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可视化生成的各种图表,以怎样的形式发给爸爸们看呢,总不能把png图片、或者html文件通过邮件post给他们吧,咱们是技术人员不是嘛~ 当然是部署到服务器上,然后人家在网页上看了。就像访问百度网站一样简单。给爸爸们省时间就是给自己省时间,慢就是快的道理,你懂得~
常常从许多内容差不多的帖子里复制代码下来使用,而不愿意花时间和精力去学习巩固其中所需的技术概念,以便下次能自己写出需要的代码。这是个懒办法,虽然短期内看起来它能简单快速地搞定问题,但从长远上看,这个做法会严重影响你的成长,破坏你的创造性,并从根本上动摇你回想某些语法特性的能力(这在技术面试的时候可是致命的)
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。
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。
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。
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
我自学python断断续续也有好几年了,因为之前没有任何基础,加上自己的耐心不是很好,看教程的时候,总觉得自己懂了,可是一开始自己写东西的时候就懵了。一方面是因为自己对知识点记得不牢,二是写的东西太少,不知道该如何把零碎的知识点给穿插起来。
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