推荐一个纯粹的学习APP

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2022-04-09 21:17

今天跟你们说一个我平时的学习渠道,也是为数不多的学习专业技术知识的平台,极客时间 APP


经常看我文章的读者知道,我之前推荐过他们的很多课程,都是各个领域资深从业者推出的。


虽说看经典书籍,是学习技术的好办法,但是有些书的知识点可能过时了,又或者学到的东西不知道怎么应用到工作,还存在遇到的问题也没办法向原作者提问的现象。


过去一年多,我在极客时间学到了很多东西,APP里的内容不仅质量高,而且上面看书遇到难点问题都能解决,花点小钱,节省出大量时间,真的值了


网上很多的免费资料,一来花费你的时间,质量难以保证,二来自己摸索也会踩不少坑,三是不够系统。通过他们的专栏课程帮你建立一部分系统知识的体系,是绰绰有余了。


这里跟你们说几个我觉得挺适合大数据从业者学习的课程,亲测有效。


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开通会员,以下课程统统免费读


首先,是关于数据思维的。


数据时代,有句话说的好,“未来的商业竞争,就是数据的竞争。”


然而数据容易获取,数据分析却是一项繁杂又缜密的工作。这既考验你对知识的理解,如算法、编程的掌握程度,又考验对数据的敏感程度,如数据的真假、合理性、代表性等。


对数据的看法一念之差,可能损失千万计。不了解数据逻辑,真就是“给一座金山也看不见”。那么,如何通过数据做决策,让你的数据“值钱”?


这里我会推荐这两门课:


郭炜的课主要帮你形成数据思维并掌握常用数据分析方法和工具,而李智慧这个课则主要带你构建大数据的完整知识体系和实战方法。


除此之外,还有《零基础实战机器学习》《PyTorch 深度学习实战》《 NLP 实战高手课》等课程都值得一看。


其次,是 Python 工程师必学的基础知识和认知。


Python 凭借着语法简洁、跨平台、类库丰富、可扩展、开放源码等特点,备受欢迎,身边有不少程序员都选择 Python 作为主语言、或第二语言,来提高自己的职场竞争力。

 

特别是 Python 在深度学习、机器学习等领域的广泛使用,让 Python 一跃成为人工智能时代的“网红”语言。无论你将来从事 Web 相关开发,还是搞人工智能、数据分析、后端开发、自动化测试/运维、爬虫等等,学会 Python 都十分必要。


这里主要推荐两个课程:


尹会生这个课总结了一套 0 基础快速上手 Python 的学习路径,你可以在自己电脑上运行每节课后的小程序,通过调整保存路径和几个简单的参数,来应对实际工作中相似场景的重复工作。


可以说,跟着学,用 8 周的时间,让你告别重复工作,提升工作效率,真正释放自己的精力。


景霄这个课“从工程的角度去学习语言”。实战梳理了 Python 核心知识点,从基础数据结构到装饰器、迭代器,再到并发编程、垃圾回收机制等。跟着这套学习框架学习,让你事半功倍掌握 Python。


而且景霄还会直接带你手把手完成一个用 Python 搭建的交易系统,让你上手练习,即学即用,能让你迅速从初学者进阶为优秀的 Python 工程师。


这些课都是系统介绍实战方法和经验的课程,尤其是硅谷一线工程师的学习方式、经验,很多都值得我们借鉴。


除此之外,还有《零基础学Python》《Django 快速开发实战》《Linux 实战技能 100 讲》等课程都值得一看。


第三部分,就是大数据必学的课程。


Elasticsearch 作为一款功能强大的开源分布式搜索与分析引擎,可以说软件工程师的一项必备技能了。


阮一鸣这个课程用 Elasticsearch 最新 7.x 版本,讲了很多新特性,比如:用机器学习进行异常检测;用 Canvas 展示数据;用索引的生命周期管理工具对索引进行优化等等。

 

内容也很全面,开发运维都有,共计 100 ,由浅入深地讲解了 ES 的基本概念和服务搭建,带你手把手部署与优化生产环境,了解其运行机制和常用技巧,并通过上手实战,掌握 ES 在实际项目中的应用,灵活使用 ELK 进行搜索和大数据分析。


如果你要掌握未来大数据领域前瞻性技术,Flink 就是首选。


张利兵这个课程基于 Flink 最新 1.11.1 版本讲解通过原理解读和实战练习,带你掌握 Flink 在实时开发过程中所涉及到的全部核心技术。


有兴趣的同学,可以扫码进入详情页,查看更多信息。

以上课程,每门课的价格平均在 100 块钱左右,如果全部拿下,至少要上千块。从学习投资回报来看,其实是非常划算的。


尤其是对于成长期的大数据从业者,你花不到一千块钱去学习这么多方法、技能、案例,如果能实现涨薪 10%,其实就成倍回本了。


而今天,首月只需 ¥6,一次性解锁平台 200 多门课程,简直就是在发福利:

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如果你是一个愿意为自己的学习和成长投资的人,这个机会真的不要错过。


好东西值得被推荐。在学习这件事儿上,回报大于投入,好好干!


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