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前面的爬蟲,只是解決了數(shù)據(jù)源獲取的問題。數(shù)據(jù)拿到手,怎么讓數(shù)據(jù)"活"起來,讓數(shù)據(jù)變的有價值,那就要做數(shù)據(jù)分析了,當(dāng)然我也繞不開的。傳統(tǒng)企業(yè),或者大部分公司的非IT部門、非信息化部,很多都是在用辦公軟件匯總、處理數(shù)據(jù)的,為什么不用數(shù)據(jù)庫呢,因為不懂開發(fā)技術(shù)唄~
如果想要進入一線比較前沿的公司,基本上都會考核項目實戰(zhàn)經(jīng)驗,那么就更加需要實戰(zhàn)了。全棧開發(fā)它的前端框架全能性能優(yōu)秀,很適合國內(nèi)網(wǎng)站的應(yīng)用場景。豆瓣、知乎等的網(wǎng)站都是提供的前端服務(wù)器,總的來說前端開發(fā)在國內(nèi)的發(fā)展很不錯。如果想要從事該領(lǐng)域,可以著重學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、組件等的相關(guān)知識,從底層去了解和掌握程序的原理。
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。
它相對其他編程語言會比較簡單一些,適合初學(xué)者上手快,而且這門語言的應(yīng)用領(lǐng)*比較廣泛,語言生態(tài)也相對比較健全。目前這門語言在W*b開發(fā)、數(shù)據(jù)分析和人工智能開發(fā)(機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語言處理)、嵌入式開發(fā)等領(lǐng)域均有廣泛的應(yīng)用。所以前景還是很好的也值得去多學(xué)習(xí)一些,自己親身感受下是否適合自己。
為自己搭建一個練習(xí)和交流的場景。 學(xué)習(xí)編程語言必須有場景支持,否則很難深入學(xué)習(xí)。 雖然目前這種語言的應(yīng)用場景很多,但人才招聘量并不大,很多職位都集中在大數(shù)據(jù)和人*智能領(lǐng)域。 這些領(lǐng)域往往對從業(yè)者有更高的要求,比如學(xué)歷等。所以如果你想在Python技術(shù)領(lǐng)域走得更遠,可以重點讀研究生。
我們既然選擇培訓(xùn),一般有兩種模式,線上學(xué)習(xí)和線下學(xué)習(xí)我個人比較推薦線下面授的學(xué)習(xí)模式,因為線上學(xué)習(xí)是很難保證學(xué)習(xí)質(zhì)量的有些較大的培訓(xùn)機構(gòu),為了節(jié)公司的運營成本,總部可能是面授,但是外地分公司的校區(qū)是視頻授課,這樣授課質(zhì)量就會大打折扣。在決定系統(tǒng)學(xué)習(xí)的時候也了解了很多的大機構(gòu)后來還是選擇了這里有幾個原因一是成立十幾年了很有安全感值得信賴。二是我對比了多家的課程內(nèi)容,他家的大小項目很多,而且是結(jié)合企業(yè)需求來學(xué)習(xí)的。
第一步是熟練掌握它本身的語法,這是進一步學(xué)習(xí)和使用基礎(chǔ)??梢哉乙槐就暾胰娴闹v解它的基礎(chǔ)語法的書,比如說 Mark Lutz 的《Python 學(xué)習(xí)手冊》,認(rèn)認(rèn)真真地學(xué)習(xí)至少兩遍,特別是要熟練掌握 Python 中最常用的幾種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):列表、字典、元祖和集合,掌握 Python 的函數(shù)語法及用法
Python編程有很多方向,包括網(wǎng)絡(luò)爬蟲數(shù)據(jù)分析網(wǎng)頁開發(fā)測試開發(fā)運維開發(fā)機器學(xué)習(xí)、人工智能量化交易等,每個方向都有特定的技能要求。 如果你想學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析你必須專注于掌握統(tǒng)計SQL等知識,必須要非常熟悉Linux系統(tǒng)才能從事運維,所以首先要知道自己選擇的是哪個方向,這個方向需要掌握哪些知識。
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