Python 有以下发展方向:

数据分析.

除了了解基本的Python编程知识外,还需要熟悉NumPy, Pandas, PyTables, blaze,dask等.

数据爬虫

除了了解基本的Python编程知识外, 需要了解 HTTP协议,简单的HTML等知识.

大数据

除了了解基本的Python编程知识外, 需要熟悉Spark等

个人觉得没有数学基础，只学习Python相关技术，会调用第三方库，搞大数据勉强算凑合，但搞人工智能不太合适。首先我们来看大数据和人工智能方向需要具备哪些素质

大数据

在小型公司一般数据量不大，通过Python的一些框架如pandas、keras、numpy等工具做一些普通的大数据分析还是比较轻松的，很多统计分析的方法都直接封装好了，只要明白它的含义以及用法就可以了。

而对于大型公司的大数据，一般是通过hadoop分布式平台处理，需要学习SQL和MapReduce，这本身不需要数学知识。即使有时候需要用到模型做预测任务，现在TensorFlow已经比较成熟了，可以不需要了解模型底层的数学原理，接口都封装好了，学会使用就可以，但前提是也要明白各类接口的含义。

但如果想在大数据方面走得更深更远，可能需要很强的数学功底，像高等数学、线性代数、概率论一个都不能少，都需要非常熟悉，这样才能在模型有瓶颈时候可以去做优化改进。

人工智能

之前AlphaGo是一个最典型的人工智能应用，通过蒙特卡洛搜索树+强化学习实现的。像蒙特卡洛算法源于概率论的思想，而强化学习目标函数设计，优化方法都需要涉及到较多的数学知识。

专科学历学Python后可以往大数据或者AI发展吗?

大数据还是有机会的，AI的话不容易，但不是完全没有机会。

不过是大数据还是人工智能，数学方面就要下功夫。微积分、线性代数、概率、统计等等；大数据最火的时候是钱两年，近两年是AI占上风，可是随着李飞飞的辞职，我们可以发现尽管AI前景很好，可是国内的行业不容乐观。这里只是说一下大概的情况；零基础是可以的，主要是看学习能力。数据的工作分为很多中，从基础的数据开发到数据科学，或者是AI也好，每一种需要掌握的技能和侧重点都不太一样。

首先我们看一下Python的职业发展路径：

我们可以看到图中每一条发展路线都是互通的并且最下方都有对应的线路图，可以看到大数据和人工智能所需要学习的更多的知识，先来分享Python相关的，最后有关数学各种的知识点，放到最后：

基础差，学历不高，学起来可能有点难，但主要看你有没有决心。

python不需要基础，但是做大数据是需要很多基础的

想想你是跟哪些人竞争。做人工智能要学算法的。你的竞争对象都是985硕博，你连个本科都没有，写了简历都没人看。不过事在人为，看你自己能不能钻研，也就十多种算法。当然光是Python是不够的，还有大数据，c++等。所以不是下了百分之一万的决心还是不要想了。

这个问题要怎么呢？赠你一副对联吧：有志者事竟成，破釜沉舟，百二秦关终属楚；苦心人天不负，卧薪尝胆，三千越甲可吞吴。以你描写的这个基础，的确有困难，而且困难还不小，但是，终究比小学生中学生基础要好一点吧，如果肯学习，好学习，那么一切都有可能，如果还没开始尝试，自己先打退堂鼓，那还是早点偃旗息鼓的好。中学课本也有说：“天下事有难易乎？为之，则难者亦易矣，不为，则易者亦难矣。”大略如此。

学python容易，但是，如果在大数据分析、人工智能方面做深一些，最后还是要有数学基础，因为分析处理离不开数学。尤其是矩阵和概率相关知识。

研究生学历都不见得能搞人工智能，你自己玩玩没问题，公司招聘要求很高，大多数人都是去搞Web开，这个要求低

马尔可夫链，条件随机场，这些都是大学中的知识，人工智能中的数学可不是高中的那样，设计高等数学，概率论，线性代数，离散数学，还有算法等等，没有这些基础，学人工智能基本不可能。