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python需要學(xué)習(xí)什么內(nèi)容?
Python的學(xué)習(xí)內(nèi)容還是比較多的，我們將學(xué)習(xí)的過程劃分為4個(gè)階段，每個(gè)階段學(xué)習(xí)對(duì)應(yīng)的內(nèi)容，具體的學(xué)習(xí)順序如下：
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Python學(xué)習(xí)順序：
①Python軟件開發(fā)基礎(chǔ)
掌握計(jì)算機(jī)的構(gòu)成和工作原理
會(huì)使用Linux常用工具
熟練使用Docker的基本命令
建立Python開發(fā)環(huán)境，并使用print輸出
使用Python完成字符串的各種操作
使用Python re模塊進(jìn)行程序設(shè)計(jì)
使用Python創(chuàng)建文件、訪問、刪除文件
掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包
②Python軟件開發(fā)進(jìn)階
能夠使用Python面向?qū)ο蠓椒ㄩ_發(fā)軟件
能夠自己建立數(shù)據(jù)庫，表，并進(jìn)行基本數(shù)據(jù)庫操作
掌握非關(guān)系數(shù)據(jù)庫MongoDB的使用，掌握Redis開發(fā)
能夠獨(dú)立完成TCP/UDP服務(wù)端客戶端軟件開發(fā)，能夠?qū)崿F(xiàn)ftp、http服務(wù)器，開發(fā)郵件軟件
能開發(fā)多進(jìn)程、多線程軟件
③Python全棧式WEB工程師
能夠獨(dú)立完成后端軟件開發(fā)，深入理解Python開發(fā)后端的精髓
能夠獨(dú)立完成前端軟件開發(fā)，并和后端結(jié)合，熟練掌握使用Python進(jìn)行全站W(wǎng)eb開發(fā)的技巧
④Python多領(lǐng)域開發(fā)
能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟件
能夠熟練使用Python庫進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
招聘網(wǎng)站Python招聘職位數(shù)據(jù)爬取分析
掌握使用Python開源人工智能框架進(jìn)行人工智能軟件開發(fā)、語音識(shí)別、人臉識(shí)別
掌握基本設(shè)計(jì)模式、常用算法
掌握軟件工程、項(xiàng)目管理、項(xiàng)目文檔、軟件測(cè)試調(diào)優(yōu)的基本方法
互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)目前還是最熱門的行業(yè)之一，學(xué)習(xí)IT技能之后足夠優(yōu)秀是有機(jī)會(huì)進(jìn)入騰訊、阿里、網(wǎng)易等互聯(lián)網(wǎng)大廠高薪就業(yè)的，發(fā)展前景非常好，普通人也可以學(xué)習(xí)。
想要系統(tǒng)學(xué)習(xí)，你可以考察對(duì)比一下開設(shè)有相關(guān)專業(yè)的熱門學(xué)校，好的學(xué)校擁有根據(jù)當(dāng)下企業(yè)需求自主研發(fā)課程的能力，中博軟件學(xué)院、南京課工場(chǎng)、南京北大青鳥等開設(shè)python專業(yè)的學(xué)校都是不錯(cuò)的，建議實(shí)地考察對(duì)比一下。
祝你學(xué)有所成，望采納。
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怎么用python編寫以下要求的程序？
感覺你這個(gè)沒有現(xiàn)成的，到時(shí)有個(gè)模版推薦，
第5章 Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲
5.1 爬蟲基礎(chǔ)
5.1.1 初識(shí)爬蟲
5.1.2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲的算法
5.2 爬蟲入門實(shí)戰(zhàn)
5.2.1 調(diào)用API
5.2.2 爬蟲實(shí)戰(zhàn)
5.3 爬蟲進(jìn)階—高效率爬蟲
5.3.1 多進(jìn)程
5.3.2 多線程
5.3.3 協(xié)程
5.3.4 小結(jié)
第6章 Python數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
6.1 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL
6.1.1 初識(shí)MySQL
6.1.2 Python操作MySQL
6.2 NoSQL之MongoDB
6.2.1 初識(shí)NoSQL
6.2.2 Python操作MongoDB
6.3 本章小結(jié)
