大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python学习有多难的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Python学习有多难的解答,让我们一起看看吧。
自学编程有多难?
首先,自学编程是当前很多人学习编程的方式之一,自学编程虽然具有一定的难度,但是并不能说成艰难,当前在IT互联网行业内有很多程序员都是通过自学编程实现就业的,所以自学编程是完全行得通的。
自学编程通常需要分为三个阶段,第一个阶段是基本语法的学习,这个阶段并没有太大的难度,对于初学者也几乎没有任何要求,包括学历、外语水平、数学水平等等,所以很多人在学习编程的初期并不会遇到太大的障碍,比如初期学习Python就比较简单。
自学编程的第二个阶段是结合主攻方向来制定学习计划,这个阶段就有难度了,其一是如何选择适合自己的主攻方向,其二是选择好了主攻方向之后,如何制定合理的学习规划,还有就是如何搭建实验场景,这也是一个难点。按照历史经验来看,很多自学者就是在第二个阶段出现了障碍,而要想顺利突破这个阶段,一定要重视与专业人士的交流。
自学编程的第三个阶段是结合应用场景进行编程实践,这个阶段很多自学者也会遇到不小的障碍,因为很多自学者找不到实习岗位,从而无法积累更多的实践经验,这不仅会影响自身编程能力的提升,也会导致就业竞争力下降。
自学编程的重点要放在第二个阶段,当前大数据领域的人才缺口比较大,而且岗位附加值也相对比较高,所以可以重点关注一下大数据方向,目前学习大数据相关也更容易获得实习的机会。
普通二本经济统计学毕业做数据分析师有多难?
程序设计:编程提高了你的统计技能,帮助你“分析大型数据集”,并使你能够创建自己的工具。
定量分析:分析大型数据集的一项重要技能,定量分析将提高你运行实验分析的能力,你的数据策略并帮助你实现机器学习。
产品直觉:理解产品将有助于你进行定量分析,它还将帮助你预测系统行为,建立指标并提高调试技能。
沟通:可能是所有行业中最重要的软技能,强大的沟通技巧将帮助你“充分利用以前列出的所有技能”。
团队合作:就像沟通一样,团队合作对于成功的数据科学事业至关重要。它需要无私,接受反馈并与团队分享你的知识。
这些都是数据分析师必备技能,但是对初学者来说面对大量的数据,还是会感觉到困扰。
普通二本经济统计学毕业,并不影响你成为一名出色的数据分析师。只要你自身业务技能过硬,你就是一名优秀的数据分析师!
多谢邀请!
我要告诉你一点都不难。我就是二本院校的财务管理专业毕业的,刚毕业实习的时候做了几个月的会计,一开始也是就慢慢考证就一直做着,可是慢慢发现自己并不太喜欢这样的工作,我发现自己更偏向理性的逻辑性的输出,所以基于这方面的优势,我转行去做数据分析了,当然这中间付出了很大的努力,但是如果只要努力就可以做到喜欢的工作,那这点苦又算了什么呢?我一开始连Excel都不会使用,所以在技术方面,比如Excel,sql,python等数据分析软件是可以通过学习学会的,而数据分析最重要的是对业务的理解要高于其他人,而不仅仅是做数据,做表。所以真的不难。下面我来分析这个专业的优劣势以便你准备。
经济统计学的优势,如果你在大学里学的比较扎实,就是学得不好也没关系,至少你的大脑对这些概念有印象,现在补起来也是很快的。比如数据分析经常要用到的统计学原理,什么平均数、中位数、什么分布、概率什么的。这些概念性的东西想必你一定很熟悉,但是你需要知道的是这些东西在什么场景用才是你需要学的,所以你需要在具体的工作中去学习这些知识就会学习得很快。还有一点就是理性和逻辑思维强,大学四年下来基础上是具备分析问题的能力,经常在书本中讲到的SWOT分析、杜邦分析模型都是可以用到我们的工作当中去。而且现在数据分析招聘一般规定的专业是计算机、统计学、经济学专业为主的。所以你的优势在,就不难找到你的第一份工作。
那你需要在哪些方面努力呢?你说你是应届毕业生,所以你需要一份项目经历或者比赛比如kaggle、阿里天池上有很多竞赛都可以参加,一开始会很难,什么都不懂,那就看别人的代码,自己一遍一遍敲出来,再去理解他为何这样写。慢慢坚持几个月,你的进步是很大的。
对于数据分析技能,可以去招聘网站上看企业需要什么,或者你看中哪家企业,就特别去准备这家企业,上面提到的sql语句也是很重要的,网上也有很多***,随便一搜就出来了,特别是学完就要立马测试,及时巩固,不然到了面试会因为紧张而答不出来,对于python也不需要学的太深,一般的基础加上几个包就够了,在工作中也很少用上。Excel的话,只要知道一些函数公式[_a***_]用,数据***,图表就基本可以搞定面试了。
如果你有更多的疑问,可以来私信我,我可以分享我的经验和一些资料。
我是Datalker,数据科学爱好者,终身学习者,欢迎关注我,分享最新数据领域咨询。
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