有AIpha,前段時間AIphaStar又一次以10比0的碾壓式打敗了人類。還有各種聊天軟體如：微軟小冰，小愛同學。
以實戰方向發展的有YOLO多物體追蹤，這個是實用性最好的模型。比如公安局應用的天網系統，對於通過的嫌疑人或者車輛可以進行檢測和逃逸軌跡預測。（雖然是現在被一張圖片打敗了）
其實像阿里，騰訊等等這種大型企業因為占據了大好位置，也想進一步擴大地盤，所以不擇手段的加工資，以吸引人才。（那為什麼不挖我去，有他們一半工資就好了）
最後
人工智慧這個崗位其實綜合能力要求比較高的，就像開發崗的架構師一樣，因為不是基礎崗位所以它要求你對於框架，數據處理，數學部分和深度學習部分都要有所了解，如果有想往這方面走一定要多維的的發展。
當真正開始學習的時候難免不知道從哪入手，導致效率低下影響繼續學習的信心。
但最重要的是不知道哪些技術需要重點掌握，學習時頻繁踩坑，最終浪費大量時間，所以擁有有效資源還是很有必要的。
關於如些學習Python：

B. 為什麼很多大學不開設Python課程

首先，對於有編程語言基礎的人來說，Python學習起來很容易。就像其中一位答主所說的那樣，大學畢竟是一個學術機構，其注重的是原理的講解與把握，對於計算機專業來說，更多時間是在教授數學、演算法、計算機原理等基礎課程，語言方面學會了C++、java，也就基本理解了編程語言，很容易舉一反三的學習其他語言，比如Python、Ruby等，對於有編程基礎的專業人員來說，掌握一門新的語言並沒有太大的難度，畢竟編程語言都大同小異，語法雖存在差異，但是背後的編程思想、演算法都是相通的。

其次，不排除某些大學存在與社會實際需求脫節、課程老舊的問題。畢竟我國院校眾多，教育投入也較為有限，學校沒有能力提供最新的課程給學生，缺乏必要的師資力量，這也是不能迴避的事實。細想一下，如果國內的每一個高等院校里都要配備能夠滿足本校對Python懷有熱愛之心的學子學習需求的教師，並非是一件能夠在短時間內實現的事情，因此，也就沒什麼好抱怨的了。

最後，Python語言在未來一段時間內，必將會發展成為具有核心地位的重要語言之一，雖然很多大學還沒有開始教授，但是Python語言的設計者最初的目標就是方便非專業的程序設計人員使用，因此學習起來並不難，想要上手很容易。如果你所在的大學里沒有這門課程而你又比較感興趣，完全可以自學一下。缺乏自學自律的同學，還可以通過一些相關的在線課程自學或者尋一位可靠的良師益友，便於更快捷地入門與實踐練習。

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C. Python 在編程語言中是什麼地位為什麼很多大學不教 Python

python的地位很高，目前是世界第5大編程語言。。但我覺得大學不教python，其實是正確的。
Python在誕生之初，只是用來在linux上給Perl和shell做銜接用的「膠水」，而今天已經成為了主流的編程語言，能獲得今天的地位，當然具備諸多優勢。。。比如數學運算相關的各種庫，爬蟲，等等。。。但這都不是導致Python流行的最根本原因。
有沒有比Python運算更強的語言？多得是
有沒有比Python爬蟲效率更高的語言？也不少
所以其實平日里隨口道來的種種優勢，並不是不可替代的。。這些優勢，很多語言都具備。就比如perl，erlang，Julia等語言，其實用來做運算或爬蟲比Python更強，但為什麼這些語言卻流行不起來？
說到底，Python成功的秘訣只有一條，其實就是在功能基本夠用的前提下，比其他語言簡單。而比Python簡單的語言，功能又不夠全面，比如Lua，Javascript，Ruby這些語言比Python更簡單，但往往只適合一兩個領域的工作，而無法面面俱到。
Python可以提供的這些功能，對於非專業程序員來講，已經顯得非常強大了。。但對於專業程序員來說，Python最大的作用，其實也只是用來「偷懶」而已。因為相比JAVA或C#這種工業級的編程語言來講，Python除了入門簡單之外，並無任何優勢可言。而Python的動態語言特性、不利於維護等缺點，成為了限制它邁向深層開發的重大缺陷。

D. 大一該怎麼學python

學python主要有自學和報班學的方式，系統學習的話是不難的，對於小白來說有個人引導比自學要高效的多。

python是一門語法優美的編程語言，不僅可以作為小工具使用提升我們日常工作效率，也可以單獨作為一項高新就業技能！所以學完Python編程之後，只要真的掌握了相關技術，想要找到好的工作還是比較容易的。