6.3.1 數(shù)據(jù)庫基本理論
6.3.2 數(shù)據(jù)庫結(jié)合
6.3.3 結(jié)束語
第7章 Python數(shù)據(jù)分析
7.1 數(shù)據(jù)獲取
7.1.1 從鍵盤獲取數(shù)據(jù)
7.1.2 文件的讀取與寫入
7.1.3 Pandas讀寫操作
7.2 數(shù)據(jù)分析案例
7.2.1 普查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析案例
7.2.2 小結(jié)
來源：《Python 3破冰人工智能 從入門到實(shí)戰(zhàn)》
Python做大數(shù)據(jù)，都需要學(xué)習(xí)什么，比如哪些框架，庫等！人工智能呢？請(qǐng)盡量詳細(xì)點(diǎn)！
階段一、人工智能篇之Python核心
1、Python掃盲
2、面向?qū)ο缶幊袒A(chǔ)
3、變量和基本數(shù)據(jù)類型
4、Python機(jī)器學(xué)習(xí)類庫
5、Python控制語句與函數(shù)
6.、Python數(shù)據(jù)庫操作+正則表達(dá)式
7、Lambda表達(dá)式、裝飾器和Python模塊化開發(fā)
階段二、人工智能篇之?dāng)?shù)據(jù)庫交互技術(shù)
1、初識(shí)MySQL數(shù)據(jù)庫
2、創(chuàng)建MySQL數(shù)據(jù)庫和表
3、MySQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)管理
4、使用事務(wù)保證數(shù)據(jù)完整性
5、使用DQL命令查詢數(shù)據(jù)
6、創(chuàng)建和使用索引
7、MySQL數(shù)據(jù)庫備份和恢復(fù)
階段三、人工智能篇之前端特效
1、HTML+CSS
2、Java
3、jQuery
階段四、人工智能篇之Python高級(jí)應(yīng)用
1、Python開發(fā)
2、數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序開發(fā)
3、Python Web設(shè)計(jì)
4、存儲(chǔ)模型設(shè)計(jì)
5、智聯(lián)招聘爬蟲
6、附加：基礎(chǔ)python爬蟲庫
階段五、人工智能篇之人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)篇
1、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
2、高等數(shù)學(xué)必知必會(huì)
3、Numpy前導(dǎo)介紹
4、Pandas前導(dǎo)課程
5、機(jī)器學(xué)習(xí)
階段六、人工智能篇之人工智能項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
1、人臉性別和年齡識(shí)別原理
2、CTR廣告點(diǎn)擊量預(yù)測(cè)
3、DQN+遺傳算法
4、圖像檢索系統(tǒng)
5、NLP閱讀理解
階段七、人工智能篇之人工智能項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)篇
1、基于Python數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)教程
2、基于人工智能與深度學(xué)習(xí)的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
3、分布式搜索引擎ElasticSearch開發(fā)
4、AI法律咨詢大數(shù)據(jù)分析與服務(wù)智能推薦項(xiàng)目
5、電商大數(shù)據(jù)情感分析與AI推斷實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目
6、AI大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)電影智能推薦
怎樣進(jìn)行大數(shù)據(jù)的入門級(jí)學(xué)習(xí)
如今大數(shù)據(jù)發(fā)展得可謂是如日中天，各行各業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)處理的需求也是與日俱增，越來越多的決策、建議、規(guī)劃和報(bào)告，都要依靠大數(shù)據(jù)的支撐，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)成了不少人提升或轉(zhuǎn)行的機(jī)會(huì)。因此，入門大數(shù)據(jù)開始成為很多人的第一步，下面給大家講講，究竟大數(shù)據(jù)入門，首要掌握的知識(shí)點(diǎn)有哪些，如何一步一步進(jìn)階呢？
