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- 初学者
- 中级
- 高级
- 专家
初学者
如果你刚开始使用服务器租赁服务，那么你可能正在寻找负担得起的解决方案。以下是一些适合初学者的低成本选择：
- 共享托管：共享托管是一种将你的网站托管在与其他网站共享同一服务器上的服务。这是最便宜的托管选项，但它也受到资源限制。
- 虚拟专用服务器 (VPS)：VPS 是一种虚拟服务器，它提供比共享托管更多的资源和控制权。VPS 的费用通常高于共享托管，但仍比专用服务器便宜得多。
中级
随着你的业务增长，你可能需要升级到更高级别的服务器租赁服务。以下是一些适合中级用户的选项：
- 云服务器：云服务器是一种基于云计算技术的托管服务。它提供可扩展性和灵活性，让你可以根据需要轻松地添加或删除资源。云服务器的费用通常高于 VPS，但它也提供更多的功能。
- 专用服务器：专用服务器是一种完全专用于你的网站或应用程序的服务器。它提供最大的性能和控制权，但费用也最高。
高级
如果你运行一个高流量网站或应用程序，那么你可能需要高级的服务器租赁服务。以下是一些适用于高级用户的选项：
- 高可用性服务器：高可用性服务器是一种冗余服务器，它可以保证即使
Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢？
🌹🌹随着时代的发展，掌握一门技术已经是大势所趋了，同样的，计算机行业的欣欣向荣，很多小伙伴都想去尝试一下，于是就从学习Python开始了。
作为一个
有相关经验的大学生，
下面我为每一个渴望得到回答的你整理了学习Python的步骤流程与推荐的书目↓（
思维导图
）
✍✍【入门扫盲篇の一】
《看漫画学Python:有趣、有料、好玩、好用》
可以不夸张地讲,只要会电脑开关机的小伙伴就能看懂，适合培养学python的兴趣,主要通过三个漫画人物的简单对话，把复杂python问题通俗易懂地解释，内容包括python基础知识和库的使用方法，也有专门章节提供应用实例和同步练习题。我觉得这个书的益处就在于“通俗易懂”，不会给小白的感觉就是“天书”一样，不断的提升了对学习python的兴趣~~~
✍✍【入门扫盲篇の二】
《对比 Excel,轻松学习Python数据分析》
我结合我自身的经历，讲述一下这本书的最大特点:集 Excel、 python、数据分析于一体。换句话说，就是对有Excel基础的人来说,不直接学python代码,而是通过对比 Excel的功能操作去学python,
大大降低了学习门槛,
对代码的畏难情绪也会降低很多，非常适合入门选手。这本书书呢，主要是运用于
那个数据的处理分析方面的，也是一个研究的方向，感兴趣的小白可以入手了解一下~~~~
✍✍【入门扫盲篇の三】
《Python编程:从入门到实践》
这本书呢，能让你快速掌握编程基础知识，写出可以解决实际问题的代码。
这本书从最基础的定义开始讲起，重要概念都独立成章节,每个方法附有清晰的说明和实际案例讲解。
这本书和别的编程教学书籍不太一样,这本书运用了很多身边的例子，大幅度的增强了学习的实践性~~~~~接下来呢，就到了我们的“行内人”级别了，再推荐一些进阶型的书籍↓
⭐【进阶入行篇の一】
《利用Python进行数据分析》
这本书籍是数据分析入门必读书籍的，书里详细介绍了利用Python进行操作、处理、清洗和整理数据等方面的基本要点和具体细节。
还有大量的实践案例,用Python3个库numpy（数组)、pandas(数据分析)、matplotlib(绘图)应对一般的数据分析完全够用。
我当时学习时候，直接学的是这本书，感觉还不错，挺到位的~~~~
⭐ 【行内学习篇の一】
《Python核心编程》
这本书呢，能坚持看到这本书的话，基本上Python已经不在话下了，里面会讲解一些通用应用的东西，比如正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、GUI编程等等，这里面可以培养良好的编程习惯~~~
✌♛✔最后呢，学习Python还是要一定认真的，都是需要去研读上面的每一本书才能成功的，不要永远都是翻开第一页在那里耍手机，天道酬勤，Python要注重实践性，多去敲一下代码才能够熟能生巧~~~~~
希望以上的回答能够帮到每个渴望得到回答的你~~~
软件开发需要学什么
开始基础的学习，不管定位是前端工程师，还是后端工程师，他们都需要从业者掌握基础的互联网 IT 知识。
