Python做大数据，都需要学习什么，比如哪些框架，库等！人工智能呢？请尽量详细点！

阶段一、人工智能篇之Python核心

1、Python扫盲

2、面向对象编程基础

3、变量和基本数据类型

4、Python机器学习类库

5、Python控制语句与函数

6、Python数据库操作+正则表达式

7、Lambda表达式、装饰器和Python模块化开发

阶段二、人工智能篇之数据库交互技术

1、初识MySQL数据库

2、创建MySQL数据库和表

3、MySQL数据库数据管理

4、使用事务保证数据完整性

5、使用DQL命令查询数据

6、创建和使用索引

7、MySQL数据库备份和恢复

阶段三、人工智能篇之前端特效

1、HTML+CSS

2、Java

3、jQuery

阶段四、人工智能篇之Python高级应用

1、Python开发

2、数据库应用程序开发

3、Python Web设计

4、存储模型设计

5、智联招聘爬虫

6、附加：基础python爬虫库

阶段五、人工智能篇之人工智能机器学习篇

1、数学基础

2、高等数学必知必会

3、Numpy前导介绍

4、Pandas前导课程

5、机器学习

阶段六、人工智能篇之人工智能项目实战

1、人脸性别和年龄识别原理

2、CTR广告点击量预测

3、DQN+遗传算法

4、图像检索系统

5、NLP阅读理解

阶段七、人工智能篇之人工智能项目实战篇

1、基于Python数据分析与机器学习案例实战教程

2、基于人工智能与深度学习的项目实战

3、分布式搜索引擎ElasticSearch开发

4、AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐项目

5、电商大数据情感分析与AI推断实战项目

6、AI大数据互联网**智能推荐

通过研究自媒体这个行业，观察众多的频道和关注用户量等数据。可以对人群进行划分，对人们的集体意识和人性会有更清晰的认知。下面就来总结与探讨一下“吸引网民的5大层次内容”。

人首先是动物，不论再如何进化，这点是不会变的。美食类是首先吸引大部分人的内容，特别是在这个遍地自称是吃货的时代。此类大概所占比例：95%

不被吸引的人群：素食者，灵性人士，修行者，出家人等已然超越了食物诱惑的人。原因：这些人都需要纯净的食物能量。而动物太不纯净了。并且吃久了素食吃到肉看到肉都会反胃。因为已经养成了素食的纯净体质。此类大概所占比例：5%

这里说的“性取向”，就是“异性吸引”的“性取向”的群体，也包括同性吸引取向的群体。

典型内容领域：帅哥，美女，模特，娱乐明星，八卦，演员，歌手等。

原因 ：明星其实就是“大众性取向崇拜的对象”。

包括关注音乐和歌手的这类人群中的某一部分，这部分粉丝人群也是属于“性取向”类的。

原因：其实很多人不是真的懂音乐，而是仅仅喜欢听那个歌手的声线和声音，喜欢那个歌手的长相。异性的或同性的声音吸引也是属于性取向范畴。就像猫喜欢听到异性猫的叫春是一样的感觉。

非性取向的吸引： 真正喜欢音乐，欣赏音乐的人不太会对歌手本人感兴趣。他们只会对音乐感兴趣。他们或许只喜欢听纯音乐，纯器乐。

纯音乐不一定就是很缓慢的那种，也包括节奏感的音乐。比如：摇滚乐，太空乐，电子乐，迷幻乐等。真正“需要音乐的人”不喜欢听歌曲更深层次的原因，大概是因为歌曲里的能量比较杂乱，不纯净。夹杂了太多歌手的情绪在里面。

朴树曾经说过一句话，他说：我希望在我的音乐里没有我。

以上是性取向吸引类的内容解析。

玩具吸引类的内容领域，包括：儿童玩具和成人玩具。

儿童玩具类的内容，就是一些小孩子玩的玩具视频。这里不多说。下面主要说一说“成人玩具”。这里说的不是某些人理解的“成人玩具”。而是另一种意义上的“成人玩具”。

成人玩具包括：汽车，手机以及其他类似产品。

其实说白了，不论是汽车还是手机等产品。这些只是一些工具罢了。在我看来，汽车不论再高级，它的实质本质和自行车是一样的，都只是交通工具。不论驾驶再有乐趣，再如何舒适，里面的功能不论再如何好玩，都只是交通工具。区别就是附加的玩乐功能多而已。所以这些是属于“成人玩具”类。

