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多动手能力开展训练:针对该项语言表达基本知识掌握以后,就可以进一步提升学习了。最好是找一些新项目边学边练习,学习一切计算机语言,动手能力动脑筋一样关键,只需真真正正的把握操作能力,才算把握好相关的专业知识。
前面的爬虫,只是解决了数据源获取的问题。数据拿到手,怎么让数据"活"起来,让数据变的有价值,那就要做数据分析了,当然我也绕不开的。传统企业,或者大部分公司的非IT部门、非信息化部,很多都是在用办公软件汇总、处理数据的,为什么不用数据库呢,因为不懂开发技术呗~
我生活在一个四线城市不像一线城市996、007那么大压力,算是工作生活平衡的开,自己的业余时间也比较丰富,就想着用所学专业接些单子赚点零花钱这样。有些程序员同事不认可开发兼职这种事,认为很浪费时间精力,有这时间还不如自己研究一门技术。但是我认为,技术变现需要一个思维转换的过程,把自己从螺丝钉变成老板。不要低头干活,还要抬头看路!
为自己搭建一个练习和交流的场景。 学习编程语言必须有场景支持,否则很难深入学习。 虽然目前这种语言的应用场景很多,但人才招聘量并不大,很多职位都集中在大数据和人*智能领域。 这些领域往往对从业者有更高的要求,比如学历等。所以如果你想在Python技术领域走得更远,可以重点读研究生。
现在需要批量修改和导出Excel的数据,就可以使用openpyxl这个类库来读取Excel内容;如果要批量抓取网络上的数据,可以使用req*ests-html或者scrapy这些框架;要搭建一个简单的FTP服务,用fl*sk快速启动。其实很多功能,都可以利用Pyth*n生态环境中的现有框架来做,养成编程习惯,用编程来解决工作中的问题,可以快速提高编程能力。
学大数据分析或是机器学习。其中大数据分析相对容易,提供的是语言的环境,数据分析会有许多对应的工具包,会包含各种分析模型,随着经验积累会很熟练照到对应项目的分析模型。机器学习这块设计的算法,算法建模,图形分析等等需要的理论基础要很好,或者说起到决定性的作用,这里咱们要好好的想想。
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