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行業(yè)人才的需求:在過去五年里,呈現(xiàn)出爆發(fā)性增長的趨勢。今年人工智能人才缺口高達80萬,人才市場早已供不應(yīng)求。就市場去求來說,技能需求增速達到將近翻了一倍,居于首位。數(shù)據(jù)充分說明了人才的巨大缺口,也反映出需求量的不斷增長,到目前依然是招聘市場很火熱的崗位。
如果你想做數(shù)據(jù)分析相關(guān)方面的工作,學(xué)習(xí)它是必不可少的。它能做的事情非常多,小到下載視頻 網(wǎng)頁自動生成PDF 自動化腳本 寫爬蟲程序,大到web開發(fā) 機器人學(xué)習(xí),這些都能搞定。以及數(shù)據(jù)開發(fā) 大數(shù)據(jù)分析、開發(fā)新游戲 自動化測試等多種方向。
1理解python的特性,知道其面向?qū)ο螅梢浦残?,大型標準庫以及開源。2熟練使用標準庫,為了便捷實現(xiàn)各項功能,前輩大牛們打造了多種多樣的工具庫提供使用,所以熟練地運用可以大幅度提高工作效率。3了解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)場景。4讀過甚至貢獻過源代碼
只能說對其它的語言來說會簡單很多,但這個簡單也是需要自己下一定的功夫花時間去鉆研學(xué)習(xí)得來的。值不值得培訓(xùn)因人而異如果你擁有極強的自律和優(yōu)秀的自學(xué)能力,那可以自學(xué),同樣自學(xué)也需要考慮到的問題是如何入門,如何去尋找資料少走彎路。
Py*hon的基本語法還是比較簡單的,對于初學(xué)者來說,在學(xué)習(xí)Pyth*n語言的初期會比較容易建立起學(xué)習(xí)的成就感,即使沒有任何基礎(chǔ)的人也可以通過自學(xué)來完成入門。在學(xué)習(xí)基礎(chǔ)語法的過程中,要重視多做實驗最好能邊學(xué)理論邊做實驗。
學(xué)大數(shù)據(jù)分析或是機器學(xué)習(xí)。其中大數(shù)據(jù)分析相對容易,提供的是語言的環(huán)境,數(shù)據(jù)分析會有許多對應(yīng)的工具包,會包含各種分析模型,隨著經(jīng)驗積累會很熟練照到對應(yīng)項目的分析模型。機器學(xué)習(xí)這塊設(shè)計的算法,算法建模,圖形分析等等需要的理論基礎(chǔ)要很好,或者說起到?jīng)Q定性的作用,這里咱們要好好的想想。
編程小白學(xué)習(xí)pyth*n可以學(xué)會的,大家都是從不會到會的一個過程,首先最好是專本科以上學(xué)歷學(xué)習(xí),這樣學(xué)習(xí)起來壓力也小,其次有條件的話最好還是報班學(xué)習(xí)一下最好,因為報班可以節(jié)省很大一部分時間,而且學(xué)的也系統(tǒng),比自己東找西湊的資料更完善一些,之前沒接觸過的話,
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