很多东西都是：“工具+玩具”的组合。有很大一部分人对玩具吸引。甚至还有很多人把工具和玩具上升到了某种精神层次或身份层次的象征。

玩具类也包括：科技与军事。

其实，对于人们来说，这些东西在实质上都是觉得好玩而已，是那种“高大上的好玩”。这些高大上的玩具，要么就是没那么多钱买，要么就是有钱也买不到。这些都是自己不能玩的玩具，只能看看，过过眼瘾。

玩具类也包括：宠物。

其实很多人是把宠物当玩具的。只是他们不承认。宠物是可以观察与互动的“玩具”，是“活的玩具”，是有生命的玩具。

以上是关于吸引人的玩具类的内容层次。

赚钱类是网上最吸引人的一大类内容。网上讲赚钱的内容就像“电视剧中的真爱”一样。也许人们在现实中看不到真爱，只有到电视剧里才能看到“真爱”。

金钱是人类自身以外的最大需求。其实也等同于自身之内的需求。因为衣食住行以及其他各个方面都是要用钱来换取的。金钱是社会游戏规则强加给人类的刚需。

但是从人性的弱点来讲：没有多少人会真心分享赚钱之道出来。因为对于一般人来说，赚钱方法就是一层窗户纸。他们是万万不能捅破的。因为，同行是冤家。“捅破了”就多了竞争对手。

真正真心分享赚钱之道的人，可能是已经真正超越了金钱的人，金钱已经不再是人生问题的人。并且他们的赚钱之道是正道，没有不可告人的秘密。在这样前提下才会真心分享。否则分享的都是假大空的话。

并且即使那些真正通过正道成功者分享了他们的经验，也不是随便什么人都可以复制的。因为，任何人的成功都是要有特定条件与机缘的。所以他们分享了，一般人听了也没什么用。只能是感觉有道理，可以“激励”人做梦。

剩下其他的讲赚钱和成功内容的，其目的不是“想要你赚钱”，而是要通过分享赚钱内容来让他们自己赚钱。又或是只为炫耀自己的成功和有钱，为了虚荣，给人灌鸡汤。

所以，话又说回来了。虽然吸引人，但结果是对大多数人没有什么用的。但是这也不妨碍有庞大数字的人群去关注。这就是人性的需求，也是人性的弱点。

以上是关于吸引人们眼球的赚钱类内容的讨论。

对精神境界感兴趣的人也不少。但是比起上述：对食物，对性取向吸引，对玩具吸引等几个方面来说，数量是不多的。

这也是符合人性进化的。人在满足了动物需求以后，才会追求精神需求。

精神类内容包括文艺作品，包括小说，影视等，也包括鸡汤和情感类内容。

文艺作品和影视作品的核心应当是“精神境界”。它们都可以把人带入一种意境。使人进入“另一个世界”体验不同的人生境界。

比影视更加精神化的作品形式是小说等文艺作品。形式上只有文字或播音。其他全靠自我意境想象。因此，不会被演员的脸或糟糕的演技破坏了意境。

情感类也属于精神类，但是情感类大多是“不究竟的东西”。有太多个体的主观认识。比如，很多作者，把主观认识加到粉丝身上。假如作者是一个“心机婊”。那么，很可能她会把这种心机婊的精神思想传染给没有立场的粉丝们。制造出现实中更多的带“心机婊程序”的人。

情感类都是过程产物，人类精神的进化是在不断进行的。情感类的内容都是“过程产物”。任何的情感和想法都会随着时间推移，随着境界提升而被丢弃。这也是人性的特点。

综上所术，大数据也是基于人性的。这体现了互联网与科技“以人为本”的原则。不论是“食吸引”，还是“性取向的色吸引”，又或是“玩具吸引”，“精神情感吸引”，这些都是“人性的特点”。而基本“人性”这些规则，也是在法则之下运行的。

