Python现在已经是一门很常见的开发语言了，特别是现在的数据时代，由于python语言的简单易学，它现在是受到了很多的开发人员的喜爱。从现在整体的市场需求来说，python人才的需求是越来越大了，python语言在众多的编程语言中的优势是非常的突出的。那么python软件开发要学习什么知识呢?

1、学习掌握好一些教学知识
高等数学是基础中的基础了，这个是很多的理工生都需要打好的基础，数据挖掘、模式识别、人工智能智能等等都是需要用到很多的微积分元素来预算的。一般来说线下模型是大家会考虑的，然后再加上可能会处理的多维数据，为分析求解奠定基础。再有就是优化理论和算法了，算法学的好，以后的优化之路就会很顺利。
2、掌握好经典的机器学习理论和算法
(1) 回归算法：常见的回归算法包括小二乘法(OrdinaryLeast Square)，逻辑回归(Logistic Regression)，逐步式回归(Stepwise Regression)，多元自适应回归样条(MultivariateAdaptive Regression Splines)以及本地散点平滑估计(Locally Estimated Scatterplot Smoothing)

(2) 基于实例的算法：常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化(Learning Vector Quantization， LVQ)，以及自组织映射算法(Self-Organizing Map ， SOM)

(3) 决策树学习：常见的算法包括：分类及回归树(ClassificationAnd Regression Tree， CART)， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林(Random Forest)， 多元自适应回归样条(MARS)以及梯度推进机(Gradient Boosting Machine， GBM)

(4) 人工神经网络：重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络(PerceptronNeural Network), 反向传递(Back Propagation)， Hopfield网络，自组织映射(Self-OrganizingMap, SOM)。学习矢量量化(Learning Vector Quantization， LVQ。

(5) 基于核的算法：常见的算法包括支持向量机(SupportVector Machine， SVM)， 径向基函数(Radial Basis Function ，RBF)， 以及线性判别分析(Linear Discriminate Analysis ，LDA)