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夕阳西下,行业内卷,土木转行Python的几个方向?

摘要:廖雪峰区块链零、背景近一段时间有不少土木或兄弟专业的朋友加一、基础一等公民“函数”自不用说,类的继承、重载必须要弄懂;至于列表推导式、Map、Reduce、Lamda、装饰器等,在实践过程中可以慢慢掌握;数据结构、排序、线性表、堆栈、树、图,该啃的还得慢慢啃;各种设计模式也得有所了解。二、爬虫最好从
零、背景

近一段时间有不少土木或兄弟专业的朋友加一、基础

一等公民“函数”自不用说,类的继承、重载必须要弄懂;至于列表推导式、Map、Reduce、Lamda、装饰器等,在实践过程中可以慢慢掌握;数据结构、排序、线性表、堆栈、树、图,该啃的还得慢慢啃;各种设计模式也得有所了解。

二、爬虫

最好从Requests、BeautifulSoup开始,然后了解多进程、多线程、异步、IP池等;再然后爬虫框架Scrapy;验证码识别,最好是在GitHub找相同的范例,感兴趣的话可以跳转到机器学习或者深度学习;或者直接用Selenium等重器,保存Cookies,再爬数。

单单招聘爬虫工程师的岗位不多,而且多多少少存在法律风险,甚至可能被背锅,具体不表。

夕阳西下,行业内卷,土木转行Python的几个方向?

三、数据分析

虽然有很多公开的数据,但是更多的时候需要你有一定的爬虫取数技能,保证你准备分析的数据是新鲜可用的。

Pandas绕不开,而且熟悉该库是必须的技能;存储数据,SQL、NoSQL的数据库至少得熟系一种;数据可视化库一大堆,Matplotlib、Plotly、Bokeh,可以忘掉Tableau、PowerBI等应用,你的目标至少应该是做一个可视化座舱,即Web数据可视化。

Sklearn绕不开,回归分析、时间序列预测总的会;爬虫遇到验证码,分类算法有帮助;没准BOSS脑子一抽还得让你分析一些评论的好坏,自然语言的情感分析好歹得会点。这个阶段在了解基本概念的基础上、会调包、调参,先入门。

走到这里,作为跨界者,才感觉到算法上的无力;回头再刷算法,苦哈哈!

求职数据分析师?可能还不够,Pyspark、Hadoop等等,你还得自行搜索相关招聘需求。

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四、网站建设

如果只是写一份分析报告,用静态图展示,那你只能算是初级的数据分析者;想要更深挖掘自己潜能,Web动态数据可视化必须有。

Django还是Flask或是Webpy,随便选,我选择的Flask,而且数据库使用MongoDB。题外话,之所以选择MongoDB,是由于非关系型数据库存数灵活,且Bson数据格式和Json本就是近亲,RestfulAPI使用起来不要太舒服。可惜的是,Flask+mongoDB这个套装,没有很好的教材,很大程度上需要在Github和搜索引擎中慢慢摸索,有不少坑需要填,但值得去挑战。

小程序开发,必须有。目前在我来看,Web网页用来展示数据尚可,但是用户系统及部分业务场景最好封装在小程序中(反爬、裂变),现阶段推荐

求职Web开发者?可能还不够,JavaScript、CSS、Html,框架VUE、Bootstrap;拿出自己的作品,Talk is cheap。

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五、深度学习

Python无外乎TensorFlow或Pytorch等,请君随意,这个我也不懂。就我目前接触的业务场景,Sklearn够用了。

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六、测试运维

不知道、不瞎说,自己可以到相关招聘网站对照技能树。

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七、有没有必要报培训班?

如果你想要短期内求职成功,有必要报班,毕竟授业有专攻!

如果你打算长期磨炼,散修打怪,那么可以

End,life is short,I use Python!

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