但是人性的规则具有时限性，也就是同一个人随着时间的推移，不会一直被某一类内容吸引。人们会随时成长进化，有更高的追求，会对更高精神层次的内容感兴趣。

以上，就是通过对自媒体的观察，对互联网的大数据窥察，总结出来的几点内容。不知你觉得有没有道理？

文：散闲观点

您好，我是数据僧，在数据行业从业5年。

我心目的中的大数据，在万物互联的情况下，同时每个人的个人信息能得到很好的保护。通过大数据生产出来的工具，应用遵循道德标准，合理的商业竞争标准，少一些套路，多一些真诚。

我心目中的大数据，在合理的范围内，能够数据共享，企业，政府，其他组织能够合作，共同开发利用这些数据，为科学，教育，文化，医疗等行业负能。而不是各个企业试图通过大数据形成行业壁垒，增大自己的优势。

我心目中的大数据，在数据采集的时候，尊重被采集人的个人意愿，而不是偷偷摸摸的去采集，采集的个人数据不被泄漏，不被买卖。

以上这些短期内都不会在短期内实现，希望在不久的将来关于大数据更加规范，合理。

大数据不是把大量数据录入系统就行了，是要数据之间有机关联才有意义。

大数据顾名思义就是海量的数据堆在一起，就现成了大数据，大数据分实时时间和 历史 数据，大数据又分it数据，ot数据，视频时间，图像数据，时空数据等多类型数据，大数据的目的就是实现更智慧，更智能。大数据不去挖掘分析就是一堆无用的数据，所以就必须各种行业应用专家去建模，去分析挖掘。因此在大数据面前，行业专家最吃香，码农一抓一大把，模型专家有几个。对于企业大数据分析挖掘可以为企业提高效率，提高品质，降低成本等等若干优点，越是规模大的企业，大数据挖掘价值越大，给你举2个例子，一个就是九江某石化公司，没有进行大数据挖掘优化前年年亏损，挖掘优化后，他的效率提高了，他的品质提供了，现在每年盈利20多个亿，在石化行业，产品分多个品质，提高几个百分点就是另外一个品质，价格差异很大，这些企业产量相当惊人，上升1个百分点都很厉害。再举个例子，滴滴优化分配问题，因为他们一段时间内产生数据量太大，没有优化前，为了解决实时性问题，用了几百万硬件堆叠，用硬件解决性能问题，优化后，一台笔记本解决，所以学好数学还是很关键的。

大数据应该是和很专业的名词，但是我想从不专业的角度，从我自身的理解谈一谈大数据。

大数据，首先它本质上是数据，就是我们的用户信息，比如我们的账单，我们的浏览记录，我们的足迹，总之，就是我们产生的行为，还有自然界的行为，事物，都被记录下来，这些就够成了数据。而大数据，强调了一个大字。比如我统计一个省的身高就说这是全国的平均身高，这是不对的，因为我的数据量太小，所以不严谨。

在我的想象中，大数据可以帮我们做很多事，包括做判断。我们每天都会遇到一个我们绞尽脑汁需要解决的难题，这个难题就是今天中午吃什么，是的，每天吃什么已经成了我们很困难的抉择，不过你不用担心，有了大数据，他会从你的习惯，你的 健康 ，你的饮食规律进行分析，给你最好的营养搭配，有了大数据，你再也不用担心每天吃什么了。

曾经有个观点是一切皆数据。我们的爱好，我们的身体，包括我们的 情感 ，这些通通都是数据，都是可以进行数据分析的，大数据就是将这些数据进行汇总，进行关联，进行建模研究，通过分析研究，你会发现我们的爱好是可以培养的，我们的身体是可以改造的，我们的 情感 甚至是可以训练的。你可能会想到人工智能，没错，人工智能就是依托大数据的。

你相信有一天会出现一个比你自己更了解你的东西吗？大数据就可以做到，他会比你更冷静，比你更专业，比你更懂你自己。

我想大数据就是一把双刃剑，用的好的话，我们可以充分发挥它的优势，让我们更好地生存，但是，如果我们使用不当地话，我相信这个 社会 将不会存在隐私，人们之间将没有秘密，而那个时候，我们还是我们自己了吗？那一天真的是我们想要的吗？

