一、人工智能
Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。最流行的神经网络框架如Facebook的PyTorch和Google的TensorFlow都采用了Python语言。

二、数据分析
由于Python拥有非常丰富的库，使其在数据分析领域也有广泛的应用，随着NumPy，SciPy，Matplotlib等众多程序库的开发和完善，Python越来越适合于做科学计算和数据分析了。它不仅支持各种数学运算，还可以绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，可以处理更多类型的文件和数据。
python数据分析学习路径
第一阶段：Python编程语言核心基础。快速掌握一门数据科学的有力工具。

第二阶段：Python数据分析基本工具。通过介绍NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn等工具，快速具备数据分析的专业范儿。

第三阶段：Python语言描述的数学基础。概率统计、线性代数、时间序列分析、随机过程是构建数据科学的基石，这里独树一帜，通过python语言描述这些数学，快速让数学知识为我所用，融会贯通。

第四阶段：机器学习典型算法专题。这一部分利用前面介绍的基础知识，对机器学习的常用核心算法进行抽丝剥茧、条分缕析、各个击破。

第五阶段：实战环节深度应用。在这一部分利用已有的知识进行实战化的数据分析，例如：对基金投资策略、城市房屋租赁等热门数据展开围猎。