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數據分析完了,總不能把光禿禿、硬邦邦的辦公文件發(fā)給爸爸們吧,人家不懂技術,也不能逼著人家去學技術啊~于是當然要做成更加友好、更加直觀的可視化圖表了。如果是簡單的開發(fā)一些圖表,單純表達數據計算結果、數據分布等情況,用繪圖庫這種最基礎的可視化庫就足夠了。
一定要自己記筆記學完后自己總結,每天的知識點真的很多,不好消化也記不住,以后復習的話會節(jié)省很多時間。遇到難解決的Bug不要自己鉆牛角尖多百度,和群友討論,通常都會節(jié)省很多時間。一定要多敲代碼,鍵盤下才能出真功夫,多敲你才能找到感覺。
軟件開發(fā)方向倒是可以選擇Python的,不過Python僅僅是編程語言,你應該首先還要選擇一個發(fā)展方向,學習特定方向的Python模塊,比如數據分析與挖掘、爬蟲工程師Web開發(fā)、自動化運維、自動化測試甚至人工智能。Web開發(fā)小型是PHP居多,中大型Web應用Java獨霸天下Python很難抗衡。
它是一種解釋型面向對象、動態(tài)數**型的高級編*語言,其豐富的第三方庫可以讓開發(fā)*做很多有意義的事情。 如果你是從其他行業(yè)轉向編程,雖然入門編程會有短或長的適應期,但總的來說,相對于其他編程語言來說,入門還是比較簡單的。 建議你嘗試學習一段時間,看看你是否適合編程領域。
現在需要批量修改和導出Excel的數據,就可以使用openpyxl這個類庫來讀取Excel內容;如果要批量抓取網絡上的數據,可以使用req*ests-html或者scrapy這些框架;要搭建一個簡單的FTP服務,用fl*sk快速啟動。其實很多功能,都可以利用Pyth*n生態(tài)環(huán)境中的現有框架來做,養(yǎng)成編程習慣,用編程來解決工作中的問題,可以快速提高編程能力。
學大數據分析或是機器學習。其中大數據分析相對容易,提供的是語言的環(huán)境,數據分析會有許多對應的工具包,會包含各種分析模型,隨著經驗積累會很熟練照到對應項目的分析模型。機器學習這塊設計的算法,算法建模,圖形分析等等需要的理論基礎要很好,或者說起到決定性的作用,這里咱們要好好的想想。
編程小白學習pyth*n可以學會的,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歷學習,這樣學習起來壓力也小,其次有條件的話最好還是報班學習一下最好,因為報班可以節(jié)省很大一部分時間,而且學的也系統(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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