python如何学习
功能如此强大、高效的Python,却非常的简单好学,这让学它的同学爱不释手,也让越来越多的互联网企业开始用Python来做主要的开发语言,比如谷歌、Facebook(现Meta)、豆瓣、知乎等知名互联网公司都在使用Python进行开发。

因为Python应用领域广,被使用的企业多,让相关开发人才的需求不断增加,特别是大数据、人工智能等领域的高速发展,让“Python+”人才备受企业青睐。
据第三方平台统计,现在各个热门城市的互联网企业、数字化转型的企业都在高薪招聘“Python+”人才,比如Python+大数据开发相关人才的招聘平均薪资,在北京已经达到了 26.3k !在非一线城市的薪资也非常具有吸引力!

△ 各大热门城市招聘大数据人才的平均薪资
所以,如果你已经在学Python了,一定要好好学。如果你还没开始学Python,劝你尽快开始!入手Python技能,不亏!
在这一缺口之下,大数据人才的薪资也一直在飙升,不仅在一线城市能找到高薪工作,在新一线、省会城市的就业也非常出色!
薪资高、缺口大,自然成为职场人的“薪”选择!
任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线,才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂,难度较大,为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图,帮大家理清思路,攻破难关!
Python+大数据学习路线图详细介绍
第一阶段 大数据开发入门
学前导读:从传统关系型数据库入手,掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL,对后续学习打下坚实基础。
1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通
MySQL是整个IT基础课程,SQL贯穿整个IT人生,俗话说,SQL写的好,工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0,学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。
2022最新MySQL知识精讲+mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程
第二阶段 大数据核心基础
学前导读:学习Linux、Hadoop、Hive,掌握大数据基础技术。
2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石,是整个大数据开发的入门,是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容:Linux、Hadoop、Hive,就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。
2022最新大数据Hadoop入门视频教程,最适合零基础自学的大数据Hadoop教程
第三阶段 千亿级数仓技术
学前导读:本阶段课程以真实项目为驱动,学习离线数仓技术。
数据离线数据仓库,企业级在线教育项目实战(Hive数仓项目完整流程)
本课程会、建立集团数据仓库,统一集团数据中心,把分散的业务数据集中存储和处理 ;目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线,涵盖了项目的完整工序 ;掘分析海量用户行为数据,定制多维数据集合,形成数据集市,供各个场景主题使用。
大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库,在线教育项目实战(Hive数仓项目完整流程)
第四阶段 PB内存计算
学前导读:Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言,在3.2版本的更新中,高亮提示内置捆绑Pandas;课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势,全网首家加入Python on Spark的内容。
1.python入门到精通(19天全)
python基础学习课程,从搭建环境。判断语句,再到基础的数据类型,之后对函数进行学习掌握,熟悉文件操作,初步构建面向对象的编程思想,最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。
全套Python教程_Python基础入门视频教程,零基础小白自学Python必备教程
2.python编程进阶从零到搭建网站
学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。
Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程,从零搭建网站全套教程
3.spark3.2从基础到精通
Spark是大数据体系的明星产品,是一款高性能的分布式内存迭代计算框架,可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发,课程的讲解注重理论联系实际,高效快捷,深入浅出,让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。
Spark全套视频教程,大数据spark3.2从基础到精通,全网首套基于Python语言的spark教程
4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战
通过大数据技术架构,解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据,基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。
全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战,Hive+Spark构建企业级大数据平台
相关文章:
python如何学习
功能如此强大、高效的Python,却非常的简单好学,这让学它的同学爱不释手,也让越来越多的互联网企业开始用Python来做主要的开发语言,比如谷歌、Facebook(现Meta)、豆瓣、知乎等知名互联网公司都在使用Python…...
Centos7更新php7.2版本升级
之前搭建的LNMP环境php使用yum安装的版本为7.2,现有项目wordpress安装wp插件需要php7.4版本的支持,需要在原来的环境更新php版本。 一、卸载php7.2 yum remove php*原先的安装方式是yum安装直接yum remove就可以卸载否则需要rpm命令查询,按…...
操作系统学习笔记---计算机系统概述
目录 概念 功能和目标 特征 并发 共享(资源共享) 虚拟 异步 发展与分类 手工操作阶段(无OS) 批处理阶段 单道批处理系统 多道批处理系统 分时操作系统 实时操作系统 网络操作系统 分布式计算机系统 个人计算机操…...
uniapp H5 navigateBack无法返回上一层级
项目场景: 提交表单后需要返回上一级 原因分析: H5在PC端打开,当前页面重新加载的情况下,出现navigateBack不能返回,由于H5端页面刷新后返回页面栈会消失 //提交 const handleSubmit async () > {form.value?.a…...
