02 youtube是什么職業轉換書在(程式設計師必讀的專業書籍推薦)

表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注于解決問題而不是去搞明白語言本身。

易學：Python極其容易上手，因為Python有極其簡單的說明文檔 。

速度快：Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標準庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。

免費、開源：Python是FLOSS（自由/開放源碼軟件）之一。使用者可以自由地發布這個軟件的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用于新的自由軟件中。FLOSS是基于一個團體分享知識的概念。

高層語言：用Python語言編寫程序的時候無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。

可移植性：由于它的開源本質，Python已經被移植在許多平臺上（經過改動使它能夠工作在不同平臺上）。這些平臺包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、A買粉絲 RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基于linux開發的android平臺。

解釋性：一個用編譯性語言比如C或C++寫的程序可以從源文件（即C或C++語言）轉換到一個你的計算機使用的語言（二進制代碼，即0和1）。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。

運行程序的時候，連接/轉載器軟件把你的程序從硬盤復制到內存中并且運行。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。你可以直接從源代碼運行 程序。

在計算機內部，Python解釋器把源代碼轉換成稱為字節碼的中間形式，然后再把它翻譯成計算機使用的機器語言并運行。這使得使用Python更加簡單。也使得Python程序更加易于移植。

面向對象：Python既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。在“面向過程”的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在“面向對象”的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。

可擴展性：如果需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些算法不公開，可以部分程序用C或C++編寫，然后在Python程序中使用它們。

可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，從而向程序用戶提供腳本功能。

豐富的庫：Python標準庫確實很龐大。它可以幫助處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、數據庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI（圖形用戶界面）、Tk和其他與系統有關的操作。這被稱作Python的“功能齊全”理念。除了標準庫以外，還有許多其他高質量的庫，如wxPython、Twisted和Python圖像庫等等。

規范的代碼：Python采用強制縮進的方式使得代碼具有較好可讀性。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。

在精通C的前提下，學會應用python 很有好處；可你要是只會python 而對C一無所知，那當真沒多大用處。要知道，python的應用需要安裝python 平臺，而python 平臺的擴展模塊幾乎都是用C來實現的…………因為python 比較容易，如果是剛接觸編程，可以通過python 來入門，以后在學C等等，可這樣就算你會python 后，學C還是有難度。如果你先學會C，那再學python 就是信手拈來般簡單。

大數據分析技術應用領域有哪些啊，生活中有用嗎？

在當今世界，可用的數據量在不斷增長，因為許多企業和公司能夠匯編各自行業的信息。

當然，大數據分析為他們提供了優于競爭對手的優勢，可以確定他們需要改進服務或產品的哪些領域，銷售可能增加或減少以及市場上可能存在漏洞的地方。

一個非常重要的好處是，數據的使用可以幫助公司節省大量資金，制定更好的營銷策略，提高采購效率，支持業務增長并使自己與行業中其他競爭對手區分開來。除了公司以外，在其他幾個領域，數據的應用也是有用的。

已使用大數據分析應用程序的領域：

以下是已使用大數據分析應用程序的各個領域：

1.)警務/安全

世界各地的許多城市都在使用地理數據和歷史數據進行預測的地區進行了預測分析，這些地區可能會見證犯罪激增。這似乎在諸如芝加哥，倫敦，洛杉磯等主要城市都行得通。盡管不可能對每樁犯罪進行逮捕，但是數據的可用性使在這樣的地區派駐警察成為可能。在一天中的某些時間導致犯罪率下降。

這表明，這種大數據分析應用程序將使我們擁有更安全的城市，而無需警察將其生命置于危險之中。

2.) 運輸

幾年前，在倫敦奧運會上，需要處理球迷在倫敦市進行的1800萬次旅行，幸運的是，這次旅行已經得到解決。

這個壯舉是如何實現的?TFL和火車運營商利用大數據分析來確保大量旅程的順利進行。他們能夠從發生的事件中輸入數據，并預測要出差的人數;交通運輸得到了有效而有效的運行，因此運動員和觀眾可以往返于各個體育館。

3.)欺詐和風險檢測

這被稱為數據科學的最初應用之一，它是從金融學科中提取的。如此眾多的組織在債務方面經歷了非常糟糕的經歷，因此受夠了。由于他們已經擁有在客戶申請貸款期間收集的數據，因此他們應用了數據科學，最終使他們擺脫了蒙受的損失。這導致銀行學會了從客戶的個人資料，最近的支出以及提供給他們的其他重要信息中分離和征服數據。這使他們易于分析和推斷客戶是否有違約的可能性。

4.) 管理風險

在保險業中，風險管理是主要重點。大多數人不知道的是，在為一個人投保時，所涉及的風險并非僅基于信息來獲得，而是根據在做出決定之前進行統計分析的數據來獲得。大數據分析為保險公司提供有關理賠數據，精算數據和風險數據的信息，涵蓋了公司需要做出的所有重要決策。保險人在投保個人之前先進行評估，然后再設定適當的保險。

