课程忙，时间紧，还是以学业为重吧，别赔了夫人又折兵。
Python作为人工智能的首选语言，是有必要学习的。
就像题主所说的学习编程，很耗时间，由其是自学，也不是一朝一夕的事情，虽然python相对其它语言来说简单易学一些，但也需要付出一定的时间来学习。
毕竟自己还年轻，以后学习的时间还很多。当然，题主如果真的感兴趣，当下可以先了解一下python需要学哪些东西。
什么是Python。
Python是-种广泛使用的解释型、高级编程、通用型编程语言，Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法(尤其是使用空格缩进划分代码块，而非使用大括号或者关键词)。Python 让开发者能够用更少的代码表达想法。不管是小型还是大型程序,该语言都试图让程序的结构清晰明了。
python的优势。
Python相对其他编程语言来讲,更高(开发效率更高)、更快(运行速度更快)、更强(功能更强)。Python语法较简单，零基础也可轻松学习和掌握，可谓时代新宠。百度无人驾驶、阿里及腾讯人工智能实验室，无不显示出互联网三大巨头对Python及人工智能的重视。
python可以做什么。
AI人工智能
人工智能非常火爆，其核心为机器学习与深度学习，相关框架都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有 着较好的声誉,因为Python简单易学框架丰富。很多框架对于Python非常的友好！
数据分析
人工智能的本质就是数据分析，而企业要实现增量发展更加需要数据分析，在Python中，关于数据分析的库非常丰富，各种图形分析图等都可以做出来。其中诸如Seaborn这样的可视化库，能够仅仅使用一两行就对数据进行绘图。
做web应用开发
在国内，豆瓣一开始就使用Python作为web开发基础语言，知乎的整个架构也是基于Python语言，这使得web开发在国内发展很不错。youtube 视频网站及instagram也是Python开发的。
网络爬虫。
爬虫是属于运营较多的一个场景，如谷歌的爬虫早期就是用Python写的。其中有一个库叫Requests,这个库是模拟HTTP请求的-个库，非常出名，爬取后的数据分析与计算是Python擅长的领域，非常容易整合。
python学什么内容
Python学习路线可以作以下参考：千锋教育Python人工智能+数据分析V8.0课程大纲：
第一阶段 - Python 数据科学
Python 基础语法入门及环境安装 、基本语法与数据类型、控制语句、错误及异常、错误处理方法、异常处理方法 、常用内置函数 、函数创建与使用、Python 高级特性、高级函数、Python 模块、PythonIO 操作 、日期与时间 、类与面向对象 、Python 连接数据库
Python 数据清洗数字化 Python 模块Numpy、数据分析利器Pandas、Pandas 基本操作、Pandas 高级操作
Python 数据可视化数据可视化基础、MLlib(RDD-Base API)机器学习、MatPlotlib 绘图进阶、高级绘图工具
第二阶段 - 商业数据可视化
Excel 业务分析Excel 基础技能、Excel 公式函数、图表可视化、人力 & 财务分析案例、商业数据分析方法、商业数据分析报告
Mysql 数据库Mysql 基础操作(一)、Mysql 基础操作(二)、Mysql 中级操作、Mysql 高级操作、电商数据处理案例
PowerBI初级商业智能应用 (PowerQuery)、初级商业智能应用 (PowerPivot)、初级商业智能应用案例、存储过程、PowerBI Desktop 案例、PowerBI Query 案例
统计学基础微积分、线性代数基础、统计基础
TableauTableau 基本操作、Tableau 绘图、Tableau 数据分析、Tableau 流量分析
SPSS客户画像、客户价值模型、神经网络、决策树、时间序列
第三阶段 - Python 机器学习
Python 统计分析数据准备、一元线性回归、多元线性回归、一般 logistic 回归、ogistic 回归与修正
Python 机器学习基础机器学习入门、KNN 讲义、模型评估方法、模型优化方法、Kmeans、DBSCAN、决策树算法实战
Python 机器学习中级线性回归、模型优化方法、逻辑回归、朴素贝叶斯、关联规则、协同过滤、推荐系统案例
Python 机器学习高级集成算法 - 随机森林、集成算法 -AdaBoost、数据处理和特征工程、SVM、神经网络、XGBoost
第四阶段 - 项目实战
电商市场数据挖掘项目实战项目背景 & 业务逻辑 、指定分析策略 、方法实现与结果 、营销活动设计及结果评价 、撰写数据分析报告
金融风险信用评估项目实战项目背景 & 业务逻辑 、建模准备 、数据清洗 、模型训练 、模型评估 、模型部署与更新
第五阶段 - 数据采集爬虫类库解析 、数据解析 、动态网页提取 、验证码、IP 池 、多线程爬虫 、反爬应对措施 、scrapy 框架
第六阶段 - 企业课团队户外拓展训练 、企业合作项目课程 、管理课程 、沟通表达训练 、职业素养课程
本学习路线配套学习视频+资料：如何系统地自学 Python？
以上内容适合对Python有深厚兴趣，想在数据分析方向、人工智能领域深入研究的小伙伴。感兴趣的小伙伴可以了解一下。
