大家好，如果您还对linux就该这么学不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享linux就该这么学的知识，包括python和shell哪个好学的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！
想要学习大数据，应该看些什么书
推荐的学习书单
1.《统计学习基础数据挖掘、推理与预测》
尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛，从有指导的学习（预测），到无指导的学习；从神经网络、支持向量机，到分类树、提升等主题，应有尽有，许多例子还附以彩图，是同类书籍中介绍最全面的。计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。
2.《模式分类》第二版
除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外，读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。
3.《推荐系统实践》
过大量代码和图表全面系统地阐述了和推荐系统有关的理论基础，介绍了评价推荐系统优劣的各种标准(比如覆盖率、满意度)和方法(比如AB测试)，总结了当今互联网领域中各种和推荐有关的产品和服务。
4.《深入搜索引擎–海量信息的压缩、索引和查询》
理论和实践并重，深入浅出地给出了海量信息数据处理的整套解决方案，包括压缩、索引和查询的方方面面。其最大的特色在于不仅仅满足信息检索理论学习的需要，更重要的是给出了实践中可能面对的各种问题及其解决方法。
5.《概率论与数理统计》
这本书不用过多介绍了吧，普遍大学里大一时期的教科书，只恨当年没听课啊，现在正在慢慢啃。
6.《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》
主要内容包括分布式文件系统、相似性搜索、搜索引擎技术、频繁项集挖掘、聚类算法、广告管理及推荐系统。
7.《Web数据挖掘》
信息检索领域的书籍，该书深入讲解了从大量非结构化Web数据中提取和产生知识的技术。书中首先论述了Web的基础（包括Web信息采集机制、Web标引机制以及基于关键字或基于相似性搜索机制），然后系统地描述了Web挖掘的基础知识，着重介绍基于超文本的机器学习和数据挖掘方法，如聚类、协同过滤、监督学习、半监督学习，最后讲述了这些基本原理在Web挖掘中的应用。《Web数据挖掘》为读者提供了坚实的技术背景和最新的知识。
8.《数据之巅》
对大数据追根溯源，提出当前信息技术的发展，已经让中国获得了后发优势，中国要在大数据时代的全球竞争中胜出，必须把大数据从科技符号提升成为文化符号，在全社会倡导数据文化。
9.《深入浅出统计学》
本书涵盖的知识点包括：信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等，完整涵盖AP考试范围。
10.《矩阵分析》
本书从数学分析的角度论述矩阵分析的经典方法和现代方法，取材新，有一定的深度，并给出在多元微积分、复分析、微分方程、量优化、逼近理论中的许多重要应用。主要内容包括：特征值、特征向量和相似性，酉等价和正规矩阵，标准形，Hermite矩阵和对称矩阵，向量范数和矩阵范数，特征值和估计和扰动，正定矩阵，非负矩阵。
11.《统计学习方法》
本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。
12.《机器学习导论》
对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习。贝叶斯决策理论。参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树。线性判别式、多层感知器，局部模型、隐马尔可夫模型。分类算法评估和比较，组合多学习器以及增强学习等。
《机器学习及其应用》：全书共分14章，内容涉及因果推断、流形学习与降维、迁移学习、类别不平衡学习、演化聚类、多标记学习、排序学习、半监督学习等技术和协同过滤、社区推荐、机器翻译等应用，以及互联网应用对机。
python能做软件开发吗怎么样
当然可以，这里以Python桌面软件开发为例，简单介绍几个非常不错的模块和第三方库，感兴趣的朋友可以尝试一下：
01tkinter这是一个非常基础的PythonGUI开发库（标准库），免费、开源、跨平台，自带组件和容器完全可以满足日常开发，不过在界面设计及布局方面有所欠缺，如果你对这方面要求不高，只是一个简单的桌面软件，可以使用一下这个模块，非常不错，简单易学，非常容易入门：
02easygui这是一个基于tkinter的GUI开发库，对tkinter的基本组件和容器进行了高级封装（类似于matplotlib和seaborn的关系），省去了许多默认参数配置，只需简单几行代码就可快速开发一个窗口程序，如果你需要快速迭代一个桌面软件，可以使用一下这个模块，非常不错，安装的话，直接在cmd窗口输入命令“pipinstalleasygui”即可：
