Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

最近数据分析越来越火，身边不少人跳入这个行业，我也经常在网上看到许多小伙伴提出很多这样的困惑：开发出身，想转行数据分析，但没有实战经验，面试很难！是从 Python 入手还是 R 语言？常用的算法有哪些？可以练手做项目的数据库去哪里找？好用的爬虫工具又有哪些？网上看了很多文章，依然杂乱无章，有系统性的资料推荐吗？我当时学数据分析也有同样的苦恼，资料看了一大堆，总是一知半解，没有老师时时给你解答问题

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首先小编想和大家探讨一下什么是大数据时代？大数据时代会带给个人和企业什么样的变化？在大数据时代我们该做些什么？1.大数据时代大数据时代是指利用大数据技术对海量数据进行处理和分析，以获取有价值的信息和知识。在这个时代，数据已经成为了一种重要的资源，对于企业和个人的决策和发展都具有重要的意义。大数据时代的到来，主要得益于互联网和信息技术的快速发展。随着社交媒体、电子商务、物联网等领域的普及，数据量呈爆

转自：网络对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。在这篇文章中，小编将对机器学习中所使用的优化算法做一个全面的总结，并理清它们直接的脉络关系，帮你从全局的高度来理解这一部分知识。

返回百度文库，我们仔细看看源代码，其实我们可以发现，随着页面的变化，源代码是不断改变的，每次都只有3张图片的url。并且这个页码数也有一定的规律，如果在第二页，那么图片就是1，2，3，如果在第三页，图片就是2，3，4。但是，从常识来讲，如果网页的内容是异步加载的，那么直接通过百度搜索，是搜索不到网页内部的内容的，但是很显然，我们每次通过百度搜索都是可以直接找到文库中的文本内容的。对待异步加载的数据

1.批量操作：当要处理众多Excel文件时，例如出现重复性的手工劳动，那么使用Python就可以实现批量扫描文件、自动化进行处理，利用代码代替手工重复劳动，实现自动化，是Python第一个比Excel强大的地方2.大型文件，当Excel文件超过几十兆、甚至上百兆时，打开文件很慢、处理文件更加慢，这时候若使用Python，会发现处理几十兆、几百兆甚至几GB都是没有问题的。

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对比上述几款IDE，总结如下：开发生产级应用，使用 Pycharm。大多数情况下，社区版就足够了；开发轻量级代码，使用Visual Studio Code；像机器学习一样处理数据，使用Jupyter Notebook；在GPU或TPU上运行代码，选择Colaboratory；

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