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知乎上這么多推崇學(xué)Python入IT行的,如果他們學(xué)完P(guān)ython這一套找不到工作怎么辦?

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Python的語法很簡單,現(xiàn)在幾乎所有人都學(xué)會(huì)了。在我工作的西店,學(xué)校里大多數(shù)人都會(huì)說蟒蛇。許多系都提供教授python的課程。在計(jì)算機(jī)學(xué)院,Java/Python是兩種選擇之一。大多數(shù)人選擇Java,但他們也自學(xué)python。非計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生之所以學(xué)習(xí)Python,是因?yàn)镻ython語法簡單,可以讓他們專注于自己的工作,而不用花更多的時(shí)間在代碼上,犧牲了運(yùn)行速度,但對(duì)運(yùn)行速度并不敏感。所以Python非常流行,而且一開始什么都不做也很合適。

1.

這種語言的最大問題是它不適合軟件開發(fā),因?yàn)殚_發(fā)軟件對(duì)運(yùn)行速度很敏感。它廣泛應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算和人工智能領(lǐng)域。這兩個(gè)領(lǐng)域?qū)?shí)踐者的數(shù)學(xué)要求很高,所以如果他們只懂python就找不到工作。事實(shí)上,這兩個(gè)領(lǐng)域的人不能使用Java?或者C/CPP不會(huì)?事實(shí)上,他們是這樣做的,但他們的重點(diǎn)不是編碼,而是算法和訓(xùn)練模型。此外,眾所周知的框架,如Python和tensorflow,都使用Python作為開發(fā)語言。如果你只學(xué)習(xí)python,那么你可以從AI學(xué)習(xí)API就很好了,最高的級(jí)別是switchman。

2.

對(duì)于那些想轉(zhuǎn)行的人來說,語言是最簡單的。如今,不同語言之間的差異很少,語法層次基本上是相互聯(lián)系的。看了幾天文件,你就能熟悉了。真正決定你水平的是對(duì)算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)和團(tuán)隊(duì)的掌握。其次,是數(shù)學(xué)能力的競爭。一般的高等數(shù)學(xué)體系是不夠的。這取決于數(shù)學(xué)系的書。

3。

我知道現(xiàn)在有很多人工智能的人,現(xiàn)在他們只是在廣播,所以他們每天吹蟒蛇。但是,隨著計(jì)算機(jī)行業(yè)的發(fā)展,開發(fā)仍然是主要任務(wù),而軟件開發(fā)是Java、CPP和C的天下。

作為一名研究生,除了可以用python寫各種算法之外,還應(yīng)該如何提高自己的python水平?

作為一名研究生,你用Python編寫算法。我認(rèn)為你想發(fā)展大數(shù)據(jù)和人工智能。

近年來,隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的爆炸式發(fā)展,Python變得越來越流行。如果你想提高你的Python水平,我想你可以從以下幾點(diǎn)開始

!Apache spark是一個(gè)大數(shù)據(jù)處理框架,計(jì)算速度快,使用方便,支持復(fù)雜分析,有可能取代MapReduce。

盡管Python在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能方面有很好的應(yīng)用,但Python有一個(gè)很大的缺陷。它不支持分布式計(jì)算,但這并不重要。Spark提供了一個(gè)優(yōu)秀的Python接口pyspark。有了它,python在分布式計(jì)算和流計(jì)算方面有了很大的改進(jìn)。

另外,spark的核心RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集與Python中panda的數(shù)據(jù)幀非常相似,可以很容易地相互轉(zhuǎn)換。因此spark賦予Python以分布式方式處理大型數(shù)據(jù)集的能力。

Python有許多強(qiáng)大的web后端框架,如Django、flash等。學(xué)習(xí)這一點(diǎn)可以鞏固Python的基礎(chǔ),并使用Python的高級(jí)用法,如裝飾器、類、魔術(shù)方法、數(shù)據(jù)庫等。

您不能總是在一臺(tái)機(jī)器上使用該型號(hào)。您可以在大數(shù)據(jù)框架和網(wǎng)站中部署模型。這要求您了解后端和分布式計(jì)算。學(xué)習(xí)這兩個(gè)方面,不僅可以提高python的水平,也可以讓你在未來的大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域發(fā)力。