學完Python編程之後可以做的工作：

• 軟體開發，用python做軟體是很多人正在從事的工作，不管是B/S軟體，還是C/S軟體，都能做。並且需求量還是挺大的；

• 數據挖掘，python可以製作出色的爬蟲工具來進行數據挖掘，而在很多的網路公司中數據挖掘的崗位也不少；

• 游戲開發，python擴展性很好，擁有游戲開發的庫，而且游戲開發絕對是暴力職業；

• 大數據分析，如今是大數據的時代，用python做大數據也是可以的，大數據分析工程師也是炙手可熱的職位；

• 全棧工程師，如今程序員都在向著全棧的方向發展，而學習python更具備這方面的優勢；

• 系統運維，python在很多linux中都支持，而且語法特點很向shell腳本，學完python做個系統運維也是很不錯的。

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

E. Python 在編程語言中是什麼地位為什麼很多大學不教 Python

首先，已經有大學在教Python
Python屬於新型的一種編程語言。之前和老牌的c和pasical沒法比。也於前幾年的JAVA沒法比。有些大學還是用著舊的教學體系。
現在流行的AI人工智慧技術大部分都是用Python語言編寫的，這大大促進了的Python語言的發展。AI深度學習技術本身的特點決定了其不適合靜態編譯型語言，而Python語言被選作AI技術框架的基礎語言，更多的是源於Python的動態特性及其開發效率高等性能優勢。
先說一下國內的編程語言，或程序設計教學的背景
國內的大學本科 工科類的大多數程序設計課程，是以C語言為基礎的 ，有的課程更直接的寫為C語言程序設計 ，雖然有的名稱為C＋＋ ，並且利用Visual C＋＋的IDE集成環境 ，但對於工科計算機基礎類程序設計語言來講，基本都是C的基礎語法部分 。
國內高校目前對於理工科基礎平台課程中計算機基礎，存在有些傳統類型的課程體系，程序設計一般屬於第二門課程（第一門課程就是傳統的計算機基礎，但由於IT飛速發展，目前大學新生遠不是若干年前沒有見過計算機的生手了，許多學校都採用免修和作為選修課，直接進入程序設計語言的教學階段），理工類突出演算法與數據結構 ，意味著偏重後期的計算與（電子電氣信息類）機器系統介面操作。另外，偏文和管理類的，則開始Visual Basic，甚至幾年前還有Fro Pro偏資料庫的語言編程課程 ，則側重基本的演算法與數據處理的基礎，後期工作主要不是和底層代碼打交道了。

由於本文的主題設計Python語言 ，而該語言基本不是僅僅只專門給計算機專業來准備的 。所以，討論本問題，也不會僅僅限制於計算機專業是否開設的范疇。
基於上述情況，國內高校延用一貫的體系，自1980年代個人計算機大普及開始，工科的Fortran語言／Basic語言，計算機專業（部分信息管理專業）的Pascal，隨後軟硬兼容的C語言。Python語言誕生與會1990年代，最重要的是其開源模式。這個重要的因素，考慮國內軟體獲得使用權非常輕松（版權問題）開源對於同樣可以不計版權使用幾乎所有的編程軟體的情況來說，不會引起過多的關注。而國外則會由於開源而考慮軟體成本（當然教育科研會有相當大的折扣）。
另外一個軟體例子，應該是工科高校1990年代以來作為數學工具而使用的Matlab軟體。至今尚不明白，為什麼這個Matlab軟體還成為許多數學，電子學科本科的一門專業基礎課程（選修課尚可考慮）。

歸納如下：
1 課程體系的因素和調整慣性， Python語言一直沒有廣泛採用。但，由於其全面的功能和與其他語言的資源共享，逐漸會納入課程體系，但個人認為，其主要適合通用演算法與程序設計課程或配合相關工科課程課程設計，而是作為高效的程序設計的語言。C語言（C＋＋）仍然對於計算機、電子信息等 專業課程，不可廢棄。其實，作為學習C語言的，花一周左右時間完全可以從容掌握基本的Python程序設計（當然不包括其廣泛的外部應用，網路編程，GUI之類的）。
由於工作的原因，經常與歐美高校進行課程對接，國外高校，本科生的編程，尤其非計算機專業的，多數給出的編程語言為Python例子，當然Matlab仍然是多數的。
2 軟體的版權或多或少會有一定的影響因素。