我喜欢的妹子会主动找到我！

大数据能为社会心理学带来什么

社会心理学是以科学的方法研究人们的思想、情感和行为如何受到他人影响的一门学科，它以社会现象为研究导向，旨在探寻个体和群体社会心理现象的发生、发展及其规律，深刻了解社会群体行为背后的动机与目的。自20世纪40年代信息科技革命以来，社会心理学在研究方法上经历了多次变革。第一次变革发轫于20世纪70年代前后，从那时起，心理学家开始运用计算机实施具体的心理实验。第二次变革发生于网络技术突飞猛进的20世纪90年代，其代表性事件是基于网络的心理学问卷诞生、虚拟的网络心理学实验室成立、关于网络的心理学实验研究成果在《科学》上发表。大数据时代的到来则使社会心理学迎来了第三次变革，以瞬时生产并存贮的海量网络数据为支撑的大数据样本，正逐渐成为研究者观察和预测人类个体和群体心理行为特征与规律的宝贵资源。可以预见，大数据将为社会心理学的发展带来变革与挑战。

 大数据给社会心理学带来研究方法上的变革。以往的社会心理学通常基于问卷、数据统计、抽样调查和实验室研究分析心理数据，而在大数据时代，真实、准确、及时的大数据样本将为社会心理学研究方法的变革带来崭新机遇。随着研究的日益深入，也许我们能够发现，以往所从事的研究可能只是冰山一角，其潜在的内容需要通过大数据逐一揭示。借助大数据，社会心理学能够在很大程度上摆脱对实体实验室的依赖，最大限度、最为高效地扩充潜在的研究对象，使社会心理学的研究不再只局限于实验室小样本或问卷调查采集的随机样本，从而面向尽可能全面的数据、趋近于总体的样本，这就使社会心理学的研究基础发生了翻天覆地的变化。与此同时，大数据还能够为社会心理学的研究提供更为多样化、异质化的样本，并使研究者摆脱时间、空间的限制，尽可能避免社会期许效应，最大程度规避研究对象在测试过程中受到的各种复杂、无关干扰。在我国，已有不少学者投身大数据的洪流，利用新的研究方法开展社会心理学研究。例如，清华大学彭凯平教授建立了“行为与大数据研究实验室”、中国科学院心理学研究所蔡华俭教授创建了“云端心理实验室”、朱廷劭教授基于大数据开发了“国人心理地图”，这些有价值的尝试都将带动中国社会心理学朝向大数据时代迈进。

 大数据拓宽和加深了社会心理学研究的广度和深度。大数据时代，一切事物都被数据化：情绪变成了数据、思维变成了数据、行为模式变成了数据、认知变成了数据、沟通变成了数据、关系变成了数据……受此影响，社会心理学的研究视角和研究领域不断更新和扩展，很多传统的社会心理学问题，如社会心态、个体行为偏好、集群行为、社会态度与公众情绪、动态人际互动与人际关系、社会认知、主观幸福感等，都可能借助大数据得到更为准确的、可视化的测量和呈现。例如，大数据网络实验室可以通过记录用户的网络使用情况提取用户的网络行为特征，分析用户的心理属性和网络行为的关联模式；大数据心理健康系统可以为犯罪矫正人员、精神病患者、特殊心理儿童等建立心理健康档案；借助大数据检测和评估社会心态，能够获取大众的社会心理态势，及时发现社会不稳定因素和风险，为社会治理提供科学、客观的研究报告和应对方案等。

 大数据宣告社会心理学预测时代的到来。社会心理学有四项基本功能，即描述、阐释、预测和控制，传统社会心理学多关注描述和阐释两项功能，对于预测和控制则显得有些捉襟见肘。大数据时代，这种状况将获得很大改观。由于大数据时代的社会心理学研究不再过多依赖随机采样，而是通过处理和分析相关数据获取结论，这有助于预测能力的提升。例如，有关心理健康的预测，可以利用被试的网络痕迹代替通过问卷收集的答案，并且用机器学习的方法建立基于网络行为的心理健康预测模型，通过模型计算得出被试的心理健康状态评分；关于幸福感的预测可以对社会公众进行幸福感知的预测；关于社会心态、社会风险判断、群体情绪和集群行为、经济发展信心和政府信任的预测，可以预知和评估国民的社会态度，并根据某类群体社会态度的时间性变化研判社会舆情、引导社会舆论等。2010年美国印第安纳大学的约翰博伦教授发现，Twitter网站上的平静类情绪能显著预测未来2至6天美国道琼斯工业平均指数的结果。我国南开大学乐国安教授团队基于微博与股票的大数据研究发现，微博网民情绪的起伏不仅与中国社会发生的重要事件存在明显对应关系，还在一定程度上能够预测我国证券综合指数及其每天交易量的变化。这表明，大数据的背后是人的心理表现，大数据带来的巨大变革必将使社会心理学在预测与控制方面大展身手。

