大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于linux 开发 学习路线的问题,于是小编就整理了3个相关介绍Linux 开发 学习路线的解答,让我们一起看看吧。
c#学习路线?
我大概从从C# 1.0一直到用到现在c# 8,从windows,mac然后linux(c# .net core支持linux),也做个几个大型得项目。c#的现在包含的东西特别的多,从web,移动端,到window桌面,然后到人工智能 等等,可以参考一下面的图
关于如何学习,我建议学习任何技术,一般要先从具体的基本的技术下手(比如说基本语法,类库等等)然后到更高级的抽象技术(比如说设计模式,软件架构等),然后一边工作,一边学习,把学到东西,应用到工作当中。下面说一下我的具体学习路径,
1.c#基本的语法和类库(wpf,wcf,asp.net mvc,ML.net 等等),看视频,买书都行,很多免费的。
2.C# 整洁编码(clean code in C#)
4.C# OOP以及抽象的艺术
python的自学路线都有哪些?
Python 学习路径图
名称 链接 说明
Py Code Examples 精细到方法级别的代码案例
Py Module of the Week 每篇介绍一个 Py标准库的使用
Python真的是太火了,现在高考都要加入Python,看来人工智能太强大了!不多说废话了,直接来上线路图了。
目前,小编主要是在黑马程序员***库学习Python,主要******如下:
想要教程也可直接私信
系统的学习一下会更好,基础,高级,项目,就业进行系统的学习,少走弯路,规避掉很多在自学过程中遇到的问题,比如说遇到问题没人解答,没有系统的就业指导,新技术不知道去哪里学习等这些问题;
以前在“ 如鹏网 ”上了解过Python,挺不错的,有网络的地方就可以学习,根据自己的时间来灵活安排学习进度,把空余的时间充分的利用起来,也有更多的时间来练习项目,夯实基础;
有问题随时提问,老师实时在线答疑,口碑不错,基本上都是慕名而去的,每个章节的后面都有相应的练习题和面试口才题,需要以录音的方式进行提交,老师会进行批改,直到通过为止,为以后的面试做准备;
毕业前,老师会专门讲解“如何写简历、如何投简历、如何面试、如何谈薪资避免贱卖”,并对每位同学的就业全程进行指导。有新的课程更新了,也是可以继续免费申请了来学习的,有详细的课程体系,具体的可以到如鹏网***上去了解一下;
第一部分:Python[_a***_]
第二部分:数据库开发
想自学大数据,不知道从哪里学起,有什么书籍和学习路线推荐么?
大数据可以自学,有Java开发经验的童鞋可以挑战一下。大数据主要学习三个平台Hadoop、Spark、Storm。不过因为大数据技术体系庞大复杂,不同的就业方向使用的技术差异也比较大,加之作为比较新的技术网上的学习***很少,自学难度大,零基础建议报班培训学习。
推荐书籍:
《Effective J***a中文版》
《Big Data》
《Hadoop权威指南》
《Hive编程指南》
《Learning Spark》
学习大数据需要掌握多种技能和工具,包括数据处理、数据存储、数据分析、数据可视化等方面的知识。以下是一些书籍和学习路线的推荐,供您参考:
- 《大数据时代》:这本书是大数据领域的经典著作之一,作者维克托·迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayer-Schönberger)和肯尼斯·库克罗(Arnold Kenneth Cukier)详细介绍了大数据的概念、应用、挑战和机遇等方面的知识。
- 《大数据处理与分析》:这本书介绍了大数据处理和分析的基本概念、技术和工具,包括Hadoop、Spark、MapReduce等。
- 《数据可视化实战》:这本书介绍了数据可视化的概念、原理和实践技巧,包括数据图表、交互式可视化等方面的知识。
- 《Python数据分析实战》:这本书介绍了使用Python进行数据分析和处理的基本技术和工具,包括NumPy、Pandas等。
- 《数据科学家的工具箱》:这本书介绍了数据科学家需要使用的各种工具和技术,包括编程语言、数据处理和分析工具、机器学习算法等。
学习大数据的路线可以分为以下几个阶段:
- 学习编程基础:了解编程语言的基本概念和语法,掌握基本的编程技巧和工具。
- 学习数据处理和分析技术:了解大数据处理和分析的基本概念、技术和工具,包括Hadoop、Spark、MapReduce等。
- 学习数据可视化技术:了解数据可视化的概念、原理和实践技巧,包括数据图表、交互式可视化等方面的知识。
- 学习机器学习和深度学习技术:掌握机器学习和深度学习的基本概念、原理和应用技巧,包括算法、模型、框架等。
- 实践项目:通过实践项目来巩固和应用所学知识,提高实际工作能力。
以上是大数据学习的一些基本路线和参考书籍,希望对您有所帮助。
作为一名IT从业者,同时也是一名教育工作者,我来回答一下这个问题。
首先,要自学大数据还是具有一定难度的,大数据不仅内容比较多,难度比较高,同时还需要学习者具有一定的场景支撑,比如数据中心等等,所以初学者自学大数据通常需要按照三个阶段来安排学习计划。
学习大数据的第一个阶段要根据自身的知识基础和发展方向来完成一些基础知识的学习,不论是从事大数据开发还是大数据分析,都需要具有一定的程序设计基础,初学者从J***a和Python开始学起都是不错的选择。J***a的前期学习难度要大一些,Python则要相对简单一些,而且目前Python语言在大数据领域的应用前景也比较广阔。
学习大数据的第二个阶段是掌握大数据平台的相关知识,大数据领域的诸多岗位任务都离不开大数据平台的支撑,所以学习大数据平台是学习大数据技术的重要环节。学习大数据平台可以从Hadoop和Spark开始学起,一方面这两个平台是开源平台,另一方面这两个平台的应用范围也比较广泛,相关的学习案例也比较多。
相对于编程语言来说,大数据平台的内容相对比较多,而且也具有一定的难度,往往还需要初学者具备一定的Linux操作系统知识,所以如果自身的计算机基础知识比较薄弱,那么也可以从Linux系统开始学起。
学习大数据的第三个阶段就是实践阶段,实践阶段最好能够在实习岗位上来完成,一方面实习岗位能够提供场景支撑,另一方面在实习岗位上也更容易与有经验的技术人员进行交流学习。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!
到此,以上就是小编对于linux 开发 学习路线的问题就介绍到这了,希望介绍关于linux 开发 学习路线的3点解答对大家有用。