python和vba哪个更有前景？

一、python和vba哪个更有前景？

如果非要比较他们俩的话，那应该是python，但是目前建议只把python当兴趣即可，工作还是学java等语言。因为python基本都是人工智能，大数据，都是大公司在用，市场需求量少，学了不好找工作。

二、html和python哪个前景好？

Html是静态语言，就是纯前端页面，Python做为一门脚本语言，从事Python的前景会更好。

在AI人工智能，办公自动化，网络，数据分析，自动化测试这块都有天然的优势，比起html这种静态语言来说，Python现在的发展方向会更宽，而且Python这几年的发展速度很快

三、python和java哪个更有前景？

java和Python一个属于后起之秀，一个属于行业经典，对于IT技术人才来说是非常难以抉择的，而且这两种语言发展空间都是非常不错的，可以从事的岗位有很多，根据自己的实际需求来决定就可以了。

Python在国外是非常成熟的语言，在国内近几年才发展起来，随着人工智能、机器学习的时代到来，Python的发展也变得非常火爆，而且Python应用领域非常广泛，还可以从事web开发、爬虫、科学运算、数据分析等，市场人才稀缺，企业需求量高，因此Python的就业形势以及薪资待遇都是非常高的。

而java相对于Python来说，资历更老，发展时间更长，市场更加稳定，应用也是非常广泛的，不过java作为元老级别的编程语言，市场非常完善，对于人才技术要求更高，java学习起来要比Python更难一些。

四、python就业前景？

就业前景不错。Python 是当下最火的编程语言之一。对于许多未曾涉足计算机编程的领域的人来说， 深入地掌握 Python 是十分重要的，掌握后就业前景一片光明。

五、人工智能前景和现状？

首先，目前人工智能是科研创新的热点领域，大量的创新成果在不断涌现，而且很多成果的落地应用前景也比较广阔，相信在产业互联网的推动下，人工智能领域将迎来新的创新场景，也会有更多的同学致力于人工智能领域的课题项目。

如果把人工智能按照计算智能、感知智能和认知智能这三个阶段来划分，那么目前人工智能正处在从计算智能向感知智能发展，随着物联网、基础网络通信技术的发展，感知智能阶段将会把更多的人工智能成果落地到应用场景当中，比如当前的智能驾驶就是一个典型的代表。

虽然我们不能否认人工智能技术目前依然存在很多问题，包括可解释性，包括训练成本，包括隐私计算，包括安全性等等，但是目前大规模训练模型的效果已经比较理想了，在某些场景下已经达到甚至超过了传统的人力解决方案，随着可信任人工智能等技术的发展，相信很多阻碍人工智能技术落地应用的障碍将逐渐被扫清。

近些年来我也一直在跟不少国内外互联网大厂开展合作，其中人工智能相关技术是合作的重点领域，包括深度学习平台工具、数字孪生、智能驾驶等等，目前也取得了一些成果，其中有一部分成果的应用前景已经越来越清晰了。

当前人工智能领域的研究方向很多，很多优秀的科研团队也在不断加强自己的研究意义，比如积极探寻人工智能背后的大一统理论，而且目前已经取得了一些成果，这也给很多同学带来了启发。

人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到计算机、数学、统计学、控制学、经济学、哲学、神经学和语言学等，所以制约人工智能技术发展的因素就非常多，但是这也意味着任何一个领域的突破都有可能把人工智能技术带入到一个新的阶段，所以现在很多同学也开始在相关学科寻找答案。

六、python机器学习和人工智能区别？

人工智能一般指深度学习，深度学习也是机器学习近些年发展的一个趋势。所以深度学习也属于机器学习。让机器通过训练去学习好的权重最终可以打到好的可供利用的模型结果。

七、python和go的发展前景？

都是大数据分析后兴起的编程语言，未来需求会更大，对于回归模型的要求更高

八、python就业前景分析？

python主要用在大数据分析和人工智能应用领域，而这两个岗位都是目前需求量较大的，所以总体说来python的就业前景还是比较良好的，但前提是您需要有比较高的水平才可以。python目前非常流行，所以学习它的人也非常多，高手也很多，岗位需求量上看，它又没有JAVA那么多，所以还是比较有竞争压力的。

九、python人工智能和大数据的区别？

Python 人工智能和大数据是两个不同但相关的领域，它们之间有以下区别：

1. 目标和应用：人工智能主要关注构建智能系统，使计算机能够模拟人类的思维和行为，实现自主学习、推理、感知和决策等能力。而大数据则关注处理和分析大规模的数据集，从中提取有价值的信息和洞察。

2. 技术和算法：人工智能涉及各种技术和算法，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等，用于训练和部署智能模型。而大数据则使用数据处理和分析技术，如数据挖掘、数据仓库、数据可视化等，以处理和理解大数据集。

3. 数据要求：人工智能通常需要标注数据来训练模型，以便模型能够学习和识别模式。而大数据处理通常涉及处理各种类型和来源的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。

4. 应用场景：人工智能在各个领域有广泛的应用，如语音识别、图像识别、机器翻译、智能推荐、自动驾驶等。而大数据主要应用于商业智能、市场分析、医疗保健、金融服务等领域，以支持决策制定和业务优化。

5. 技能要求：从事人工智能工作需要具备编程、数学、统计学等技能，以及对机器学习和深度学习算法的理解。而大数据工作需要具备数据处理、数据库管理、数据分析和数据可视化等技能。

虽然人工智能和大数据是不同的领域，但它们相互关联和相互促进。大数据为人工智能提供了丰富的数据资源，而人工智能可以帮助从大数据中提取更有价值的信息和洞察。在实际应用中，两者常常结合使用，以实现更智能和数据驱动的解决方案。

十、人工智能就业前景和方向？

医学图像处理。

医学图像处理是医疗设备和医疗器械中非常重要的一部分，许多医疗设备和医疗器械都会涉及到图像处理和成像技术。因此，从事医学图像处理工作的人才需求量大。