 大数据可能给社会心理学研究带来的风险。随着计算科学、数据挖掘等信息分析技术的迅速发展，高效处理和分析海量数据正在成为可能，在此背景下，社会心理学研究者在研究过程中利用大数据、树立大数据思维显得极为重要。但也要认识到，大数据也有可能会给社会心理学研究带来风险。风险之一在于网络用户隐私权和安全感风险。以Facebook为例，其瞬时可以生成详尽的用户心理数据，如包括种族、性格、智商、幸福感、政治观点、宗教信仰等在内的人口特征资料，一旦掌握了这些数据，便可以自动建立起模型。这提示我们，网络数据的使用应注意透明度是否合理，以及合理界定网络控制权的外延和边界。风险之二是研究方法问题。社会心理学面向的是个人、群体和社会，但大数据所带来的研究方法的改变却使得社会心理学研究者可能更多地关注数据，这或许会使某些研究者误入“数据万能论”的误区。事实上，大数据背后所分析的是每个鲜活的个体，是每个个体的心理与行为，他们是庞大数据神经元的突触。大数据的研究方法并不能完全取代以往的研究方法，大数据的网络实验室也不能完全取代实体实验室，只有关注“人”，只有坚持研究方法上的兼容并包，社会心理学才能在大数据时代获得长足发展。

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大数据不能做什么

情感也可以用数据来衡量？大数据专家的回答是肯定的。

    近期诞生的“南方新浪财经大数据策略指数”就试图通过股吧、微博等私人交流平台，获取人们对于市场的“情感判断”。

    但在做决策时，情感的取舍往往会背叛数据。即使大数据分析得出肯定答案，在作出决策的最后一刻，情感会与数据走在相反的路上。

    世界杯最后一场比赛，德国对战阿根廷，两支劲旅都有自己的铁杆粉丝。彩迷A**，反复对照数据显示，90%以上的指标指示德国会赢，但她还是买了阿根廷。对于A**，在做决策前的大数据已经没有意义，她还是在自己价值观念的指引下做出了决定。这就是一种情感的力量，大数据无法在最后一刻预测，对于A**，是心中对球队的喜爱占上风，还是输赢的理性判断占上风。

    大数据在披着情感外衣下的决策中，往往失效。如果参加一个8分钟相亲节目，网络科学家可以测出，你与6名相亲对象的社交互动情况，聊天时间长短、涉及话题、各种微表情，但却无法侦查双方对彼此真实的感觉。最终你可能跟大数据分析下评分最低的那位来电。所谓的一见钟情、第六感觉，是大数据难以企及的人类“特异功能”。

    上述故事反映出数据分析的局限。大数据分析，可以在脑力不及的范围之外帮助人们理解复杂的社会，解读其中的含义，弥补认知的空白，但人类独有的情感，其微妙之处，却是数据难以捕捉与反映的。计算机数据分析擅长的是测量社会交往的“量”而非“质”。

    大数据对于趋势把握的优势，有时候也正是这项技术的劣势。如果10个孩子中10个都在看《喜洋洋与灰太狼》，那么是不是说只有5个人看的《哈利波特》的价值就比前者低，甚至少人问津的《中化弟子规》就是一部失败的作品。大数据分析善于抓住潮流，却很容易忽略个体的价值差异。数据分析的结果看似客观公正，但其实价值选择贯穿了从构建到解读的全过程。大数据难以分别在不同社会背景下，价值取向的意义。

    数据亦不懂叙事，也难以把握思维的浮现过程。一个4、5岁的幼儿可以简单讲小红帽的故事，但数据分析无法做到。幼儿已经可以理解小红帽里正义与邪恶的力量对比，这是人类社会长期积累的价值判断，是一种文化背景。但数据分析不能理解，至少目前，大数据在概率上更胜一筹，却无法讲一个简单的故事。

