excel软件教程 python自学的好找工作吗？
python自学的好找工作吗？
如果你不经过任何孝道老师的教导。真正自学，思考人的本性，他可以考上任何一个学生，那是一个伟大的人才。他是个思想家。他是一个能思考并成功的人。这是一句老话。他天生有才华。但也有一些可以。自学怎么可能不管用，但它是真正的自学。够了。我说得对吗？请评论一下。非常感谢。辅助工作，如处理excel、基础数据统计、批量处理一些常规的文件操作等。信息获取，如去网站批量获取数据，去系统批量获取查询结果。
3. 数据分析，数据分析，可视化显示等
程序员：
1。做网站和系统，如豆瓣
2. 数据挖掘，舆情分析等
python易于上手，你都用python做什么？
我已经使用Python 7年多了，现在我正在从事视频对象识别算法的开发，使用同样基于Python语言的tensorflow。Python是一种解决所有问题的语言，值得拥有
！我从2012年开始学习机器学习，因为没有指导，我走了很多弯路，浪费了很多时间和精力。一开始，我读了《机器学习实践》一书。虽然我不懂，但我还是把书中所有的例子都跑了一遍，渐渐发现自己不懂算法也能达到预期的效果。然后，我会直接开发我想要的程序。当我遇到需要机器学习的部分时，我会直接复制它。一周后，演示会出来。在这个时候，你会发现你已经开始了。剩下的就是理解每种算法的范围和局限性。
不要掉进无休止的书堆里，练习和做项目
！呃，地铁到了。我要去工作了。我还没做完呢。有机会我会继续讨论
使用C作为底层组件是可以的，但是如果没有面向对象的机制，处理大型项目是不容易的。为什么要用C/C和python进行协作，是因为C/C的运行速度是python的10倍，而python的开发速度是C/C的3倍，如何处理？首先使用Python开发可以使用的软件。当出现性能问题时，使用C/C重写出现性能问题的部分，以优化性能。这样，才能达到最佳的开发效率。当然，如果您在分析问题之初就认为这个地方是性能瓶颈，可以直接用C/C编写，目前这是一种比较好的开发方法，但也有C/C和C#、C/C和Lua的组合。
要如何开始从零掌握Python机器学习？
感谢您的邀请
！作为IT行业从业者和计算机专业教育者，让我回答这个问题。
首先，如果您从学习Python语言本身的角度出发，您不需要配置太高的计算机。普通办公电脑完全可以满足要求，或者大部分在售笔记本电脑都可以满足基本的学习要求。
但是，学习Python通常必须有明确的学习方向。不同的学习方向在计算机配置上仍有一些具体的要求。目前Python的主要学习方向包括web开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发，其中大数据开发和人工智能开发对计算机配置仍有一定的要求。
大数据领域的发展通常对计算机内存有更高的要求。一个重要原因是，大数据平台通常对内存有更高的要求。很多大数据平台至少需要8g内存，而一些商业大数据平台对内存的要求更高。因此，如果你想学习Python，从事大数据开发，就需要配置一个内存，计算机越大越好。另外，对于初学者来说，通常需要通过虚拟机在自己的计算机上构建伪分布式集群，这对内存容量提出了更高的要求。
人工智能的发展通常需要一个强大的GPU，所以如果你想学习Python进行机器学习（深度学习）、计算机视觉等方面的开发，就必须配备一个更好的显示卡，这样会大大提高实验速度。另外，人工智能的发展方向对CPU和内存也有一定的要求。
最后，在硬盘的配置上，最好选择速度更快的固态盘，而且容量不需要太大。
C语言可以做人工智能开发吗？C语言和python是开发人工智能的最佳选择吗？
对于Python学习者来说，他们需要掌握以下技术
网络编程。网络编程在生活和发展中无处不在。哪里有通信，哪里就有网络。它可以称为一切发展的“基石”。对于所有的编程开发人员来说，我们必须知道它是什么，为什么是这样，所以网络部分将从协议、包、解包等底层进行深入的分析。
2. 爬虫开发。所有网络数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集和处理。爬虫开发项目包括跨越式反爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并对scrapy框架的源代码进行分析，了解其原理，实现定制的爬虫框架。
3. 网络开发。Web开发包括前端和后端两部分。前端部分将您从“黑白”带到“彩色”世界，而动态网页的后端部分则是手工开发的。它需要你从10行代码到n百万行代码来实现和使用你自己的微网框架。对框架的解释涵盖了数据、组件、安全性和其他领域的知识。它可以从底层了解其工作原理，控制任何行业主流的web框架环境。
4. It自动化发展。It运维自动化是根据It服务需求，将静态设备结构转化为动态弹性响应的一组策略。目的是减少人工干预，降低人员成本和出错概率。从设计层面、框架选择、灵活性、可扩展性、故障处理，以及如何优化与各大互联网公司的实际案例的联系，如fortress machine、CMDB、全网监控、主机管理等，可以带您开发出企业中最常用的项目。财务分析。财务分析包括学习财务知识和python相关模块。它带你从金融小白到量化交易策略的发展。学习内容包括numpypandasSciPy数据分析模块和其他常用的金融分析策略，如“双倍移动平均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“双刺交易策略”等，让梦想成真，进入金融行业不再是梦想。
6. 人工智能机器学习。随着人工智能时代的到来，首先介绍了深度机器学习课程。它包括机器学习的基本概念和公共知识，如分类、聚类、回归、神经网络和公共类库，并根据周围的事件作为案例，逐步经过预处理、建模、训练、评价和参数化。人工智能是未来科学技术发展的新趋势。Python作为最重要的编程语言，必将有很好的发展前景。现在也是学习python的好机会。
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