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多看看有关的书本:在学习的情况下,无论我们采用什么样子的学习方式,始终记牢多看书是十分关键的。尤其针对新手而言,自身就欠缺基础知识,多看书可以使我们更快的了解好一个完全的知识框架,对后来的深层次学习奠定基础。
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。
如果想要进入一线比较前沿的公司,基本上都会考核项目实战经验,那么就更加需要实战了。全栈开发它的前端框架全能性能优秀,很适合国内网站的应用场景。豆瓣、知乎等的网站都是提供的前端服务器,总的来说前端开发在国内的发展很不错。如果想要从事该领域,可以着重学习数据、组件等的相关知识,从底层去了解和掌握程序的原理。
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。
第一步是熟练掌握它本身的语法,这是进一步学习和使用基础。可以找一本完整而且全面的讲解它的基础语法的书,比如说 Mark Lutz 的《Python 学习手册》,认认真真地学习至少两遍,特别是要熟练掌握 Python 中最常用的几种数据结构:列表、字典、元祖和集合,掌握 Python 的函数语法及用法
针对一个或几个特定的方向和领域学习和掌握一些 Python 的模块和软件包。比如说,如果主要用 Python 做科学计算,则可以深入学习和掌握 numpy以及scipy还有sympy和matplotlib 等;如果主要用 Python 做统计学、经济学数据分析,可以深入学习 Pandas和stat**odels 等
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