包含python編程沙龍召集令的詞條

本文目錄一覽：

• 1、學python哪個培訓機構好
• 2、西安Python培訓哪家好
• 3、《編寫高質量代碼：改善Python程序的91個建議》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源
• 4、數據分析師需要學哪些課程
• 5、零基礎可以培訓大數據分析師嗎？會不會很難？

學python哪個培訓機構好

如何選擇靠譜的Python培訓機構?可以從以下幾點來決定：

第一：師資

是否配備資深講師、是面授課程還是遠程視頻教學，這一點非常重要，有的機構大部分都是遠程視頻教學，每個班級只有一個助教老師，這些助教水平又不是很高，嚴重影響了學習效果。關於這一點，你可以在了解培訓機構的時候去線下實地考察一下。老男孩IT教育授課模式分為面授班、直播班、周末班等，由行業資深大牛親自授課，理論+實戰相結合，幫助學員更快掌握Python技術。

第二：就業

一家好的Python培訓機構必然有就業保障，從簡歷設計到筆試複習計劃、面試培訓，都有就業老師全程指導，可以讓學員就業無憂。

第三：口碑

選擇培訓機構的時候要關注口碑，良好的口碑是市場對其的認可，也代表着企業的實力，所以我們在選擇Python培訓機構的時候，需要了解企業的品牌實力。

第四：試聽

選擇Python培訓機構時，試聽是了解自己是否適合這家培訓的最好方式，只有自己親自感受過，才能做出好的判斷。老男孩IT教育所有的課程都支持免費試聽，學員可以先試聽後再決定是否報名，高品質的教學質量經得住考驗。

西安Python培訓哪家好

報培訓班得找一個能認真教你的老師，否則大概率不靠譜。如果你選擇報班，一定要報那種線下的Python小班，一對一授課的那種。不要着急交學費，先試聽幾堂課，如果機構不支持試聽，就不要交學費了。線上課程靈活，沒有學校固定課程的束縛。對於自己的已經學習過的可以選擇跳過。比如：計算機專業同學，在大學時候已經學過C語言以及對基本的數據庫原理及應用。

網頁設計與製作都有所了解，沒有必要去重複學習。可以利用多餘的時間擴展深度。但是，網上的學習氛圍不一定能夠還原線下，老師只能通過彈幕和學生交流。互動有些大打折扣。建議明確自己的目標。Python，學習方向也眾多。是往前端開發還是java，掌握學習方法和技巧。有一些人在學習python時一開始就選擇錯了方法，最後可能導致前功盡棄。學習python更需要多問問，不要盲目自己去學。千鋒教育擁有多年Python培訓服務經驗，採用全程面授高品質、高體驗培養模式，擁有國內一體化教學管理及學員服務，助力更多學員實現高薪夢想。千鋒教育多年辦學，課程大綱緊跟企業需求，更科學更嚴謹，每年培養泛IT人才近2萬人。不論你是零基礎還是想提升，都可以找到適合的班型，是一家性價比極高的教育機構

《編寫高質量代碼：改善Python程序的91個建議》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《編寫高質量代碼：改善Python程序的91個建議》（張穎）電子書網盤下載免費在線閱讀

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密碼：n1bw  

書名：編寫高質量代碼：改善Python程序的91個建議

作者：張穎

豆瓣評分：7.4

出版社：機械工業出版社

出版年份：2014-6

頁數：272

內容簡介：

在通往“Python技術殿堂”的路上，本書將為你編寫健壯、優雅、高質量的Python代碼提供切實幫助！內容全部由Python編碼的最佳實踐組成，從基本原則、慣用法、語法、庫、設計模式、內部機制、開發工具和性能優化8個方面深入探討了編寫高質量Python代碼的技巧與禁忌，一共總結出91條寶貴的建議。每條建議對應Python程序員可能會遇到的一個問題。本書不僅以建議的方式從正反兩方面給出了被實踐證明為十分優秀的解決方案或非常糟糕的解決方案，而且分析了問題產生的根源，會使人有一種醍醐灌頂的感覺，豁然開朗。

《編寫高質量代碼：改善Python程序的91個建議》針對每個問題所選擇的應用場景都非常典型，給出的建議也都與實踐緊密結合。書中的每一條建議都可能在你的下一行代碼、下一個應用或下一個項目中顯露鋒芒。建議你將本書擱置在手邊，隨時查閱，相信這麼做一定能使你的學習和開發工作事半功倍。

作者簡介：

張穎，資深軟件開發工程師，精通Java、Python、Perl等技術，以及多種腳本語言，有多年開發經驗。曾就職於阿爾卡特朗訊上海公司的LTE無線事業部，現就職於IBM CSTL，工作期間獲得過多種獎勵，並於2012年獲得一項雲計算相關的專利。

賴勇浩，資深軟件開發工程師，自2006年起以編寫Python代碼為生，現已創業。在Python領域有深厚的積累，CSDN博客專家，博客瀏覽量超過200萬。也是珠三角技術沙龍創始人之一，從2009年起擔任沙龍組委，長年活躍在社區第一線，在國內Python圈子裡有較高的知名度和影響力。有超過7年的遊戲開發經驗，擅長Python、C++等網遊相關的技術，曾就職於網易等網遊研發廠商；現專註於中國彩票事業，開發互聯網、電話和自助終端彩票銷售平台，以促進行業信息化為己任。