03kivy这是一个免费、开源、跨平台的Python应用程序开发框架，只需编写一套代码，即可运行在目前主流的操作平台上，包括Windows，Linux，Mac，Android等，在国外非常受欢迎，一度超过pyqt，对于个人使用来说，非常容易入门，安装的话，直接在cmd窗口输入命令“pipinstallkivy”即可：
04wxpython这是一个非常优秀的PythonGUI开发库，免费、开源、跨平台，相比较前面轻量级的GUI库，wxpython提供了更为丰富的组件和容器，不管是界面布局还是美化，都有了十足的长进，对于桌面软件开发来说，是一个非常不错的选择，安装的话，直接在cmd窗口输入命令“pipinstallwxpython”即可：
05pyqt这是Qt提供给Python的一个接口包，借助于Qt强大的可视化功能，Python也可以直接拖拽控件设计界面，开发软件更为快捷，如果你本身熟悉Qt，那么pyqt就是一个非常不错的选择，安装的话，直接在cmd窗口输入命令“pipinstallpyqt5”即可：
目前，就分享这5个不错的PythonGUI开发库吧，对于日常桌面软件开发来说，完全够用了，当然，你也可以使用C#、Delphi，效果更为不错，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
为什么要学Python它能给你带来什么
与国际技术社区上一片「形势大好」对比鲜明的是，国内技术圈却一直存在对Python，「力挺」和「吃瓜」两派阵营，针锋相对。那么，Python到底有没有用，真相究竟如何？是谁推波助澜了Python？
一、Python究竟能做什么？都说Python易学，究竟好学在哪里呢？
因为其拥有大量第三方库，所以开发人员不必重复造轮子，就像搭积木一样，只要擅于利用这些库就可以完成绝大部分工作。
1.入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫
小到抓取一个小黄图网站，大到一个互联网公司的商业应用。通过Python入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。
2.Web程序
除了爬虫，Python也广泛应用到了Web端程序，比如你现在正在使用的知乎，主站后台就是基于Python的tornado框架，豆瓣的后台也是基于Python。
3.桌面程序
Python有很多UI库，可以很方便地完成一个GUI程序。Python实现GUI的实例也不少，包括大名鼎鼎的Dropbox，就是Python实现的服务器端和客户端程序。
4.数据分析
现在迎来的是大数据时代。用数据发现问题、解决问题，是很多好公司的处世之道。他们深知，用户有时候会说假话，但是用户的行为不会说谎。
数据可以说明一切问题，而Python语言由于其对数据挖掘的高效性，成为了数据分析师的第一首选语言。
5.AI人工智能
人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。
机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。
此外Python还广泛应用在网络编程、游戏开发、Linux服务器、自动化运维、金融分析、科学运算等，不计其数……
二、Python人才需求量不降反增现在国内对Python的使用量已经非常活跃，越来越多的高手都使用Python来编写框架、制作工具、完成功能，那么开发功能的人也将被绑定在这个路径上，只能选择用Python来开发。
这一迹象，对于我们程序员来说非常重要。回顾一下移动互联网的机遇，很容易就能算清，掌握Python能为一线工作带来怎样的优势。
最近看了下Python工程师的薪酬，惊呆了！取自于拉勾网2019年7月29号数据：
就连在二三线城市许昌市，Python月薪高达20k-40k之间。相对于以往死气沉沉熬资历的时代，现在已是充满希望的时代。
三、谁适合学Python？第一类：入行编程新手：大学刚毕业或者其他行业转岗，想从事编程开发的工作，目前认为Python比较火，想入行；
第二类：Linux系统运维人员：Linux运维以繁杂著称，对人员系统掌握知识的能力要求非常高，那么也就需要一个编程语言能解决自动化的问题，Python开发运维工作是首选，Python运维工资的薪资普遍比Linux运维人员的工资高。
第三类：做数据分析或者人工智能：不管是常见的大数据分析或者一般的金融分析、科学分析都比较大程度的应用了数据分析，人工智能的一些常见应用也使用了Python的一些技术。
第四类：在职程序员转Python开发：平常只关注div+css这些页面技术，很多时候其实需要与后端开发人员进行交互的，现在有很多Java程序在转到Python语言，他们都被Python代码的优美和开发效率所折服。
第五类：其他：一些工程师以前在做很多SEO优化的时候，苦于不会编程，一些程序上面的问题，得不到解决，只能做做简单的页面优化。现在学会Python之后，可以编写一些查询收录，排名，自动生成网络地图的程序，解决棘手的SEO问题。
所以你准备好学习Python了吗？你打算怎么开始，怎么发展呢？
