全棧開發(fā)：就是web應(yīng)用開發(fā)，是用來寫網(wǎng)站后臺的

　　數(shù)據(jù)分析：就是做大數(shù)據(jù)分析的，數(shù)據(jù)量級起碼是千萬級別的，做的是大數(shù)據(jù)分析

　　網(wǎng)絡(luò)爬蟲：其實屬于數(shù)據(jù)分析的部分，就是獲取數(shù)據(jù)源的方式。不管是阿拉伯數(shù)據(jù)還是說字符串，都是數(shù)據(jù)的一種。經(jīng)常試試需要講某些指標量化成數(shù)據(jù)據(jù)。

　　機器學習：這也是python最有魅力的地方，善于做圖形分析，算法建模等等。所以python在人工智能，機器學習的領(lǐng)域有著讀到的優(yōu)勢。

 

　　轉(zhuǎn)行就業(yè)為目的：那么建議學python全棧開發(fā)。既然是就業(yè)那么就要看市場，就是人才需求市場，這里說的市場當讓是說python人才需求的市場了。說到市場當然python每個方向肯定有市場了，咱們直接看主要矛盾：一個是需求量，另一個是入行的難易程度。python全棧目前是市場的需求量最大，入行也是最容易的。要是為了就業(yè)那就先這樣入門入行，就不用想了。

　　看重前景方向：那么學python大數(shù)據(jù)分析或是python機器學習。其中大數(shù)據(jù)分析相對容易，python提供的是語言的環(huán)境，數(shù)據(jù)分析會有許多對應(yīng)的工具包，會包含各種分析模型，隨著經(jīng)驗積累會很熟練照到對應(yīng)項目的分析模型。機器學習這塊設(shè)計的算法，算法建模，圖形分析等等需要的理論基礎(chǔ)要很好，或者說起到?jīng)Q定性的作用，這里咱們要好好的想想。

　　

　　宗旨：我覺得跟游戲一樣，萬虐終成神！一定多敲代碼，多解決bug，問題都解決過何愁不成道果。

　　編程習慣：好的習慣也很重要，空格，縮進等等一些小細節(jié)，不僅是的代碼更好看，也會讓代碼更具邏輯，更具可讀性。

　　多溝通：奪取和小伙伴多碰撞，想法火花猜會更多，也會學的更快。

　　

　　01 Python大數(shù)據(jù)分析第一套02 Python全棧全棧第一套03 Python全棧全棧第二套04 Python全棧第三套05 Python全棧全棧第四套06 Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲爬蟲一套07 Python大數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)分析第二套08 Python機器深度學習人工智能第一套09 Python機器深度學習人工智能第二套

　　第五 python基礎(chǔ)知識點梳理：python完整數(shù)據(jù)體系思維導(dǎo)圖。
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