序文
Python は、さまざまな分野で広く使用されている高水準プログラミング言語です。その強力な機能には主に次のようなものがあります。
学習と使用が簡単: Python は読み書きが簡単なシンプルで明確な構文を備えているため、多くの初心者にとって最適な言語となっています。
強力なライブラリのサポート: Python には、データ分析、機械学習、Web クローラー、Web 開発などのさまざまな分野をカバーする多数の標準ライブラリとサードパーティ ライブラリがあります。
優れた移植性: Python は、Windows、Linux、Mac OS などのさまざまなオペレーティング システムで実行できます。
複数のプログラミング パラダイムのサポート: Python は、プロセス指向、オブジェクト指向、関数型プログラミングなどの複数のプログラミング パラダイムをサポートします。
Python には、データ分析、機械学習、Web 開発、自動テスト、Web クローラーなど、幅広いアプリケーションの方向性があります。
Python を学習するためのヒントをいくつか紹介します。
基礎知識を学ぶ:まず、Python の基本的な構文とデータ構造、およびオブジェクト指向プログラミングの基本概念を理解し、強固な基礎を築く必要があります。
実践的な操作:実践的な操作を通じて Python を学び、マスターします。簡単なスクリプトや小さなプロジェクトから始めて、徐々に複雑なプログラミングに進むことができます。
トレーニングやコースを受講する: Python を学習するためのオンライン コースやトレーニングが多数あります。
書籍やドキュメントを読む:『Python Core Programming』、『Python プログラミング 入門から実践まで』など、Python を深く理解するのに役立つ優れた書籍やドキュメントが数多くあります。
コミュニティに参加する: Python コミュニティのディスカッションやアクティビティに参加すると、最新のテクノロジーのトレンドについて学ぶことができ、また他の人から学び、助けを求めることもできます。Python は長年開発が続けられており、必要な学習量も年々増加していますが、関連する講座を独学で学習することはお勧めできません。学習の方向性や目標を明確にしたい場合は、正しい学習方法と考え方をマスターしてください。効率的な学習結果を享受でき、その収穫はトレーニング クラスで直接学ぶことができます。これにより時間を大幅に節約できます。
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。効果的な情報をご活用ください。
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、得られたデータからあるモデルを導き出し、そのモデルを使って予測を行うという、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や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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