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多看看視頻教學(xué):針對(duì)新手學(xué)習(xí)而言,有一個(gè)好的教師帶上學(xué)習(xí)是十分需要的,視頻教學(xué)就可以作為教師,針對(duì)新手而言在學(xué)習(xí)期內(nèi)會(huì)做錯(cuò)事,針對(duì)視頻平臺(tái)有很多,可是一定要挑選專業(yè)化的學(xué)習(xí)短視頻,不然會(huì)直接影響到總體的學(xué)習(xí)實(shí)際效果。那樣學(xué)習(xí)起來不但沒什么很大的協(xié)助,反倒會(huì)使我們的知識(shí)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)起來更亂,學(xué)習(xí)一定要把握住關(guān)鍵。
數(shù)據(jù)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(shù),也不能逼著人家去學(xué)技術(shù)啊~于是當(dāng)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(dá)數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果、數(shù)據(jù)分布等情況,用繪圖庫這種最基礎(chǔ)的可視化庫就足夠了。
兩種語言都有龐大的社區(qū)支持和庫來執(zhí)行幾乎任何編程任務(wù)。 如果你在學(xué)校,你可以學(xué)習(xí)J,做好研究,如果你想多方向發(fā)展,你可以學(xué)習(xí)P。P在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)化等數(shù)據(jù)科學(xué)方面都有發(fā)展。 如果你有興趣,你可以選擇你感興趣的。有興趣會(huì)讓你更快樂地學(xué)習(xí)。
建議一定要找專業(yè)的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)學(xué)習(xí),我看過很多人在網(wǎng)上看了幾集視頻,就誤以為有多簡單,一頭熱血的自學(xué)去了,學(xué)了半年依舊是糊里糊涂,白白浪費(fèi)半年的時(shí)間所以在此建議一定要選擇專業(yè)的課程學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)過程中一邊學(xué)習(xí)理論一邊學(xué)習(xí)實(shí)操,親手接觸企業(yè)級(jí)項(xiàng)目,將學(xué)到的理論與實(shí)際充分結(jié)合價(jià),加深學(xué)習(xí)記憶掌握的更深刻就是這樣的學(xué)習(xí),讓很多很多的新手學(xué)會(huì)了技術(shù)找到了工作
針對(duì)一個(gè)或幾個(gè)特定的方向和領(lǐng)域?qū)W習(xí)和掌握一些 Python 的模塊和軟件包。比如說,如果主要用 Python 做科學(xué)計(jì)算,則可以深入學(xué)習(xí)和掌握 numpy以及scipy還有sympy和matplotlib 等;如果主要用 Python 做統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)據(jù)分析,可以深入學(xué)習(xí) Pandas和stat**odels 等
Python基礎(chǔ)熟悉后就是深入Python尋找適合自己又有前景的方向,Python應(yīng)用范圍太廣機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能數(shù)據(jù)處理測試運(yùn)維Web開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等都有廣泛涉及,每個(gè)方面都投入精力顯然不可能,找準(zhǔn)自己的方向多做項(xiàng)目積累經(jīng)驗(yàn)最為重要
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