Android性能优化之应用瘦身(APK瘦身)
关于作者:CSDN内容合伙人、技术专家, 从零开始做日活千万级APP。 专注于分享各领域原创系列文章 ,擅长java后端、移动开发、人工智能等,希望大家多多支持。 目录 一、导读二、概览2.1 apk组成 三、优化方向3.1 源代码3.1.1 代码混…...
C语言数组和指针笔试题(二)(一定要看)
目录 字符数组二例题1例题2例题3例题4例题5例题6例题7总结 字符数组三例题1例题2例题3例题4例题5例题6例题7 字符数组二 char arr[] {a,b,c,d,e,f} 1:printf("%d\n", strlen(arr)); 2:printf("%d\n", strlen(arr0)); 3:printf("%d\n", strlen(…...
uniapp——实现在线选座功能——技能提升
首先声明一点:下面的内容是从一个uniapp的程序中摘录的,并非本人所写,先做记录,以免后续遇到相似需求抓耳挠腮。 这里写目录标题 效果图代码——html部分cu-custom组件anil-seat组件 代码——jscss部分 效果图 代码——html部分 …...
领域驱动设计:微服务的各种边界
文章目录 演进式架构微服务还是小单体?微服务边界的作用 在用 DDD 进行微服务设计时,我们可以通过事件风暴来确定领域模型边界,划定微服务边界,定义业务和系统运行边界,从而保证微服务的单一职责和随需而变的架构演进能…...
MySQL之数据类型
目录 一、MySQL数据类型分类 二、数值类型 1、整数类型 2、bit类型 3、小数类型 三、字符串类型 1、char 2、varchar 3、char和varchar比较 四、日期和时间类型 五、enum和set 一、MySQL数据类型分类 MySQL 数据类型可以大致分为以下三类: 数值类型:用于…...
词法作用域改变词法作用域
一、词法作用域 1.定义: 为什么叫词法作用域?因为大部分标准语言编译器的第一个工作阶段叫作词法化,词法化的过程会对源代码中的字符进行检查,如果是有状态的解析过程,还会赋予单词语义。 简单来说࿰…...
关于C++的隐藏 (hidden),重载(overload),重写(override)小结。
关于隐藏 (hidden) 假如继承以后,子类出现父类同名函数, 即使参数的形式不同, 也会导致父类的函数隐藏, 不参与函数匹配,不能使用。 这个链接讲的不错。https://zhuanlan.zhihu.com/p/575423511 #include <iostrea…...
算法通关村18关 | 透析回溯的模板
回溯有清晰的解题模板, void backtracking(参数){if (终止条件){存放结果;return;}for (选择本层中的集合元素(画成树,就是树节点孩子的大小) {处理节点;backtracking();回溯,撤销处理结果;}} 1. 从N叉树说起 在回溯之前&#x…...
【论文阅读】Untargeted Backdoor Attack Against Object Detection(针对目标检测的无目标后门攻击)
文章目录 一.论文信息二.论文内容0.摘要1.论文概述2.背景介绍3.作者贡献4.重点图表 一.论文信息 论文题目: Untargeted Backdoor Attack Against Object Detection(针对目标检测的无目标后门攻击) 发表年份: 2023-ICASSP&#x…...
分库分表---理论
目录 一、垂直切分 1、垂直分库 2、垂直分表 3、垂直切分优缺点 二、水平切分 1、水平分库 2、水平分表 3、水平切分优缺点 三、数据分片规则 1、Hash取模分表 2、数值Range分表 3、一致性Hash算法 四、分库分表带来的问题 1、分布式事务问题 2、跨节点关联查询…...
[golang 流媒体在线直播系统] 2.搭建基于golang的流媒体服务器实现拉流推流,以及Html客户端拉取hls类型的流
一.使用 Go 语言的开源框架Livego搭建流媒体服务器 1.Livego 框架的介绍 Go 语言拥有强大的 服务器性能 ,golang 在语言级别解决了 多进程并发 的问题,支持 多核 CPU均衡使用 ,支持 海量轻量级线程 ,所以非常适合做 流媒体服务器 .而 livego 是基于golang 开发的简单高效的…...
9月12日作业
作业代码 #include <iostream>using namespace std;class Shape { protected:double cir;double area; public://无参构造Shape() {cout<<"无参构造"<<endl;}//有参构造Shape(double c, double a):cir(c), area(a){cout<<"有参构造&quo…...
React框架下如何集成H.265网页流媒体视频播放器EasyPlayer.js?
H5无插件流媒体播放器EasyPlayer属于一款高效、精炼、稳定且免费的流媒体播放器,可支持多种流媒体协议播放,可支持H.264与H.265编码格式,性能稳定、播放流畅,能支持WebSocket-FLV、HTTP-FLV,HLS(m3u8&#…...
