序文
皆さんこんにちは、今日は大学4年間で効率的 かつ効果的に知識や能力を高める方法を紹介したいと思います。
1. Baidu の代わりに Google 検索を使用する方法を学びましょう。Baidu には制限が少なすぎる一方で、Google ではより有用な答えが見つかることがわかります。Chrome ブラウザの Google アシスタント プラグインを使用して、Google 検索を実行できます。
2. 古典的な書籍、特に「コンピュータ システムの詳細な理解」や「アルゴリズムの概要」などの大きなブラック ブック システムを読みます。21 日間で何かを学び、21 日間で成功できると宣伝する人は誤解を招くものであることがわかるでしょう。
3. コンピュータコンテストに参加しよう！前述したように、たとえば、ACM、Lanqiao Cup、Kaggle、Alibaba Tianchi、Baidu Star Competition への参加などです。競争は依然として非常に重要であり、実践能力とコーディングレベルを向上させるだけでなく、強い者には栄誉と寛大なボーナスを獲得することができ、大学院入試や院試での加点も可能であり、優秀な人材を見つけるためにも非常に強力です。将来の仕事。
4. インターンシップは必須です！練習する！練習する！重要なことは 3 回言います。特に学部の学位を持っていて働きたい場合は、毎日のインターンシップであっても、夏のインターンシップであっても、参加するのが最善です。秋採用期間中はインターンシップ経験者が大幅に優遇されます。
サマーインターンシップは3年生の1学期に準備されますが、夏から準備が始まるのではなく、夏の間にインターンシップに行くことになります。
5. 海外の大学のオープンコースを学ぶ MIT、スタンフォード、プリンストン、バークレーなど、どの大学にもオープンコースがあり、質は非常に高いです。たとえば、バークレーの CS61b データ構造、MIT6.828 オペレーティング システム、スタンフォードの CS144 コンピュータ ネットワークなどです。
6. 学校のコンピュータ教育で不足しているコースを完了し、Linux、シェル スクリプト、vim、バージョン管理 Git、リモート サーバーアクセス、Docker を学校では教えてくれませんが、プログラマーの育成には不可欠です。
7. コンピュータネットワークをよく学びます。オペレーティング システム、データ構造とアルゴリズム、コンピュータ構成原理の 4 つの主要なコンピュータ コースがあり、これら 4 つのコースは家の基礎のようなもので、プログラミングのキャリアをより強固なものにします 。功利的な観点から言えば、これらは大学院入学試験に必要な4つの科目であり、大手インターネット企業の面接に必要な知識です。
8. 起業家プロジェクト、研究室プロジェクト、github プロジェクトなど、コンピューター プロジェクトに取り組み、プロジェクトと実践の経験を積み、将来の就職活動に向けた強固なプロジェクトの基盤を築き、コーディング スキルを向上させるために最善を尽くしてください。
9. もっとリーコードを使って、もっとリーコードを使って、もっとリーコードを使って！2年生からスタートできますが、将来外資系企業に行く場合も、国内の大きな工場に行く場合も、アルゴリズム試験は必ず受験する必要があります。特に外資系企業の場合、基本的にすべての筆記試験でいくつかのアルゴリズムの問題が必要になります。
学校の採用担当者も、Niuke.com にアクセスして質問に回答することができます。Niuke でアルゴリズムの質問に回答すると、インターネット企業によってよくテストされる独自の質問に遭遇する可能性があります。
10. プログラマー向けの最大の出会い系フォーラムである Github にアクセスする方法を学びましょう! Github は GIT をベースにした独自のコード ホスティング サービスであり、多くのリソースがあり、必要なホイールやツールがすべて見つかります。
1. Python の概要
以下の内容は、Python の応用全般に必要な基礎知識であり、クローラやデータ分析、人工知能などをやりたい場合は、まず学習する必要があります。ハイエンドのものはすべて原始的な基盤の上に構築されています。しっかりとした基礎を築くことで、今後の道はより安定します。すべての情報は記事の最後に無料で掲載されています！！！