首先我們要了解Java語言和Linux操作系統(tǒng)，這兩個(gè)是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)的順序不分前后。樓主是JAVA畢業(yè)的，這無疑是極好的開頭和奠基啊，可謂是贏在了起跑線上，接收和吸收大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的知識(shí)會(huì)比一般人更加得心應(yīng)手。
Java?：只要了解一些基礎(chǔ)即可，做大數(shù)據(jù)不需要很深的Java 技術(shù)，學(xué)java SE 就相當(dāng)于有學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)?；A(chǔ)
Linux：因?yàn)榇髷?shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux上運(yùn)行的，所以Linux要學(xué)習(xí)的扎實(shí)一些，學(xué)好Linux對(duì)你快速掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)會(huì)有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運(yùn)行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置，能少踩很多坑，學(xué)會(huì)shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數(shù)據(jù)集群。還能讓你對(duì)以后新出的大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)起來更快。
好說完基礎(chǔ)了，再說說還需要學(xué)習(xí)哪些大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以按我寫的順序?qū)W下去。
Hadoop：這是現(xiàn)在流行的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)幾乎已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)的代名詞，所以這個(gè)是必學(xué)的。Hadoop里面包括幾個(gè)組件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的地方就像我們電腦的硬盤一樣文件都存儲(chǔ)在這個(gè)上面，MapReduce是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理計(jì)算的，它有個(gè)特點(diǎn)就是不管多大的數(shù)據(jù)只要給它時(shí)間它就能把數(shù)據(jù)跑完，但是時(shí)間可能不是很快所以它叫數(shù)據(jù)的批處理。
記住學(xué)到這里可以作為你學(xué)大數(shù)據(jù)的一個(gè)節(jié)點(diǎn)。
Zookeeper：這是個(gè)萬金油，安裝Hadoop的HA的時(shí)候就會(huì)用到它，以后的Hbase也會(huì)用到它。它一般用來存放一些相互協(xié)作的信息，這些信息比較小一般不會(huì)超過1M，都是使用它的軟件對(duì)它有依賴，對(duì)于我們個(gè)人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學(xué)習(xí)完大數(shù)據(jù)的處理了，接下來學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)小數(shù)據(jù)的處理工具mysql數(shù)據(jù)庫，因?yàn)橐粫?huì)裝hive的時(shí)候要用到，mysql需要掌握到什么層度那?你能在Linux上把它安裝好，運(yùn)行起來，會(huì)配置簡(jiǎn)單的權(quán)限，修改root的密碼，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫。這里主要的是學(xué)習(xí)SQL的語法，因?yàn)閔ive的語法和這個(gè)非常相似。
Sqoop：這個(gè)是用于把Mysql里的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hadoop里的。當(dāng)然你也可以不用這個(gè)，直接把Mysql數(shù)據(jù)表導(dǎo)出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當(dāng)然生產(chǎn)環(huán)境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個(gè)東西對(duì)于會(huì)SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數(shù)據(jù)變的很簡(jiǎn)單，不會(huì)再費(fèi)勁的編寫MapReduce程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個(gè)就可以了。