如今，分析軟件已用于檢測各種形式的欺詐性索賠。危險索賠由可以檢查的紅旗指示器檢測。由于自動化提高索賠處理效率的方式，將此類索賠引起管理員的注意非常重要。

5.) 交付物流

好吧，數據科學和分析沒有無限的應用。UPS，DHL，FedEx等遍布全球的物流公司都在利用數據來提高其運營效率。在大數據分析應用程序中，這些公司找到了最合適的運輸路線，最佳的交貨時間，最合適的運輸方式進行選擇，從而提高了成本效益。此外，這些公司通過使用GPS生成的數據為他們提供了充分利用大數據分析和數據科學的機會。

6.)Web供應

人們普遍認為，“智慧城市”具有由其政府或當地公司提供的快速互聯網速度，因此稱它們為智慧城市。好吧，僅僅因為人們可以以閃電般的速度訪問Facebook或YouTube并不一定會使城市變得聰明。

盡管可能存在快速互聯網，但這只是一回事;它必須存在于適當的位置，并由適當的人員訪問。其中的關鍵組成部分是能夠在正確的時間和位置轉移帶寬。這只能通過使用數據來實現。

主要假設是，商業和金融區域在工作日應具有最高帶寬，而住宅區域應在周末獲得這種帶寬。真實的事實是，這種情況比看起來要復雜得多，并且只能由大數據分析應用程序解決。例如，如果某個特定社區希望引起Web開發公司和高科技行業的關注，并使其建立在那里，則需要更高的帶寬;只有大數據分析才能有效地做到這一點。

7.) 適當的支出

智能城市的另一個問題是花很少的錢在小事上。可能因不必要的項目而忽略的小改動或地標重塑會消耗大量金錢。大數據分析應用程序的目標是納稅人的錢將對哪些地方產生重大影響以及適合的工作類型。將這些錢花在哪里的目標將導致整個城市的基礎設施得到改頭換面，減少了多余的錢。

8.)客戶互動

這是保險業中大數據分析的另一種應用。保險公司可以通過定期進行客戶調查(主要是在與索賠處理人員進行互動之后)來確定有關其服務的很多信息。他們可以使用它來了解哪些服務是好的，哪些服務需要改進。各種人群可能希望使用多種交流方式，例如人際互動，網站，電話或電子郵件。根據反饋對客戶人口統計數據進行分析可以幫助保險公司根據客戶行為和可靠的見解來改善客戶體驗。

最近進行的一項研究表明，對技術的投資不足是當前一代保險客戶對客戶的不滿，因為他們更喜歡使用移動和在線渠道，社交媒體和其他最近的媒體與他們的代理進行交互。但是，老一輩仍然喜歡使用電話。為了改善客戶的整體體驗，最好是保險公司為其客戶提供多種通信方法。

9.)城市規劃

許多地方犯的一個大錯誤是，在進行城市規劃時沒有考慮分析。實際上，仍在使用網絡流量和營銷來代替創建空間和建筑物。由于數據對建筑物分區和舒適性創建等事物的影響，這確實導致了許多問題需要控制數據。構建的模型將最大程度地提高特定區域或服務的可訪問性，同時最大程度地降低城市中基礎架構重要元素過載的風險。這意味著它將創造效率。

我們通常會看到建在看起來合適但實際上會對其他地方產生負面影響的地點上的建筑物。這是因為在計劃期間未考慮此類問題。大數據分析應用程序以及建模將使標記任何位置的結構的結果變得容易。

10.)醫療保健

考慮到醫療保健質量的提高，大多數醫院面臨的挑戰之一是應付成本壓力，以盡可能多地治療患者。機器和儀器數據的使用已急劇增加，以優化和跟蹤治療，患者流量以及醫院設備的使用。據估計，將實現1%的效率提升，并將在全球范圍內提供超過630億美元的醫療保健服務。

11.)旅行

大數據分析應用程序通過社交媒體和移動/博客大數據分析來幫助優化旅行者的購買體驗。這是因為可以從中獲得客戶的喜好和期望，因此，公司可以通過定制的要約和套餐從當前銷售額的相關性到最近瀏覽到購買的轉換來銷售產品。大數據分析應用程序還可以根據社交媒體數據的結果提供個性化的旅行建議。

12.) 能源管理

我們正處于一個時代，公司將大數據分析應用到能源管理中，并涵蓋能源優化，智能電網管理，能源分配和公用事業公司樓宇自動化等領域。此處的大數據分析應用程序主要側重于監視和控制調度人員，網絡設備，并確保正確管理服務中斷。實用程序具有在網絡性能內集成多達數百萬個數據點的能力，這使工程師可以利用分析來監視網絡。

13.) 互聯網/網頁搜索

當提到“搜索”一詞時，想到的第一件事就是“谷歌”。實際上，只要說“ Google it”，就可以在某種程度上使用Google代替“在互聯網上搜索”。嗯，除了Google之外，還有其他幾個搜索引擎，例如Bing，Yahoo，Duckckgo，AOL，Ask等。這些搜索引擎中的每一個都是數據科學應用程序的結果，因為它們使用算法可為任何應用程序提供最佳結果直接針對他們的搜索查詢。在這方面，眾所周知Google每天要處理20 PB以上的數據。當然，如果沒有分析和數據科學，就不可能實現這一壯舉。

14.)數字廣告

除了網絡搜索，還有另一個領域，大數據分析和數據科學服務于一個非常重要的目的-數字廣告。從在幾個網站上顯示的橫幅廣告到在大城市

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