《向量数据库》——向量数据库的使用场景有哪些?
向量数据库在许多应用领域都有广泛的用途,特别是那些需要存储、检索和分析向量数据的场景。以下是一些常见的向量数据库使用场景: 1、相似性搜索: 推荐系统:用于根据用户的历史行为或兴趣,搜索相似用户或物品,以提供个性化推荐。图像检索:允许用户通过图像查询相似的图像…...
Java 中 List 集合取补集
交集 Intersection 英 [ˌɪntəˈsekʃn] 并集 Union 英 [ˈjuːniən] 差集 difference of set 补集 complement set 英 [ˈkɒmplɪment] Java 中 List 集合取交集 Java 中 List 集合取并集 Java 中 List 集合取差集 Java 中 List 集合取补集 # 求两个集合交集的补集 List&l…...
我的个人网站——宏夏Coding上线啦
网站地址:宏夏Coding Github地址:🔥🔥宏夏coding网站,致力于为编程学习者、互联网求职者提供最需要的内容!网站内容包括求职秘籍,葵花宝典(学习笔记),资源推…...
浏览器访问 AWS ECS 上部署的 Docker 容器(监听 80 端口)
✅ 一、ECS 服务配置 Dockerfile 确保监听 80 端口 EXPOSE 80 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]或 EXPOSE 80 CMD ["python3", "-m", "http.server", "80"]任务定义(Task Definition&…...
基于距离变化能量开销动态调整的WSN低功耗拓扑控制开销算法matlab仿真
目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.算法仿真参数 5.算法理论概述 6.参考文献 7.完整程序 1.程序功能描述 通过动态调整节点通信的能量开销,平衡网络负载,延长WSN生命周期。具体通过建立基于距离的能量消耗模型&am…...
阿里云ACP云计算备考笔记 (5)——弹性伸缩
目录 第一章 概述 第二章 弹性伸缩简介 1、弹性伸缩 2、垂直伸缩 3、优势 4、应用场景 ① 无规律的业务量波动 ② 有规律的业务量波动 ③ 无明显业务量波动 ④ 混合型业务 ⑤ 消息通知 ⑥ 生命周期挂钩 ⑦ 自定义方式 ⑧ 滚的升级 5、使用限制 第三章 主要定义 …...
8k长序列建模,蛋白质语言模型Prot42仅利用目标蛋白序列即可生成高亲和力结合剂
蛋白质结合剂(如抗体、抑制肽)在疾病诊断、成像分析及靶向药物递送等关键场景中发挥着不可替代的作用。传统上,高特异性蛋白质结合剂的开发高度依赖噬菌体展示、定向进化等实验技术,但这类方法普遍面临资源消耗巨大、研发周期冗长…...
【Oracle】分区表
个人主页:Guiat 归属专栏:Oracle 文章目录 1. 分区表基础概述1.1 分区表的概念与优势1.2 分区类型概览1.3 分区表的工作原理 2. 范围分区 (RANGE Partitioning)2.1 基础范围分区2.1.1 按日期范围分区2.1.2 按数值范围分区 2.2 间隔分区 (INTERVAL Partit…...
PHP 8.5 即将发布:管道操作符、强力调试
前不久,PHP宣布了即将在 2025 年 11 月 20 日 正式发布的 PHP 8.5!作为 PHP 语言的又一次重要迭代,PHP 8.5 承诺带来一系列旨在提升代码可读性、健壮性以及开发者效率的改进。而更令人兴奋的是,借助强大的本地开发环境 ServBay&am…...
Kubernetes 网络模型深度解析:Pod IP 与 Service 的负载均衡机制,Service到底是什么?
Pod IP 的本质与特性 Pod IP 的定位 纯端点地址:Pod IP 是分配给 Pod 网络命名空间的真实 IP 地址(如 10.244.1.2)无特殊名称:在 Kubernetes 中,它通常被称为 “Pod IP” 或 “容器 IP”生命周期:与 Pod …...
深度学习之模型压缩三驾马车:模型剪枝、模型量化、知识蒸馏
一、引言 在深度学习中,我们训练出的神经网络往往非常庞大(比如像 ResNet、YOLOv8、Vision Transformer),虽然精度很高,但“太重”了,运行起来很慢,占用内存大,不适合部署到手机、摄…...
python打卡第47天
昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天 知识点回顾: 热力图 作业:对比不同卷积层热图可视化的结果 def visualize_attention_map(model, test_loader, device, class_names, num_samples3):"""可视化模型的注意力热力图,展示模…...
python打卡day47
昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天 知识点回顾: 热力图 作业:对比不同卷积层热图可视化的结果 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import D…...
