学习，推动自然语言处理等领域的进步。 （自然语言处理）、计算机视觉和机器人技术。角色概述：人工智能专业人员开发可以模仿人类的系统。智能，而深度学习专家则专注于神经网络。专业技能和库：技能：神经。网络、自然语言处理、计算机视觉。库：tensorflow、keras、pytorch、spacy、opencv。新兴机遇：人工智能专家可以。从事自然语言处理、自主系统和生成人工智能方面的工作。
角色包括 AI 研究员 Deep
学习工程师。和数据科 台湾电报数据 学顾问。如何过渡：从机器学习基础知识开始，然后专注于 .具体的人工智能主题，如自然语言处理或计算机视觉。参与开源项目和 Kaggle 竞赛。也是有好处的。网络安全和道德黑客攻击 python 的脚本功能使其成为.网络安全任务，从自动化安全检查到分析网络流量和执行道德黑客攻击。角色 。
概述 网络安全专家使用 Python
自动执行安全任务、执行漏 能获得覆盖面和预期结果时启动它 洞评估并进行渗透。测试。关键技能和库：技能：网络、威胁分析、加密。库：scapy、密码学、nmap、requests。职业机会：网络安全角色包括渗透测试员、网络安全分析师和自动化工程师。入门：熟悉 .自己使用 python 网络库和加密方法。网络安全认证，例如 ceh 或 . Comptia security+ 也可以提供优势。
数据工程与Etl
（提取、转换、加载）。在数 by 列表 据工程中，Python 用于构建数据管道、处理 etl 流程以及管理 .大型数据集，使其对于具有以数据为中心的需求的行业至关重要。角色概述：数据工程师的工作。通过数据仓储和集成，确保数据在系统之间顺畅流动。技术技能和库： .技能：数据库管理、etl流程理解。库：pandas、sqlalchemy、apache airflow、luigi。职业需求：数据。
工程在金融科技中至关重要
医疗保健和物联网，具有数据工程师、ETL 开发人员等角色。还有数据库工程师。入门技巧：专注于数据库技能和数据管道工具，并创建 .涉及数据提取、转换和加载的项目。 DevOps 和自动化工程 Python 发挥着 .在 DevOps 中发挥重要作用，实现跨开发管道的自动化、管理配置以及支持 .代码（iac）。角色概述：devops 工程师利用 python 进行任务自动化、cicd 和基础设施管理。