Oozie：既然學(xué)會(huì)Hive了，我相信你一定需要這個(gè)東西，它可以幫你管理你的Hive或者M(jìn)apReduce、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執(zhí)行正確，出錯(cuò)了給你發(fā)報(bào)警并能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務(wù)的依賴關(guān)系。我相信你一定會(huì)喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態(tài)體系中的NOSQL數(shù)據(jù)庫，他的數(shù)據(jù)是按照key和value的形式存儲(chǔ)的并且key是唯一的，所以它能用來做數(shù)據(jù)的排重，它與MYSQL相比能存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量大很多。所以他常被用于大數(shù)據(jù)處理完成之后的存儲(chǔ)目的地。
Kafka：這是個(gè)比較好用的隊(duì)列工具，隊(duì)列是干嗎的?排隊(duì)買票你知道不?數(shù)據(jù)多了同樣也需要排隊(duì)處理，這樣與你協(xié)作的其它同學(xué)不會(huì)叫起來，你干嗎給我這么多的數(shù)據(jù)(比如好幾百G的文件)我怎么處理得過來，你別怪他因?yàn)樗皇歉愦髷?shù)據(jù)的，你可以跟他講我把數(shù)據(jù)放在隊(duì)列里你使用的時(shí)候一個(gè)個(gè)拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優(yōu)化他的程序去了，因?yàn)樘幚聿贿^來就是他的事情。而不是你給的問題。當(dāng)然我們也可以利用這個(gè)工具來做線上實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的入庫或入HDFS，這時(shí)你可以與一個(gè)叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補(bǔ)基于MapReduce處理數(shù)據(jù)速度上的缺點(diǎn)，它的特點(diǎn)是把數(shù)據(jù)裝載到內(nèi)存中計(jì)算而不是去讀慢的要死進(jìn)化還特別慢的硬盤。特別適合做迭代運(yùn)算，所以算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因?yàn)樗鼈兌际怯肑VM的。
python中有哪些簡(jiǎn)單的算法？
首先謝謝邀請(qǐng)，
python中有的算法還是比較多的？
python之所以火是因?yàn)槿斯ぶ悄艿陌l(fā)展，人工智能的發(fā)展離不開算法！
感覺有本書比較適合你,不過可惜的是這本書沒有電子版，只有紙質(zhì)的。
這本書對(duì)于算法從基本的入門到實(shí)現(xiàn)，循序漸進(jìn)的介紹，比如里面就涵蓋了數(shù)學(xué)建模的常用算法。
第 1章 從數(shù)學(xué)建模到人工智能
1.1 數(shù)學(xué)建模1.1.1 數(shù)學(xué)建模與人工智能1.1.2 數(shù)學(xué)建模中的常見問題1.2 人工智能下的數(shù)學(xué)1.2.1 統(tǒng)計(jì)量1.2.2 矩陣概念及運(yùn)算1.2.3 概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)1.2.4 高等數(shù)學(xué)——導(dǎo)數(shù)、微分、不定積分、定積分
第2章 Python快速入門
2.1 安裝Python2.1.1 Python安裝步驟2.1.2 IDE的選擇2.2 Python基本操作2.2.1 第 一個(gè)小程序2.2.2 注釋與格式化輸出2.2.3 列表、元組、字典2.2.4 條件語句與循環(huán)語句2.2.5 break、continue、pass2.3 Python高級(jí)操作2.3.1 lambda2.3.2 map2.3.3 filter
第3章 Python科學(xué)計(jì)算庫NumPy
3.1 NumPy簡(jiǎn)介與安裝3.1.1 NumPy簡(jiǎn)介3.1.2 NumPy安裝3.2 基本操作3.2.1 初識(shí)NumPy3.2.2 NumPy數(shù)組類型3.2.3 NumPy創(chuàng)建數(shù)組3.2.4 索引與切片3.2.5 矩陣合并與分割3.2.6 矩陣運(yùn)算與線性代數(shù)3.2.7 NumPy的廣播機(jī)制3.2.8 NumPy統(tǒng)計(jì)函數(shù)3.2.9 NumPy排序、搜索3.2.10 NumPy數(shù)據(jù)的保存
第4章 常用科學(xué)計(jì)算模塊快速入門
