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Java工程師和Python工程師,都會隨著工作經(jīng)驗的增長而實現(xiàn)工資的增長。近些年因為人工智能的爆發(fā),初入職場的Python程序員的工資開始超過Java。當前高薪資的人群中,Java依然占比是更多的(因為Java火的時間更長,但未來不一定)。
聚類原理聚類和分類k-means聚類原理k-means python實現(xiàn)Python案例:聚類用于客戶價值識別,Python機器學習學術應用指導,數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與變量創(chuàng)造,預測,因果推斷;文本大數(shù)據(jù)應用基于機器學習的學術論文寫作指導。
如果想要學習大數(shù)據(jù)分析方向,可以從python入手,還是要結合自己未來行業(yè)的需求,只不過Java應用的更廣泛一定,功能強大一點,能夠解決更多的問題,是全方位來說比較全面的編程語言。實際上,這些編程語言各有千秋,但在處理特定領域的問題時,特定的編程語言會有自己獨特的優(yōu)勢。而Python便是一門十分適合做深度學習的高級編程語言。
我以AB實驗平臺為例,簡單介紹一下我們整體的技術棧和架構。AB實驗平臺整個產(chǎn)品的技術架構包括指標建設模塊、數(shù)據(jù)分流模塊等,以及底層的查詢引擎能力。指標建設模塊負責數(shù)據(jù)的接入和清洗,包括整個AB實驗平臺數(shù)據(jù)體系的建設。數(shù)據(jù)分流模塊模塊主要是根據(jù)不同用戶實時決定用戶屬于的實驗組。
我們詳細介紹了Python處理文件的幾種方式。也許當我們學習了更為高階的文件處理方法后,這里的內容可能應用的不會很多。但它卻是Python中各種文件處理方式的基礎方式和原理。基于這些基礎操作,能夠幫助我們在未來更好地理解和應用其他文件處理方法,并起到事半功倍的效果。
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