Einwöchiges Camp-Lernen
Ich habe beschlossen, einen mutigen Schritt zu wagen und an meinem allerersten Datenkarriere-Bootcamp teilzunehmen, das von LuxDevHQ organisiert wurde. Es handelt sich um ein 5-wöchiges Bootcamp, das praktische Datenkenntnisse vermittelt. Das Bootcamp zielt darauf ab, einem eine breite Palette an Datenkompetenzen in mindestens vier Spezialgebieten näherzubringen.
Die erste Woche begann mit der Infositzung, in der ich die Programmeinführung durchlief, mir das Programm vorgestellt und die gesamten Programmerwartungen erläutert wurde.
Während dieser ersten Woche habe ich viele Dinge gelernt, darunter:
Ich habe ein besseres Verständnis der Datenanalyse und der verschiedenen Rollen in den verschiedenen Spezialgebieten, einschließlich Datenanalyst, Datenwissenschaftler, Dateningenieur und Analysetechnik.
Ich konnte die notwendigen Systeme und Tools installieren und die Umgebung schaffen, in der ich üben kann. Zu den Systemen, die ich installiert habe, gehören Python-Anaconda, D-Beaver und Power BI.
Ich habe mich bei kaggle registriert und die Wetterdaten importiert, um damit zu arbeiten. Dann habe ich die Python-Pakete (Pandas und Numpy) installiert, die zum Lesen und Laden der Daten in mein Jupyter-Notebook erforderlich sind, und mehrere Datenanalyseaktivitäten am Datensatz durchgeführt.
Ich habe mir praktische Kenntnisse angeeignet und verstehe, wie man SQL verwendet, um mit Datenbanken zu interagieren und Daten zu extrahieren.
Systeme und Tools, deren Verwendung ich gelernt habe
D-beaver - SQL
Jupyter-Notizbuch
Forschung und Aktivitäten, die ich durchgeführt habe
a)Datensatz laden
b)Datensätze nach Bedingung filtern
c)Zählen Sie Datensätze nach Bedingung
d)Überprüfen Sie, ob Werte fehlen
e)Spalten umbenennen
f) Berechnen Sie zusammenfassende Statistiken, z. B. ermitteln Sie die mittlere Sichtbarkeit eines Datensatzes.
Ich freue mich darauf, in der zweiten Lernwoche mehr über die Datenerfassungstechniken zu erfahren. Ich möchte Datenanalysefähigkeiten nutzen, um das Kundenserviceerlebnis zu verbessern und bessere Kundenservicestrategien umzusetzen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEinwöchiges Camp-Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.