4.1 Pandas科學(xué)計(jì)算庫4.1.1 初識(shí)Pandas4.1.2 Pandas基本操作4.2 Matplotlib可視化圖庫4.2.1 初識(shí)Matplotlib4.2.2 Matplotlib基本操作4.2.3 Matplotlib繪圖案例4.3 SciPy科學(xué)計(jì)算庫4.3.1 初識(shí)SciPy4.3.2 SciPy基本操作4.3.3 SciPy圖像處理案例第5章 Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲5.1 爬蟲基礎(chǔ)5.1.1 初識(shí)爬蟲5.1.2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲的算法5.2 爬蟲入門實(shí)戰(zhàn)5.2.1 調(diào)用API5.2.2 爬蟲實(shí)戰(zhàn)5.3 爬蟲進(jìn)階—高效率爬蟲5.3.1 多進(jìn)程5.3.2 多線程5.3.3 協(xié)程5.3.4 小結(jié)
第6章 Python數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
6.1 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL6.1.1 初識(shí)MySQL6.1.2 Python操作MySQL6.2 NoSQL之MongoDB6.2.1 初識(shí)NoSQL6.2.2 Python操作MongoDB6.3 本章小結(jié)6.3.1 數(shù)據(jù)庫基本理論6.3.2 數(shù)據(jù)庫結(jié)合6.3.3 結(jié)束語
第7章 Python數(shù)據(jù)分析
7.1 數(shù)據(jù)獲取7.1.1 從鍵盤獲取數(shù)據(jù)7.1.2 文件的讀取與寫入7.1.3 Pandas讀寫操作7.2 數(shù)據(jù)分析案例7.2.1 普查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析案例7.2.2 小結(jié)
第8章 自然語言處理
8.1 Jieba分詞基礎(chǔ)8.1.1 Jieba中文分詞8.1.2 Jieba分詞的3種模式8.1.3 標(biāo)注詞性與添加定義詞8.2 關(guān)鍵詞提取8.2.1 TF-IDF關(guān)鍵詞提取8.2.2 TextRank關(guān)鍵詞提取8.3 word2vec介紹8.3.1 word2vec基礎(chǔ)原理簡(jiǎn)介8.3.2 word2vec訓(xùn)練模型8.3.3 基于gensim的word2vec實(shí)戰(zhàn)
第9章 從回歸分析到算法基礎(chǔ)
9.1 回歸分析簡(jiǎn)介9.1.1 “回歸”一詞的來源9.1.2 回歸與相關(guān)9.1.3 回歸模型的劃分與應(yīng)用9.2 線性回歸分析實(shí)戰(zhàn)9.2.1 線性回歸的建立與求解9.2.2 Python求解回歸模型案例9.2.3 檢驗(yàn)、預(yù)測(cè)與控制
第10章 從K-Means聚類看算法調(diào)參
10.1 K-Means基本概述10.1.1 K-Means簡(jiǎn)介10.1.2 目標(biāo)函數(shù)10.1.3 算法流程10.1.4 算法優(yōu)缺點(diǎn)分析10.2 K-Means實(shí)戰(zhàn)
第11章 從決策樹看算法升級(jí)
11.1 決策樹基本簡(jiǎn)介11.2 經(jīng)典算法介紹11.2.1 信息熵11.2.2 信息增益11.2.3 信息增益率11.2.4 基尼系數(shù)11.2.5 小結(jié)11.3 決策樹實(shí)戰(zhàn)11.3.1 決策樹回歸11.3.2 決策樹的分類
第12章 從樸素貝葉斯看算法多變 193
12.1 樸素貝葉斯簡(jiǎn)介12.1.1 認(rèn)識(shí)樸素貝葉斯12.1.2 樸素貝葉斯分類的工作過程12.1.3 樸素貝葉斯算法的優(yōu)缺點(diǎn)12.2 3種樸素貝葉斯實(shí)戰(zhàn)
第13章 從推薦系統(tǒng)看算法場(chǎng)景
13.1 推薦系統(tǒng)簡(jiǎn)介13.1.1 推薦系統(tǒng)的發(fā)展13.1.2 協(xié)同過濾13.2 基于文本的推薦13.2.1 標(biāo)簽與知識(shí)圖譜推薦案例13.2.2 小結(jié)
第14章 從TensorFlow開啟深度學(xué)習(xí)之旅
14.1 初識(shí)TensorFlow14.1.1 什么是TensorFlow14.1.2 安裝TensorFlow14.1.3 TensorFlow基本概念與原理14.2 TensorFlow數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)14.2.1 階14.2.2 形狀14.2.3 數(shù)據(jù)類型14.3 生成數(shù)據(jù)十二法14.3.1 生成Tensor14.3.2 生成序列14.3.3 生成隨機(jī)數(shù)14.4 TensorFlow實(shí)戰(zhàn)
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