최근 Java를 배우는 많은 친구들이 Python이 미래 개발의 주요 트렌드라는 말을 듣고 Python 개발에 대해 모두 알고 싶어합니다. 어떤 사람들은 Java에서 Python으로 전환하는 아이디어를 갖고 있으며 Java에서 Python으로 전환하는 데 시간이 얼마나 걸리나요? 여기서 Qianfeng의 편집자는 여전히 세 가지 조언을 해주고 싶습니다. 직업을 바꾼 지 몇 년이 지났으므로 옮기기 전에 다시 한 번 생각해 보아야 합니다. 물론, 아직도 진로를 바꾸고 IT 기술을 처음부터 배우는 분들이 많습니다. 여기서 몇 가지 제안을 드리고 싶습니다.
Clear your goal
진로를 바꾸는 많은 사람들은 실제로 직업을 바꾸려는 명확한 목표를 가지고 있지 않고, 오해하고 혼란스러워하고 있습니다. 인터넷 작업을 하고 싶은 건 알지만 인터넷이 너무 넓어서 구체적으로 무엇을 해야 할지 모르겠습니다. 예:
A: 경력을 R&D로 바꾸고 코드 작성을 하고 싶습니다.
B: 응원합니다. 현재 가장 인기 있는 언어는 Python, 블록체인, Java입니다.
A: 글쎄요, 아직은 잘 모르겠어요. Python을 시작하는 것이 쉽다고 들었습니다. 먼저 Python을 배워 보는 것이 어떨까요?
많은 사람들이 전문 인력과 상담하지 않고 표면에만 머물고 있습니다. 진로를 바꾸기 전에 먼저 진로를 바꾸는 진입점을 명확하게 생각하고 분석하는 것이 가장 좋습니다. 물론, Qianfeng Education 공식 웹사이트에 가서 전문 교사들과 대화를 나누며 진로 계획을 명확히 하는 데 도움을 받을 수도 있습니다.
전문 개발 기술을 배우세요
이제 막 졸업했거나 경력이 1년 미만인 분들은 가장 먼저 해결해야 할 것이 기술 문제입니다. 왜냐하면 이때 친구들은 강력한 기술이나 기술을 가지고 있지 않기 때문입니다. 풍부한 직장 경험. 전문 기술을 배우는 것이 해결해야 할 가장 크고 시급한 문제입니다. 가장 짧은 시간에 배우고 싶다면 훈련 기관을 통해 달성할 수 있습니다. 예를 들어 Qianfeng Education과 같은 전문 IT 교육 기관에서는 필요에 따라 Java 개발 또는 Python 개발을 배울 수 있습니다.
합리적인 학습 방법
1. 유용한 정보를 많이 읽었지만 여전히 업무를 잘 수행하지 못합니다. 요즘 학습은 상대적으로 단편적입니다. 유용한 정보를 많이 읽고 많이 배웠다고 생각하지만, 과학적으로 공부하려면 양심적으로 가르치는 Qianfeng Education과 같은 훈련 기관에 와야하기 때문에 아무 소용이 없습니다. 그리고 체계적으로.
2. Java 개발을 배우든, Python 개발을 배우든, 해당 코드를 연습하고 연습과 훈련에 참여하는 데 많은 시간과 에너지를 소비해야 합니다. 모방을 하든, 표절을 하든, 여러 가지를 보면서 하는 것이 아니라 함으로써 해야 합니다.
3. 기술과 사고력을 향상시킵니다. 그래서 유명한 사람들의 멋진 것들을 보러 가고, 유명한 선생님들의 영상도 봤어요. 이 접근 방식은 숙련된 사람들에게는 문제가 되지 않습니다. 왜냐하면 그들은 자신의 단점이 어디에 있는지, 어디를 조정해야 하는지 알고 있기 때문입니다. 하지만 막 업계에 입문한 분들은 기초 없이 고급 루트를 택하면 '미쳐버리기' 쉽습니다. 앞으로 더 나아가세요.
Java 개발을 배우기로 결심했다면 Qianfeng Education Java 교육 수업에 2주 동안 무료 평가판을 통해 Java 학습 경로를 배울 수 있습니다. Qianfeng에서 제공하는 Java 학습 로드맵에 따르면 Java 개발 지식을 더욱 쉽게 습득하고 자신에게 맞는 직업을 찾을 수 있습니다.
위 내용은 자바를 알면 파이썬을 배우기가 쉽나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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