简介:“只有可数据化的东西,方可被高效地管理” 。德鲁克的管理思想影响着大多数企业管理者;数据化、数据分析能力是程序员、产品经理乃至运营人员的核心竞争力之一 。2018年开始裁员浪潮一波接一波,很多人无奈地被淘汰; ...

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Close up of Electronic Circuits in Technology on
“只有可数据化的东西,方可被高效地管理” 。德鲁克的管理思想影响着大多数企业管理者;数据化、数据分析能力是程序员、产品经理乃至运营人员的核心竞争力之一 。2018年开始裁员浪潮一波接一波,很多人无奈地被淘汰;被淘汰原因或许很复杂,但根本上还是综合技能不够 。今天给大家推荐的这个教程,是一个数据分析的入门与进阶学习,将从数据分析基础开始,一步步深入,让你学会数据分析与可视化,大大提升职场竞争力 。根据TIOBE最新排名,Python与JAVA,C,C++,C#成为全球前5大流行编程语言 。从云端、客户端,到物联网终端,python应用无处不在 。从国内的百度、阿里、腾讯、网易、新浪,豆瓣,到国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook,Python的企业需求逐步上升,各公司都在大规模使用Python完成各种任务 。大家的学习感受和评价:

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“等一等!我嗅到了广告的味道!肯定是让我交钱买课割韭菜!”如果你已经在这样想了,那就可以不用看下去喽哦!因为这个教程是分享给真的想要提升自我技能的同学如何学习 Python?既然你已经做出了选择,现在我们就来谈谈如何学习 Python 。
其实很简单 。选择一个教程,完成它 。接下来,选择另一个 。休息一下,然后重复这一步骤 。
单凭一本书或一段视频是无法学会 Python 的 。你需要不断地接触代码,循序渐进地增加练习量 。耐心、恒心、坚持当下的选择,这些都是必需的品质 。

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一个适合初学者的路线图建议选择在线课程而非阅读书籍 。整个过程比选择单个教程或书籍要重要得多 。
- 通过阅读书籍建立坚实的基础 。
- 跟随教程使用 Python 完成一个单独的任务,如发送电邮或编写文件 。你将会了解到许多有用的包和库,这些对于 Python 开发人员是非常实用的 。
- 养成阅读文档的习惯 。基于可用的库构建小型应用程序 。
- 深入理解语言及其工具 。了解该领域的专家正在开展的工作 。
- 直接追溯到源头 。
如果你已经用遍了图中的资源,以下链接中还列出了一些 Python 资源:
Best Python Resources at Full Stack Python (https://www.fullstackpython.com/best-python-resources.html)
在学习任何教程时,都要保证全程写代码 。仅仅阅读代码示例是不够的 。

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用颜色和星级教练循环概念
学习语言(或框架与库)和学习编程之间存在细微的差别 。
不过,你还要明白:学习“Full Stack Web Developer“ 这门课程不会让你成为一名程序员 。该课程只会教你用特定程序解决简单的问题 。能理解程序固然是好事,但能够设计自己的程序是非常棒的 。注意编程结构、设计模式和算法 。这些不只限于 Python,对大多数语言都适用 。寻找答案如果你遇到了困难,请在向另一个方向出发前,先尝试解决问题 。互联网上很可能已经有人记录过该问题,大概率有人和你遇到过同样的问题 。尝试在互联网上搜索解决方法 。同时,Python 社区也随时欢迎你 。你可以随时向他人求助 。关于 Python 要学的太多了,它被应用于许多领域 。不要跳过基础知识直接到特定领域的专业知识 。先学习调包再学习 PyTorch,先学习虚拟环境再学习 Django 。从长远来看,Python 值得我们深入研究 。当你使用了合适的库时,它可以减少调试程序所花的时间 。
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