大家好，我是一名曾经只会xcl的数据分析师。
后来经我的同事大鹏点拨，我知道了Python数据分析，向他学习进入了一条通神之路。今天是我“略懂”Python数据分析的第天。
在这天里，我的工作效率逐渐变高，处理数据量从千到万，接的项目越来越复杂，老板看我的眼神也越来越柔和，有时甚至单独请我吃饭……看来我很快就能升职加薪！
高兴之余，我对我的Python技术能力也有点担心，甚至陷入了一种瓶颈：
1.工作中有大量的描述性统计工作，要求不高，对我这种审美捉急的人来说，xcl的快速样式有时候很关键。
2.我很少碰到Python能做而xcl不能做的数据处理，xcl很慢甚至死机，但只要电脑性能好，总能完成；
3.虽说会Python是优势，但公司的xcl普及程度很高，介于项目合作原因我总是需要用xcl衔接数据合作。
这不免导致我对Python技能的定位产生怀疑，我称这个现象叫非典型性Python冷淡综合症。
新刺激来的很快，就在今天，带我入Python坑的同事大鹏介绍来了一个新人小覃。我很快感觉到老板对我关爱的眼神落到了小覃身上。这不，他们正在工位电脑前谈笑风生。
这怎么行！老板最宠的只能是我！
我决定再次展开“欢迎新人”套近乎策略，探探这位新人如此招待见的原因。
走近他们，我先注意到了小覃电脑屏幕上有一堆猫猫狗狗照片，而小覃正在边写python代码边和老板解释什么。只见他迅速写了十几行代码并运行，成功地识别了图片里的猫。
第一步：进行模型训练，构建识别猫狗的CNN模型
第二步：测试一张测试集里的照片，确认照片的分类为猫
这看似简单的操作却这让我和老板都很好奇。
我从未处理过除了CSV和JSON以外格式的数据，面对新的思路，我不禁怀疑是否自己之前太过浅薄。
而老板一个劲的点头，说找对了人，接下来的AI旅游小程序项目有亮点了，咱们的产品肯定会刷爆朋友圈，还一边拿手机里的产品概念图给小覃看：
图中为计算机通过机器学习识别街景图片中的行人、自行车和机动车并定位边界。该数据有助于识别城市道路使用情况，甚至研究街道美学，能帮助使用者快速认知陌生城市。本图来自“城室科技”，欢迎有兴趣的小伙伴
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