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标题: 【经验篇】学习Python是自学好还是培训班好 [打印本页]

作者: 人工智能    时间: 2018-8-16 17:21
标题: 【经验篇】学习Python是自学好还是培训班好
为了Python的自学党们,黑马真的是拼了!我们不仅有“人工智能+Python学习路线图,还根据以往的经验,总结出学习Python之前的各种问题,想详细了解,从此贴开始吧!!!


先说自学
      学习Python最重要,最重要的是忍住全部引诱,忍住全部痛苦,沉住气。不只是Python,任何编程语言,只要想学好,学到真正有技术,都要一番寒彻骨。自学,就是这样烦躁,有问题要自己研讨,没有私家导师,时间就像容嬷嬷在糟蹋紫薇,失败,无条理,找不到问题本源等各种操蛋事总是一次又一次糟蹋着自己的自傲和信心。有的人没有忍住糟蹋,放弃了这个职业!本来是能够学会的,有点可惜!自学最难的地方是,在自己的封闭的小世界里不断摸索,过程是很艰辛的,需要很强的自制力和学习动力,而且学习的过程得不到反馈,没有比较,无法知道自己学到什么程度,如果有个人指点交流一下,效果是事半功倍的,最怕的是几个月自学之后,不仅没有学好,在压抑封闭的环境下身心健康也受到影响,导致自闭自卑。如果选择自学的话,这些都是应该考虑到的。
再说下培训
      因为自己就是训练出来的,感受到各种优越感和优点。去了班级第一天我们就做毛遂自荐,认识了身边的小伙伴,自古皇上都要有个陪读的小伙伴,小伙伴优点多多啊
1,自己学会了能够鄙视一下他给他讲讲。
2,自己不会能够请教下他,免的把自己憋出内伤。
      上课教师把每个常识点都讲的十分细致,还有时间操练,不会了随时把教师叫过来,真是私家效劳啊。
俄然想到自己的高中,家境贫寒,教师不是最优异的,辅导书不是最好的,家教请不起,走了多少弯路,糟蹋了多少时间,如果家里有钱,请个家教,估计我也上清华北大了
如果家里不差这点钱找个机构仍是值得的,现在的努力都是弥补曾经糟蹋的时间和犯下的过错。真是一刻千金,寸金难买寸光阴啊!如果能有优异的教师,情投意合的小伙伴能够节省多少时间啊,能用一点钱买到了的东西,就不要用时间做交换了。
即使有了老师,有了小伙伴,有了学习空气,也要看自己的努力。最初我真的没有12点之前睡过觉,教师讲过的常识点我都会自己敲代码验证一遍。这样回忆会比较深入。
我个人认为付费的总有他的价值地点!究竟都是那些职业精英花费了汗水和才智总结出来的,如果你没有自己领会过就先不要贬低和辱骂了。领会过的也要问一下自己,你找的培训靠谱吗?无论是Pythonweb开发还是网络爬虫,选一个可以迅速给予你正反馈的言语,先把环境搭起来,“Hello World”打出来,这就是第一步。这极其简略的第一步,对于很多完全自学的同学都十分难,然后,一步一步的做出一个小网页小游戏(哪怕你还看不懂代码,都是一个字一个字照着书上敲的都可以)
对于一切学编程的新人,请紧记:
首先把代码撸起来!
首先把代码撸起来!
首先把代码撸起来!
对任何事都要心有敬畏!对常识也是一样,钻角尖,把每个常识点都自己用代码验证一遍,并有自己的了解!面试的时候就是你绽放光荣的时间!



你想要的传送门:
01、7个你现在应该学习Python的理由
02、初次接触python应该如何系统的自学?
03、初学者学习Python的整体规划与建议
04、初学python用什么编辑器好?
05、黑马与其他培训机构比,有哪些优势
06、没有基础应该怎么学
07、没接触过电脑,能不能学会python啊?
08、学习Python是自学好还是培训班好
09、Python就业方向
10、Python学科具体是干什么的?什么是Python?
11、人工智能这一块课程量涉及多少?工作好找吗?
12、大数据学科也有数据分析,两者主要有什么区别?
13、Python的职业发展方向具体有哪些
14、Python运维工程师是不是比开发岗位要求更高?
15、Python的优势是什么?
16、在传智播客,学完Python学院的所有课以后能具体从事哪些工作?
17、Python都说效率高,1个python工程师=2个PHP工程师=3个java工程师
18、传智Python学科培训和竞争对手的有什么本质区别?
19、Python语言什么样的人最适合学?
20、Python语言这几年的编程语言排行趋势、使用率、市场价值分别如何?
21、现在Python市场怎么样?
22、Python具体是开发什么的呢?
23、Python和PHP的区别?
24、以后想做云计算和大数据 ,现在学习python是不是对后期有一定的帮助?
25、Python课程为什么要加入人工智能?



作者: 人工智能    时间: 2018-8-20 09:02
2018年最新Python学习路线图(内含大纲+视频+工具+书籍+面试)

作者: 人工智能    时间: 2018-8-21 08:46
数据分析系列教程之numpy系列教程





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