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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。
在人工智能领域,数据挖掘、机器学习和神经网络、深度学习等各个领域都有它的一席之地, 已经成为行业主流的工具要么是用它开发的,要么是有它的版本可用的。在如今的智能科技时代它已成为人工智能领域的必修语言。
从互联网行业来看,大数据、人工智能领域是处在风潮浪口,各大公司纷纷开始准备储备人才,从网站的招聘岗位也是呈现出上升的趋势,而python在大数据人工智能也有很重要的位置。包括一些传统行业,也将迎来行的变革,它将带给人们更加方便快捷的方式。
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。
我们既然选择培训,一般有两种模式,线上学习和线下学习我个人比较推荐线下面授的学习模式,因为线上学习是很难保证学习质量的有些较大的培训机构,为了节公司的运营成本,总部可能是面授,但是外地分公司的校区是视频授课,这样授课质量就会大打折扣。在决定系统学习的时候也了解了很多的大机构后来还是选择了这里有几个原因一是成立十几年了很有安全感值得信赖。二是我对比了多家的课程内容,他家的大小项目很多,而且是结合企业需求来学习的。
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
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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