尽管面向开发人员的人工智能培训课程很受欢迎，但许多人认为他们不会利用他们新发现的技能。

STXNext的研究发现，29%的开发人员完成了人工智能和机器学习(ML)课程，使其成为仅次于Web开发和软件开发的第热门培训主题。

然而，同一群体中只有6%的人认为他们会看到更多的AI工具出现在Python或PythonIDE中，因此在学习如何使用AI作为工作流程的一部分之前优先考虑其他技能。

PythonTechRadar报告还发现，17%的受访者将人工智能、机器学习数据工程和数据科学视为Python的下一个前沿领域，所有这些排名都高于性能。另一方面，36%的人不确定编程语言的下一个重大突破是什么，但期待找到答案。

开发人员对学习人工智能和机器学习技能的兴趣是存在的，四分之一的受访者渴望提高他们的敏锐度。然而，人们更希望增加更传统领域的专业知识，例如软件架构(76%)、软件开发(52%)和领导力(28%)。

STXNext首席执行官RonaldBinkofski表示，虽然开发人员热衷于掌握尖端技术，但在他们的工作中为他们提供此类工具还需要做更多的工作。

Binkofski表示：“为了确保开发人员拥有可使用的工具，将其技能提升到新的水平，仍有一些不足需要弥补。尽管Python是人工智能研究以及机器学习和数据科学实际应用的首选编程语言，但它在功能方面仍有改进的空间。”

他补充道：“为了满足这一需求，Python和其他流行编程语言的未来更新当然应该集中于实施改进的人工智能和机器学习工具。性能和安全性等其他领域的更新始终至关重要，但从现在开始，让更容易执行人工智能相关项目也必须成为优先事项。”

Binkofski还认为，除了特定的编程技能之外，培训还需要采取更全面的方法，包括更通用的人工智能和机器学习概念，因为这将“为组织的成功未来奠定基础”。