在具体的学习之前，需要先把这些基础的知识学习扎实，这些内容包括： HTML ，软件开发步骤，互联网请求响应过程( HTTP 协议)，基本算法(数据结构)，基本编程知识。
然后就是不同工种的学习了，先说前端工程师。
前端工程师主要是对用户看到的界面上的内容进行调整，开发。
主要包括的内容有： HTML ， CSS ， JavaScrit ， Jquery 。
其他的一些内容都是以这几项为基础而衍生出来的。
开发人员需要具备几项技能，其一是逻辑思维能力，其二数据分析能力，其三是问题表达能力，接下来是后端工程师的职业知识，后端工程师所作的事是用户看不到的，比如说进入网站你输入用户名，密码登陆，这个登录的功能就需要后端工程师去完成。
主要涉及的知识有：编程语言 , 数据结构，数据库，服务器。
知识储备完毕，可以做一个简单的小软件去系统的应用一下自己所学的内容。
比如做一个简单的学生管理系统，图书管理系统。
最后你就可以去寻找相关的开发岗位了，由于没有实际的项目开发经验，可以先找一些工资少一点的。
等工作一两年有了项目经验，这个时候你就有资本去谋求高薪水的工作了。
大数据工作都做什么。我对大数据感兴趣，想从事这方面的工作，但是不知道他具体是要做什么。求解~~
大数据相关工作岗位很多，有大数据分析师、大数据挖掘算法工程师、大数据研发工程师、数据产品经理、大数据可视化工程师、大数据爬虫工程师、大数据运营专员、大数据架构师、大数据专家、大数据总监、大数据研究员、大数据科学家等等。数据分析师：工作内容：a.临时取数分析，比如双11大促活动分析；产品的流量转化情况、产品流程优化分析，等等；b.报表需求分析–比如企业常见的日报、周报、月报、季报、年报、产品报表、流量转化报表、经营分析报表、KPI报表等等；c.业务专题分析：精准营销分析（用户画像分析、营销对象分析、营销策略分析、营销效果分析）；风控分析（策略分析，反欺诈分析，信用状况分析）；市场研究分析（行业分析、竞品分析、市场分析、价格分析、渠道分析、决策分析等等）；工具和技能：工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、X-Mind、Excel、PPT技能：需掌握SQL数据库、概率统计、常用的算法模型（分类、聚类、关联、预测等，每一类模型的一两种最典型的算法）、分析报告的撰写、商业的敏感性等等；数据挖掘工程师：工作内容：a.用户基础研究：用户生命周期刻画（进入、成长、成熟、衰退、流失）、用户细分模型、用户价值模型、用户活跃度模型、用户意愿度识别模型、用户偏好识别模型、用户流失预警模型、用户激活模型等b.个性化推荐算法：基于协同过滤（USERBASE/ITEMBASE）的推荐，基于内容推荐，基于关联规则Apriot算法推荐，基于热门地区、季节、商品、人群的推荐等c.风控模型：恶意注册模型、异地识别模型、欺诈识别模型、高危会员模型、电商领域（炒信模型、刷单模型、职业差评师模型、虚假发货模型、反欺诈模型）金融领域（欺诈评分模型、征信评分模型、催收模型、虚假账单识别模型等）d.产品知识库：产品聚类分类模型、产品质量评分模型、违禁品识别模型、假货识别模型等e.文本挖掘、语义识别、图像识别，等等工具和技能：工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、Mlib等等技能：需掌握SQL数据库、概率统计、机器学习算法原理（分类、聚类、关联、预测、神经网络等）、模型评估、模型部署、模型监控；数据产品经理：工作内容：a.大数据平台建设，让获取数据、用数据变得轻而易举；构建完善的指标体系，实现对业务的全流程监控、提高决策效率、降低运营成本、提升营收水平；b.数据需求分析，形成数据产品，对内提升效率、控制成本，对外增加创收，最终实现数据价值变现；c.典型的大数据产品：大数据分析平台、个性化推荐系统、精准营销系统、广告系统、征信评分系统（如芝麻评分）、会员数据服务系统（如数据纵横），等等；工具和技能：工具： 除了掌握数据分析工具，还需要掌握 像 原型设计工具Auxe、画结构流程的X-Mind、visio、Excel、PPT等技能：需掌握SQL数据库、产品设计，同时，熟悉常用的数据产品框架数据研发工程师：工作内容：a.大数据采集、日志爬虫、数据上报等数据获取工作b.大数据清洗、转换、计算、存储、展现等工作c.大数据应用开发、可视化开发、报表开发等工具和技能：工具：hadoop、hbase、hive、kafaka、sqoop、java、python等技能：需掌握数据库、日志采集方法、分布式计算、实时计算等技术