    就数据本身而言，大数据分析也有其先天缺陷。大数据分析因建立在相关性的基础上，各个领域之间相关性的道路并未完全建立起来。

    罗马之城不是一天就能建立起来的。只有跨越了行业领域间的界限，关联性加强时，数据的准确性才会提高。

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《婚姻的两种猜想》中沈明宝靠“大数据”找到了老公杨争，我感觉这种操作非常不靠谱。

一、大数据无法了解对方的三观

大数据只能筛选出男方的经济收入、工作背景等表面的条件，但是无法深入的了解到男生的三观和人性品德，更无法了解对方为人处世的态度，也无法了解他性格中的缺点，更无法了解他的家庭关系。

而婚姻涉及到的因素很多，大部分时候产生的矛盾都是由于双方的三观不和引起的，而且这种三观不和是没有办法解决的。

电视剧中杨曼曼在售楼部遇到困难，沈明宝的态度是换一份开心的工作，而杨争的态度则是让杨曼曼呆在家里找个人嫁出去，很明显在杨争的三观中，女性就应该在家相夫教子。

 

同样大数据并不能了解这个人的责任感和担当，例如电视剧中沈明宝因为加班流产了，正常情况下作为丈夫应该关心妻子，安慰妻子。

然而杨争的做法却很有争议，他不仅去沈明宝的公司大吵大闹，甚至还独自做主替沈明宝递了辞职信，完全没有考虑沈明宝的感受，更没有考虑沈明宝以后在公司如何立足，可见大数据找到的老公并不靠谱。

二、大数据无法建立感情基础

任何一段婚姻都不能避免矛盾的产生，那么夫妻之间愿意包容对方的原因就是两人之间的感情，因为喜欢对方、爱对方所以包容对方、原谅对方。

电视剧中二人发生矛盾时每次都是沈明宝先低头，也让沈明宝逐渐对这段婚姻失去了耐心和包容，而杨争的态度却是无所谓，可见只关注大数据找到的老公并不靠谱。

三、大数据找到的老公不靠谱

综上所述，大数据虽然先进，但都是计算机代码，并不能代替人的主观情感，更不能避免生活中的琐事，也无法帮助女生找到靠谱的老公。

根据大数据的统计显示，越来越多结婚的青年男女都存在闪婚的情况。那么，当“大数据闪婚”成为可能，婚姻将成为怎样一种魔幻的存在？我认为当“大数据闪婚”成为一种可能的时候，婚姻将变得越来越不够庄严，许多人会不把婚姻当回事，还有闪婚可能带来离婚率升高。下面我们来详细的讨论一下这个话题。

一、婚姻将变得越来越不够庄严

如果闪婚的情况越来越多，那么婚姻也将变得越来越不够庄严。我们之前所认为的神圣的婚姻，会被这些闪婚的人觉得是非常平常的事情。对婚姻不够敬畏，会导致很多人的婚姻生活不够美满和幸福。婚姻越来越不神圣，带来的是下一代人对婚姻态度的转变，他们会觉得结不结婚都无所谓。

二、许多人会不把婚姻当回事

闪婚会导致许多人不把婚姻当回事，他们会觉得有那一张结婚证和没有结婚证并没有什么区别。尤其是年轻人会拿闪婚且过得不幸福的人当例子，觉得婚姻不过如此，结婚并不神圣和重要。

三、闪婚可能带来离婚率升高

闪婚还有可能带来离婚率的不断升高，因为结婚之前不够了解彼此，所以闪婚导致了闪离。由闪婚带来的离婚率增高，会更加降低人们结婚的想法，他们会觉得普通人的婚姻都不长久，不如及时行乐享受当前的恋爱生活，不要考虑结婚和婚姻生活。闪婚如果不幸福，伤害的不仅仅是结婚的两个人，还有他们背后的两个家庭，所以闪婚其实并不可取。

如果大家对“当“大数据闪婚”成为可能，婚姻将成为怎样一种魔幻的存在”这个话题有兴趣，欢迎积极评论同我们谈谈您对这个话题的看法。