Python の人気は誰の目にも明らかですが、その理由は、Python は始めやすく、就職も容易であり、就職先の選択肢も多いため、初心者が始めるのに最適であると言えます。
しかし、多くの友達は独学を選択し、遠回りをし、一定期間勉強しても次はどうやって勉強すればいいのか分からず、学習ルートが不可欠です。
今回編集者が持ってきたのは、学習ロードマップと友人から入手したサポート学習教材の完全なセットで、Python 学習のあらゆる側面を網羅しており、文献はフルカラーで鮮明な手書きで、学習や視聴に非常に適しています。 。
マインドマッピング
サポートビデオ
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私の考えでは、「大きな努力は奇跡を生む」などと最初からあちこちにあるG学習リソースを集めて学習するよりも、自分自身の学習目標と学習経路を明確にする方が現実的です。
主要な各ブランチについて説明する内容を見てみましょう。
1. Python の基本は
非常に重要です。Python は簡単に応用できるため、人々は私がすべてを知っていると思わせがちですが、実際にはまだあまり知りません。それ。
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2.爬虫類段階
クローラーに興味がある人も多いはずですよね？
クローラーはクローラーエンジニアだけが利用するものではなく、空いた時間に自分の好きなものをクロールすることもできますし、日常のOAやeコマースでの商品情報の取得、販売データの分析などのアルバイトをすることも可能です。報告などを待たせる。
ほとんどのクローラーは、「リクエストの送信 - ページの取得 - ページの解析 - コンテンツの抽出と保存」というプロセスに従い、実際にブラウザを使用して Web ページの情報を取得するプロセスをシミュレートします。
したがって、クローラーの簡単な学習パスは次のようになります。
- Python パッケージを学習し、基本的なクローラー プロセスを実装する
- 非構造化データのストレージを理解する
- Scrapy を学び、設計されたクローラーを構築する
- データベースの知識を学び、大規模なデータの保存と抽出に対処する
- 特殊サイトのクローリング対策のさまざまなテクニックをマスターする
- 分散クローラーにより大規模な同時収集を実現し、効率化を実現
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3. Python データ分析
データ分析も現在人気の方向性であり、これを行うために Python を使用することは他の言語よりもはるかに優れています。
しかし、多くの場合、データ分析だけでは面白くないため、データをクロールするクローラー機能があればより良いでしょう。（クローラで取得したデータを解析し、ルールを解析し、商品化に活用します）
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4. Python 機械学習
最近はさまざまな種類の人工知能がありますよね? 機械学習は人工知能の一分野であり、自然言語処理、検索エンジン、さまざまな認識技術、データマイニングなど、その応用分野は多岐にわたります。
難しいことは言うまでもありませんが、アルゴリズムが分からない人は触らないでください、一度触ってしまうと、ガウス過程回帰、線形判別分析、決定木、線形回帰などがいろいろ出てきます。 ..
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5. データベースとETLデータウェアハウス
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6. 結論
多くの人がプログラミングを学ぶのが難しいと感じていますが、その主な原因は能力や性別、その他の理由ではなく、間違った習得方法にあります。学習方法が間違っているとプログラミングの思考や能力が育たないのは因果関係です。
プログラミング学習のプロセス、経験の要約は次のように要約できます:
1) 本を読む、ブログを読む、コースを受講する、ビデオを見るなど
2) 本やブログのコードを真似して再現する 再現は重要ではありません。考えることが重要です⚠️
3) 他の人のアイデアを考えて学んだ後、本やブログから離れ、完全に自分で機能を実装します
4) 自分でいくつかのデモを実装し、他の人のプロジェクトコードを見て、他の人と議論し、コーディングを改善します
5) 他者のフレームワークおよび要件の下でビジネスを実装するコードを作成する6)他者
が設計したモジュールの実装を担当する
7) ビジネス モジュールを独自に設計し、開発および実装する
8) 大規模なプロジェクト フレームワークの設計と分割を担当する他の人を開発に導く
9) その他の高レベルのアーキテクチャおよび管理作業は、もはや単なるコードではありません。これで、この能力が身についたので、
今日の共有はここまでです。
上記の参考経験から学び、自分自身に適用することができます。人それぞれ状況が異なり、トップの学習計画も異なるため、自分の状況に応じてリアルタイムで調整する必要があります。
上記のチュートリアルを皆さん向けにまとめましたので、学習中の皆さんのお役に立てれば幸いです。
入手方法:
