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學Python的原因

我覺得趕時髦沒有任何的問題(話說Python現(xiàn)在算時髦么,都快20年了。時髦的應該是go、hack之類的吧)。作為一個職業(yè)程序員,追趕技術的潮流本來就是很正常的事。有了什么新的工具、語言、理論。先拿來玩一玩,了解一下他的特性。這叫技術儲備。一個東西之所以能流行起來必然有它的特點在里邊。有的時候學些東西僅僅就是 have a fun 而已。每次都當你有需求的時候再學永遠都會落后一拍,而且無法站在一個高度去選擇。

Python培訓的課程

Python的培訓課程其實沒有很多人想象的那么復雜,那么多,它都是有規(guī)律的,剛開始我們要做的就是一步一步的去學習,像我們會學習int,string,float三種簡單的變量類型,變量間的計算,變量的輸入輸出,if判斷語句,while循環(huán)語句,for循環(huán)語句,break和continue的使用,函數(shù)的基本使用,模塊的使用,列表,元組,字典三種高級變量,字符串的常用操作。然后學習語法的進階內容,全局變量,局部變量,可變數(shù)據(jù)類型和不可變數(shù)據(jù)類型以及函數(shù)返回多個值,函數(shù)的缺省參數(shù),多值參數(shù),遞歸的基本使用。這都是需要上的課程。

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Python培訓的學習難度

Python其實是一門很簡單的編程語言,可能很多人不了解覺得很復雜,覺得怎么這么難啊,甚至都看不懂,其實很多時候我們要反省自己,為什么要學Python?選擇學習Python的小伙伴,很多都在密切關注數(shù)據(jù)分析、人工智能、機器學習等領域,對相關的資訊和深度分析的文章基本上都仔細進行了閱讀和研究。確立自己的學習方向,后期學習才能有明確的學習方向。以Python為學習切入點,從研究python開始,隨后切入數(shù)據(jù)分析領域,再研究機器學習才是合理的成長軌跡。Python不等于人工智能,但是Python語言絕對是學習人工智能的語言基礎。

python設計定位

Python的設計哲學是“優(yōu)雅”、“明確”、“簡單”。因此,Pert中“總是有多種方法來做同一件事”的理念在Python開發(fā)者中通常是難以忍受的。Python開發(fā)者的哲學是“用一種方法,最好是只有一種方法來做一件事”。在設計Python語言時,如果面臨多種選擇,Python開發(fā)者一般會拒絕花俏的語法,而選擇明確的沒有或者很少有歧義的語法。由于這種設計觀念的差異,Python源代碼通常被認為比Perl具備更好的可讀性,并且能夠支撐大規(guī)模的軟件開發(fā)。這些準則被稱為Python格言。在Python解釋器內運行import this可以獲得完整的列表。

Python的求職優(yōu)勢

人工智能化簡直是越來越普遍了,都說這是一個互聯(lián)網(wǎng)的時代,IT行業(yè)也越來越吃香,很多人會說,同樣都是畢業(yè)為什么別人一畢業(yè)就能月薪過萬,為什么我還是區(qū)區(qū)幾千,IT行業(yè)是個專業(yè)性非常強的行業(yè),雖然是高薪行業(yè),但是也要看你個人對專業(yè)性知識的掌握能力,當然你有一定的專業(yè)性基礎和強的學習能力也是在it行業(yè)非常吃香的,薪資待遇當然也是很可觀的,不過所以的付出都有回報,并不是表面上看見的那么簡單哦,所以還是得靠自己不斷的鉆研和學習。

人工智能與數(shù)據(jù)挖掘

想要高薪嗎?就需要高深莫測,別人不會,你能上。這就是人工智能。里面非常爽的就是基于Python語言的機器學習和深度學習,這塊沒有些功底就如同做南郭先生。數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析計算,這個地方仁者見仁智者見智,因為這個技術和人工智能很緊密,難度上要比人工智能會低一些,比如用一些簡易的Python庫對Excel的數(shù)據(jù)(Python處理海量的數(shù)據(jù)比關系型要高效)進行分析,對比,預測,可視化等,如果讓我必須說個界限來,對不起,我做不到,這就是個大面上的場景,你要細品,慢慢品。

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