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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。
只要一行代码的列表生成器,假如每次你想要生成个列表,都要写个循环,是不是很烦呢?好在已经有一个内建方法,只要一行代码就能搞定这个问题。如果你不熟悉这个语法,可能理解起来会有点难度,不过一旦你习惯这个技术之后,你一定会爱不释手的!
如果你想做数据分析相关方面的工作,学习它是必不可少的。它能做的事情非常多,小到下载视频 网页自动生成PDF 自动化脚本 写爬虫程序,大到web开发 机器人学习,这些都能搞定。以及数据开发 大数据分析、开发新游戏 自动化测试等多种方向。
根据自己的知识基础和能力特点选择工作类型。 目前,使用该专业的工作类型可以分为三类,即算法工作、研发工作和应用程序开发工作。 不同的工作对知识结构有不同的要求。 从近几年的人才需求来看,开发岗位的人才需求比较大,对开发人员的总体要求不高。
从当前大的发展趋势来看,随着*数据人工*能等技术平台的落地应用,未来大数据和人工智能领域会有大量的发展机会,所以在制定发展规划的时候,可以按照大数据的发展方向来制定学习计划,然后还可以继续向人工智能方向发展。
建议一定要找专业的培训机构学习,我看过很多人在网上看了几集视频,就误以为有多简单,一头热血的自学去了,学了半年依旧是糊里糊涂,白白浪费半年的时间所以在此建议一定要选择专业的课程学习,学习过程中一边学习理论一边学习实操,亲手接触企业级项目,将学到的理论与实际充分结合价,加深学习记忆掌握的更深刻就是这样的学习,让很多很多的新手学会了技术找到了工作
特别应该理解函数的各种类型的参数匹配和传递,如位置参数,*args 参数,**kargs 参数等,熟练理解并能灵活运用 Python 的面向对象编程思想和方法,包括其抽象、封装、继承和多态的概念以及多继承中常用的 Mixin 技术,掌握 Python 的异常处理机制,另外对一些比较常用的高级特性,如果属性和装饰器等,也要有所了解,至少在别人的代码中看到时要知道是什么。
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