学python，怎么学才能快速高薪?

大数据技术与应用专业学什么 有哪些内容

学习一种编程语言，首先要找一款合用的集成开发工具，似乎是自然而然的想法。为什么不呢?IDE可以自动补齐，可以一键运行，还可以断点调试。使用IDE开发项目，就像驾驶一辆内饰豪华的汽车，尽情享受驾驶的乐趣就好了，谁还去关心引擎盖里面发动机是如何工作的呢?

编程就像是驾驶，程序员就是司机，而且是职业司机，不是把驾驶当成通勤技能的各色白领金领。既然是职业司机，就不能满足于打着领结、戴着白手套驾驶内饰豪华、配置高端的汽车，而是必须具备打开引擎盖子维修和保养的能力。

基于这个观点，我不建议初学者一开始就使用集成开发工具。对于python这样一种解释型的脚本语言，一款趁手的编辑器就足够了。

linux平台上，vim或者emacs都足够好(如果你通晓二者或者其中之一的话，请接受我的敬意);windows平台上，我推荐使用notepad++。python初学者使用编辑器而非IDE的好处是：

专注于python本身，而不是被工具使用问题所困扰。君不见，知乎上关于pycharm和vscode的使用说明、常见问题的解决方案，多得几乎超过了讨论python本身

手工运行代码，可以更直观、更深刻地了解脚本的解释执行过程，手工调试代码，有助于代码优化，提高代码把控能力，可以更好地使用pip安装和管理第三方模块

习惯使用IDLE，这是学习python最好的方式

解释型语言的优势，就是可以写一句执行一句，想到哪儿写到哪儿，不必像编译型语言那样得把程序全部写完，编译成功后才能运行。

我特别喜欢使用python的IDLE，甚至拿它当计算器用。很多时候，我用IDLE验证代码的写法是否正确，查看模块是否安装成功以及版本号。IDLE支持tab键自动补齐，我经常用这个功能查看某个对象的方法和属性。

• import numpy as np
• np.__version__
• '1.17.0'
• np.hypot(3,4)
• 5.0
• def factorial(n): # 计算n的阶乘
• if n == 0: # 递归出口
• return 1
• return n*factorial(n-1) # 向递归出口方向靠近的自身调用
• factorial(5)
• 120
• _*2-100
• 140

小技巧

• 1、tab键自动补齐
• 2、光标移动到执行过的语句上敲击回车，可以重复这个命令
• 3、下划线(_)可以获取最后一次执行结果
• 4、关于python，你不是懂得太少，而是知道得太多了

很多 python 初学者热衷于观看各种网络教程、视频教程，甚至还做了很多笔记。经过了长时间的学习之后，发现自己还是无法驾驭python。在我看来，出现这个问题的原因，不是因为他们懂得太少，而是知道得太多了——准确说，是在初级阶段学习了高级阶段的课程。

学习是一个循序渐进的过程，而编程又一门实践性很强的艺术，因此学习编程需要不断地重复“学习-实践”。不要认为跟着教程敲几行代码就叫实践，那还是学习的过程。

真正的实践，就是写一个让自己满意的代码，实现一个独立的功能。比如，初学者可以实现从一个文本文件读出内容，做些特别处理，再写入另一个文件，或者写一些算法函数等。有一定基础之后，可以写一个socketserver，或者写个小游戏。

大数据技术与应用专业学什么 有哪些内容

大数据技术与应用学的是面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

大数据技术与应用学的是什么

大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，主修的课程有面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。学习的内容包括数据采集、数据分析与挖掘、数据可视化以及数据底层架构。

大数据技术与应用

大数据技术与应用是高校计算机类专业，该专业的研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。