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数据分析完了,总不能把光秃秃、硬邦邦的办公文件发给爸爸们吧,人家不懂技术,也不能逼着人家去学技术啊~于是当然要做成更加友好、更加直观的可视化图表了。如果是简单的开发一些图表,单纯表达数据计算结果、数据分布等情况,用绘图库这种最基础的可视化库就足够了。
一定要自己记笔记学完后自己总结,每天的知识点真的很多,不好消化也记不住,以后复习的话会节省很多时间。遇到难解决的Bug不要自己钻牛角尖多百度,和群友讨论,通常都会节省很多时间。一定要多敲代码,键盘下才能出真功夫,多敲你才能找到感觉。
只能说对其它的语言来说会简单很多,但这个简单也是需要自己下一定的功夫花时间去钻研学习得来的。值不值得培训因人而异如果你拥有极强的自律和优秀的自学能力,那可以自学,同样自学也需要考虑到的问题是如何入门,如何去寻找资料少走弯路。
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级数据挖掘科学计算图像处理人工智能,Python 都可以胜任。或许是因为这种万能属性,周围好更多的小伙伴都开始学习 Python。
初学者可以先按照W*b开发路线来学习,一方面Web开发的入门难度相对比较低,另一方面Web开发的参考资料也非常丰富,即使采用自学的方式,也会有一个较好的学习体验。在完成了Web入门之后,可以结合自身的实际情况,选择一个主攻方向。
Pyt*on语言在大数据领域的应用还是非常广泛的,既可以采用Pytho*完成大数据开发任务,也可以采用Pyth*n来完成大数据分析任务,初学者在掌握了Pyth*n的基本语法之后,可以继续学习一下如何采用Pyth*n来完成大数据分析,后续可以继续学习机器学习知识。
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