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對于很多白領來說,學習也可以幫助我們提高工作效率。簡單的說,它可以幫助我們處理大量數(shù)據(jù),創(chuàng)建一些定時任務數(shù)據(jù)可視化等,雖然excel也可以幫助我們完成,但是當你遇到大量數(shù)據(jù)或者很多表的時候,你會發(fā)現(xiàn)是多么的方便。
如果題主現(xiàn)在還在讀大一和大二,有大量的時間和精力,那么不要猶豫學就是了,編程能力或者說使用計算機分析和解決問題的能力在未來很長一段時間里應該還是會很有競爭力的尤其是在跨領域的行業(yè)。如果你能得到一組好數(shù)據(jù)再通過數(shù)據(jù)可視化的方式展現(xiàn)出來,那絕對是一篇論文的亮點。
我們現(xiàn)在的生活與網(wǎng)絡是息息相關地,無論是上網(wǎng)沖浪還是玩游戲,工作都離不開網(wǎng)絡。除了這些以外,可實現(xiàn)自動化辦公自動做電子表格、發(fā)郵件和自動做PPT,只要你想做的,python幾乎都可以幫你實現(xiàn)。幫助自己自動收集大量的相關資料并自動歸類。
多上手操,這聽起來是一句廢話,但確實是一句實話,學編程一定要親自去編寫,沒有什么捷徑可以走.哪怕你把書里面的例子一字不落敲一遍,也好過你只是去看書,而不動手。學習編程核心就是要自己會去操作,自己去實踐。
最直接的方法就算去找一個實際項目練手。這樣可以快速入門這種條件下的效果比你平時學一門新語言要好很多。所以最好是要有真實的項目做??梢哉?guī)讉€同學一起做個網(wǎng)站之類。注意,真實項目不一定非要是商業(yè)項目,關鍵是要核心功能完整。
主要工作是數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、算法的設計和優(yōu)化,將算法落地和產(chǎn)品化等。主要需要機器學習和深度學習知識,對功底要求較高。除了常見的回歸、分類算法機器學習方向,還包括圖像視頻分析識別、語音識別、NLP、知識圖譜、推薦系統(tǒng)、SLAM等方向。
第四階段的學習是網(wǎng)絡爬取,主要是掌握數(shù)據(jù)爬取。 過了這個階段可以招聘的職位是網(wǎng)絡爬蟲工程師或者數(shù)據(jù)采集工程師; 機器學習算法的匹配方法,深入理解算法原理和實現(xiàn)步驟,本階段結束時學生可以選擇更多崗位,數(shù)據(jù)分析師算法工程師人工智能工程師等可直接勝任。
可以選擇參加培訓去學習專業(yè)的Python開發(fā)技能,尤其是對于一些0基礎的人而言,培訓機構在課程安排上更加合理,更加適合沒有基礎的人選擇,并且培訓班里和其他的同學一起學習,課程學習氛圍也更好,遇到問題的時候有可以和其他同學一起討論。很多時候確實會很需要和大家一起討論問題或者有專業(yè)老師進行點撥的 這樣進步的才會快
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