如果能学好Python，未来的就业范围会越来越广，而参加Python培训自然是快速学习的捷径。千锋武汉Python培训课程内容涉及Web、爬虫、Python全栈、人工智能和数据挖掘等最新潮流的技术，毕业学员可满足企业各种需求，丰富的项目实战，让学员能力更加优秀，高薪自然手到擒来。
希望我的回答能帮到大家！
大学生应该学会哪些软件
不同专业所要学会的软件都会有所不同，这里就结合一下我在职场几年的经验，介绍一下通常且比较实用的软件吧：
1.思维导图工具
思维软件有很多，如Xmind、mindmanager、万彩脑图大师、MindMaster等。这里比较推荐万彩脑图大师，带有演示功能，可以清楚向领导表达自己的意思，也方便在工作中整理自己的思路。展示方式也比较独特，是3D镜头缩放形式。软件分永久免费和收费两种
2.OneNote
这个是office自带的免费软件，是建立知识体系很不错的工具。它具备完善的笔记结构，从笔记本到分区再到页面，充分满足构建知识体系的需求
3.OneKey
傻瓜式操作重装系统工具。有了它，就不必麻烦别人帮忙装系统了。OneKeyGhost是一款专为XP、Vista、Windows7等微软系统设计的镜像备份还原辅助应用程序，无论是电脑高手还是初级使用者，点击一下鼠标，将全自动帮助实现检测并配置最佳的使用方式执行备份或还原当前的操作系统。
4.Focusky
这个演示工具是我工作以后才知道的，学生时代一直用的ppt。它的演示方式很独特：3D缩放、旋转，交互功能很友好，可以比较好的向上司展示自己的作品、表达自己的想法。操作比较傻瓜，新手也不怕学不会。
还有office系列、Photoshop两个不用说了。学会以上这些软件，对以后工作也会有帮助的
学习python可以应用于什么方向
主要用途
1、Web开发
提到web开发，大家脑海中闪现的一定是当前主流的开发语言Java,但你可能想不到的是python也可以做web开发，他由于开发迅速、部署飞快，变更起容易，代码量小深受开发者的喜爱，并且还有强大的框架来进行web开发。最经典的Django、Flask、Tornado，使程序员快速开发复杂的代码和应用，开发高质量的web程序。我们的金主知乎、豆瓣、Google、YouTube等企业均将python作为主要的开发语言，怎么样强大吧！！！
2、自动化运维
随着公司的发展、业务需求的持续并快速地增长，往往一个运维工程师通常要管理成百上千台服务器，运维工作变得重复、繁杂。那么将运维工作自动化，把运维工程师从服务器的管理中解放出来，让运维工作变得简单、快速、准确，这是使用python来做的持续高效的事，那么为什么选择Python呢，一来，大部分的开源运维工具都是由纯Python编写的，如Celery、ansible、Paramiko、airflow等，二来，Python与其他语言相比，更加优雅、明确和简单。
3、数据分析/可视化
作为数据分析的一大利器--Python,除了自身语言简洁高效易上手的优点，还有许多强大的功能。
支持非常多的库用于分析需求：Pandas：一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；可以从各种文件格式比如CSV、JSON、SQL、MicrosoftExcel导入数据；可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。NumPy(NumericalPython)是Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：一个强大的N维数组对象ndarray；广播功能函数；整合C/C++/Fortran代码的工具；线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。Matplotlib是Python的绘图库。它可与NumPy一起使用，提供了一种有效的方法MatLab开源替代方案。它也可以和图形工具包一起使用，如PyQt和wxPython。
4、网络爬虫
浏览网页时，发现好多对我们有用的数据，但怎样从互联网上抓取对于我们有价值的信息呢，这个时候我们需要一款利器—python，比如：豆瓣的推荐电影列表、社区留言、音乐软件评论等
5、机器学习
机器学习是一类算法的总称，这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，并用于预测或者分类，更具体地说，机器学习可以看作是寻找一个函数，输入是样本数据，输出是期望的结果，只是这个函数过于复杂，以至于不太方便形式化表达，机器学习的算法包括神经网络、深度学习、支持向量机及随机森林，基本道理和上述相似，应用场景很多：例如推荐系统、人脸识别及语音识别等。
对于机器学习库和Python框架，scikit-learn和TensorFlow算是两个比较热门的。下面是scikit-learn中文学习网站，大家可以访问学习
好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的linux就该这么学和python和shell哪个好学问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！
