序文
20代前半になると、仕事の方向性が定まらず、人生に迷う、多くの学生が遭遇する状況です。男性ファンから「どのテクニックを学ぶのが一番良いですか？」とのプライベートメッセージをよくいただきます。
確かに、男の子が確かなスキルを持っていない場合、彼らは生活や仕事で大きなプレッシャーにさらされるでしょう。すべての道はローマに通ずとはいえ、業界間の格差は依然として大きく、自分に合った高収入の仕事をいかに選ぶかが重要です。
仕事を選ぶときは、将来性の高い人材を選ぶ必要があります。
「市場は大きく、成長傾向にあります。」
現在のデジタル時代の環境では、インターネット技術と産業の恩恵が依然として放出されており、関連産業における技術人材の需要が強い段階にあることは疑いの余地がありません。
インターネット技術にはさまざまな種類がありますが、その中でもビッグデータは徐々に社会の視野に入り、より多くの人に親しまれるようになりました。情報爆発の時代においては、ビッグデータを使いこなすことは、世界の重要なテクノロジーを使いこなすことと同じだと言う人もいます。
国家レベルで見ると、政府部門はビッグデータ技術の発展にますます注目しており、国務院は「ビッグデータの発展を促進するための行動要綱」を正式に発表し、国のビッグデータへの重点が徐々に高まっていることを示している。近年増えてきました。
△ 画像は侵入や削除などインターネットからのものです
インターネット企業の観点から見ると、アリババ、テンセント、ファーウェイに代表される大手インターネット企業はビッグデータ人材を熱望しています。
大手インターネット企業のビッグデータ開発エンジニアの給与:
△ 画像は侵入や削除などインターネットからのものです
仕事を選ぶときは、給料の高い仕事も選ぶべきです。
「人材の差が大きく、給料はすぐに上がります。」
中国商工会議所データ分析部の統計によると、中国における基礎データ分析人材の格差は将来1,000万人以上に達し、人材不足によりビッグデータ関連職の給与もますます高くなっている。
現在、ビッグデータエンジニアの月給は軽く1万元を超えており、北京を例にとると、ビッグデータ開発エンジニアの平均月給は3万8千元で、そのうち3万～5万元の給与を稼ぐエンジニアが最も多く66.7％を占めている。
△ 画像は Zhiyouji からのものですが、侵入または削除された場合は
統計によると、中国のトップインターネット企業では、ビッグデータエンジニアの給与が同レベルの他の職種に比べて30％以上高く、トップのビッグデータ技術人材の年収はゆうに100万を超えている。
ビッグデータ テクノロジー自体の反復であれ、大手企業からのビッグ データに対する強い需要であれ、それらはすべて、ビッグ データの分野では人材が不足しているという同じメッセージを実務者に表明しています。
これにより、ビッグデータ分野への参入が大きなトレンドとなり、将来のより良い発展の機会となっています。
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。
データ収集
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