數據分析師需要學哪些課程

通常認為“數據分析”是以下學科的組合：1.計算機科學2.統計3.領域專業知識

學習課程：

一：計算機科學

計算機科學與編程入門（使用Python）

計算機系統工程：本課程涵蓋有關計算機軟件和硬件系統工程，控制複雜性的技術的主題；使用客戶端-服務器設計，虛擬內存和線程的強大模塊化；網絡；並行活動的原子性和協調性；恢復和可靠性；隱私，安全性和加密；和計算機系統對社會的影響。

計算結構：數字系統工程簡介。從MOS晶體管開始，該課程開發了一系列構件-邏輯門，組合電路和順序電路，有限狀態機，計算機，最後是完整的系統（包括硬件和軟件）。

算法簡介：它涵蓋了用於解決計算問題的常見算法，算法範例和數據結構。

人工智能：本課程向學生介紹人工智能的基本知識表示，問題解決方法和學習方法。

使用C / C ++ / Java進行面向對象的編程

二：數理統計

應用數學：面向計算機科學和工程的離散數學簡介。

概率與統計簡介（使用R編程）：本課程對應用中的概率和統計進行了基礎介紹。主題包括：隨機變量，概率分布，貝葉斯推斷，假設檢驗，置信區間和線性回歸。

線性代數（使用R編程或其他數學工具）：本課程涵蓋矩陣理論和線性代數

統計/機器學習（使用R編程）：介紹數據分析的核心算法，例如線性和非線性回歸的類型，分類技術，例如邏輯回歸，樸素貝葉斯，SVM，決策樹（香草決策樹，隨機森林，增強），無監督學習方法（例如聚類，神經網絡介紹）

高級機器學習（使用Python編程）：專為對人工智能有濃厚興趣的學生而設，側重於圖像/文本處理的神經網絡。

三：領域專長

理想情況下，這些應該基於工作興趣/領域，以便每個學生都選擇一個專門領域（例如，Web開發，移動應用程序開發，數據分析，營銷分析，供應鏈，財務，製造等）。

數據分析專業課程這裡的核心主題應該是：

數據收集和清理：這應該包括使用開源工具（例如Python / R）從網上抓取數據，連接到數據庫等。此外，數據清理和ETL概念（例如重複數據刪除，合併，丟失的數據估計技術也無法創建）分析數據集。

數據可視化和報告：使用SAS / SAP或R / Python等工具創建BI儀錶板，通過可視化和數據故事演示來展示見解並數據分析。

數據分析應用程序1/2：以業務為中心完成端到端數據分析項目。在最後幾年中，應該重複兩次該主題。它應該非常重要地包括連接到實際數據庫和在生產中部署模型，而不僅僅是對靜態數據集的臨時數據分析。

高級數據計算：此處的學生應使用開源和專有工具（例如Hadoop / Spark，HANA或其他MPP數據庫）創建具有大規模數據分析的項目

擴展閱讀：

　   還將包括以下內容：

1. 網絡工程基礎。原因：畢業生應該了解計算機網絡，以便能夠與之合作，進行管理，並在需要時改善組織的網絡和數據架構。主題包括：網絡工程，數據庫，數據倉庫。

2. 研究方法論：能夠使用定量和定性方法學從假說生成到產生業務建議的系統方式設計項目。

3. 非結構化數據分析：學生應該了解文本挖掘，自然語言處理，社交媒體挖掘，網絡挖掘以及此類應用程序的基礎知識。這些也可以採用選修課的形式。

有一點需要注意的是，優秀的數據分析師和商業智能並不以工具為重點。理想地講授任何工具（R / SAS / SAP / Python /其他），作為數據分析理論概念的補充。例如，使用統計和概率進行R編程。適用於神經網絡和其他機器學習任務的Python。具有數據可視化和數據報告概念的SAS VA或SAP Lumira。具有數據庫概念的SQL等。這是一個缺少許多新的數據分析程序的領域，因此結果是產生的畢業生只是應用程序開發人員或用戶，而不能解決現實世界中的問題。

零基礎可以培訓大數據分析師嗎？會不會很難？

零基礎是可以培訓大數據分析師的，不過要學習相應的知識才可以。

數據分析師屬於互聯網行業，所以先要學習一些相關的代碼。想做數據分析師，代碼只是第一步，只有熟練掌握代碼，才能在工作中更加高效，為日後的發展空間提供一份保障。推薦學習掌握的代碼有SQL、MySQL數據庫、Python基礎和Python數據分析，這些都是數據分析師所需要的必備技能。

對於零基礎的人來說，看書和做筆記可以對數據分析方面的內容了解的更加透徹明白。推薦學習數據分析所需要的書籍有：Python核心編程，掌握編程最基本的技能；MySQL必知必會，學會SQL語句；利用Python進行數據分析，掌握使用Python來做數據分析；通過Python數據分析與挖掘實戰，可以學習如何將商業問題轉化為數學問題。

最後要學習和掌握的就是Excel的基本操作，包括增刪改排篩、各類常用函數的使用、各類基礎圖表的製作以及數據透視表等，因為做數據分析師需要經常和數據打交道，需要將數據做成更直觀更易觀察表達的圖表，因此，Excel的基本操作必不可少。

想要了解更多關於大數據分析師的問題可以諮詢一下CDA認證機構，CDA是大數據和人工智能時代面向國際範圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱。全球CDA持證者秉承着先進商業數據分析的新理念，遵循着《CDA職業道德和行為準則》新規範，發揮着自身數據專業能力，推動科技創新進步，助力經濟持續發展。