含む：
コンピュータの基本
Pythonの基本
Python 入門ビデオ エピソード 600:
ゼロベース学習ビデオを見る。ビデオを見るのが最も速く、最も効果的な学習方法です。基礎から詳細まで、ビデオ内の教師のアイデアに従うことで簡単に始めることができます。
2. Python クローラー
一般的な方向性として、クローラーはパートタイムで使用する場合でも、作業効率を向上させるための補助スキルとして使用する場合でも、良い選択です。
クローラー テクノロジーを通じて、関連するコンテンツを収集、分析、選択して、本当に必要な情報を取得できます。
この情報収集・分析・統合作業は、生活サービス、旅行、金融投資、各種製造業の製品市場需要など、非常に幅広い分野に応用可能であり、クローラ技術を活用することで、より正確な情報を得ることができます。そして有効な情報を活用してください。
Python クローラーのビデオ情報
3. データ分析
清華大学経済管理学院が発表した「中国経済のデジタル変革：人材と雇用」報告書によると、データ分析人材のギャップは2025年に230万人に達すると予想されている。
人材の格差がこれほど大きいため、データ分析は広大な青い海のようなものです。初任給10万は本当に当たり前です。
4. データベースとETLデータウェアハウス
企業は、ビジネス データベースからコールド データを定期的に転送し、履歴データの保存専用のウェアハウスに保存する必要があります。各部門は、独自のビジネス特性に基づいて統合されたデータ サービスを提供できます。このウェアハウスはデータ ウェアハウスです。
従来のデータ ウェアハウス統合処理アーキテクチャは ETL です。ETL プラットフォームの機能を使用して、E = ソース データベースからデータを抽出し、L = データ (ルールに準拠していないデータ) をクリーンアップし、テーブルを変換します (さまざまなディメンションを実行します)。ビジネス ニーズに応じたテーブルの粒度（程度、さまざまなビジネス ルールの計算と統計）、T = 処理されたテーブルを増分、全量、さまざまな時間でデータ ウェアハウスにロードします。
5. 機械学習
機械学習とは、コンピュータのデータの一部から学習し、他のデータを予測・判断することです。
機械学習の中核は、「アルゴリズムを使用してデータを解析し、そこから学習し、新しいデータについて意思決定や予測を行うこと」です。つまり、コンピュータは、取得したデータを使用して特定のモデルを導き出し、そのモデルを使用して予測を行うのですが、このプロセスは人間の学習プロセスに似ています。新しい問題を予測できる。
機械学習教材:
6. 高度な Python
基本的な構文の内容から、より深い高度な知識、プログラミング言語設計の理解まで、ここで学習すると、Python の入門から上級までのすべての知識が基本的に理解できるようになります。
この時点で、基本的に企業の採用要件を満たすことができます。面接資料や履歴書のテンプレートがどこで入手できるかまだわからない場合は、ここにまとめました。まさにナニーのための体系的な学習ルートと言えます。そして介護者たち。
ただし、プログラミングの学習は一夜にして身につくものではなく、長期的な継続とトレーニングが必要です。この学習ルートを整理する中で、皆さんと一緒に進めていきたいと思っていますし、私自身もいくつかの技術的な点を復習することができます。プログラミングの初心者であろうと、進歩する必要がある経験豊富なプログラマーであろうと、誰もがそこから何かを得ることができると私は信じています。
それは一夜にして実現するものではありませんが、長期的な忍耐力とトレーニングが必要です。この学習ルートを整理する中で、皆さんと一緒に進めていきたいと思っていますし、私自身もいくつかの技術的な点を復習することができます。プログラミングの初心者であろうと、進歩する必要がある経験豊富なプログラマーであろうと、誰もがそこから何かを得ることができると私は信じています。
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