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自學python從入門到放棄的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
自學python從入門到放棄的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳惠貞寫的 一步到位！Python 程式設計-最強入門教科書 第三版 和木田浩理,伊藤豪,高階勇人,山田紘史的 沒有數字腦，也能輕鬆解析數據都 可以從中找到所需的評價。
另外網站GitHub 上最勵志的自學教程：8 個月，從網頁前端到年收百萬 ...也說明：首先要做的就是選擇一門語言，在Google 一般是C++、Java、Python，有時也會用 ... 坊間笑談太多的「從入門到放棄」，但也有人「從入門到百萬年薪」。
這兩本書分別來自旗標 和好優文化所出版 。
最後網站2020 Python 書籍推薦總整理 - 悟道研究所則補充：Python自學 聖經：從程式素人到開發強者的技術與實戰大全！ 其他應用 ... 這是我買的第一本Python 入門書籍，內容很簡單，對新手想上手滿友善的。
一步到位！Python 程式設計-最強入門教科書 第三版
為了解決自學python從入門到放棄 的問題，作者陳惠貞 這樣論述：
身處在資料無所不在的世代，大量程式應用、科學運算的需求應運而生，Python 就是目前處理大數據的最強工具。 從基礎語法到資料科學應用，培養大數據分析的關鍵能力 大家都想學 Python，不過很多人完全沒有程式基礎，或者曾經半途而廢。本書以淺顯易懂的筆觸與大量的實例演練，引導你在動手寫程式的過程中學會Python的語法和程式邏輯，跨越初學者經常遇到的障礙，進入資料科學、機器學習與大數據分析的領域，你會發現原來自己也能成為程式高手！ ★ 清楚明瞭的語法教學，第一次寫程式就上手！ ★ 豐富滿點的實作範例，自己動手反覆練習最有感！ ★ 無縫接軌四大套
件 NumPy、matplotlib、SciPy、pandas，資料處理、分析、運算，快人一等！ ★ 紮穩資料科學基礎，銜接機器學習最強套件－scikit-learn 本書特色 初學Python的最佳教材，第一次寫程式就上手！ ★最易學習★ 沒學過程式設計或學到一半就放棄的都沒關係，本書從基礎的語法和程式邏輯開始，以淺顯文字及簡明程式，帶你快速學會Python在不同領域的應用。 ★豐富範例★ 本書提供豐富實用的範例，搭配各小節的隨堂練習和章末的學習評量，立即驗證學習成果，自學或課堂教學都適合。 ★最強應用★ 本書內容包含下列幾個資料科學與機器學習最強套
件，有了這些基礎，日後你就可以進一步往資料科學、大數據分析、人工智慧等專業的領域發展： ◇NumPy → 資料運算 ◇matplotlib → 資料視覺化 ◇SciPy → 科學計算 ◇pandas → 資料處理與分析 ◇scikit-learn → 機器學習
自學python從入門到放棄進入發燒排行的影片
## 影片觀看說明
由於問題較多，大家的問題也可能是你的問題，建議可以先閱讀下方的「問題總匯」區，找到時間碼 Time code 之後跳轉到自己想聽的部分，會比較有效率哦
本影片 Q&A 留言是抓取
【2020 年度回顧! 成為 Team leader? 業外收入增加? 技術能力成長? (第一次蒐集 Q&A)】https://youtu.be/BGaDN9wxbKE
## 影片中提到的專案
簡單用 React 撰寫的留言爬取篩選功能，可以自己抓去玩
https://github.com/niclin/youtube-comment-filter
## 問題總匯
00:00 開場
01:26 QA-1 - 林天寸
一直很喜歡妳的頻道，不單單是因為工程師，當然也有部分原因是自己也是走工程師這條路的。
前一年2020年開始，其實是我剛轉職工程師的第一年，在滿多地方都遇到不小的問題，在troubleshooting上面也是有許多瓶頸的。
後來除了白天上班，下班看書跟休息，偶然間看到你的影片[工程師如何自我進修]，才開始慢慢用計畫的方式取代橫衝猛幹。
不得不說，規劃時間真的是比起技術性的功力還更有成效。因為它讓你適時的放鬆跟加強，然後在工作上面才更有長進，雖然很幹話，但我2020的下半年是這樣做的。
目前在準備考取網路管理的證照CCNA，計畫是走network這一塊，還有很多要磨練的。希望也能多看你產出跟network的影片，這是私心話啦，哈哈。
02:57 QA-2 - 仔仔
1.學程式會建議從前端或是後端哪個開始學會比較好?
2.一開始投履歷如何判斷一家公司是可以成長的，而不是進去3，5年後還是那個跟剛進去程度相差不遠的自己差不多
3.跟程式相關的產業有很多(像是製造業到博弈)，可以請Nic分析一下各產業的狀況嗎?以及進去各產業前須要具備哪些程式語言或能力?
4.投履歷時看到一些公司列出所需程式語言和工具一大堆，是不是代表你沒完全具備就不要投履歷了，還是可以請Nic給個意見哪些部分還是可以投看看
5.都說工程師又宅又不會說話，為什麼Nic可以交到女朋友?
10:40 QA-3 - ANDREW NG KAR EARN
如果当写编程语言遇到瓶颈，有什么方法可以有效地避免自己陷入钻牛角尖的情况？
11:46 QA-4 - JS Lin
如果NIC現在選擇能馬上精通一項語言會是哪個？會想用來做什麼PJ？
13:13 QA-5 - Rick0
成為 team leader 後無法直接在技術上有更深入的研究和突破，這樣的變化是否值得?
是否會擔心這樣在技術上跟不上其他人，甚至被下屬看輕呢?
14:39 QA-6 - Henry蔡
因為最近是寒假期間，
我開始考慮下學期的修課，
想請教nic大大，
應該在有什麼樣的基礎上，
開始學design patterns？
我目前是碩士生，
大學非資工本科，
學過Python，
也跟過一些網路影片實作過Flask+PostgreSQL，
大學學過資料結構演算法，
但不到得心應手的程度...
16:07 QA-7 - 黃柏瑋
如何同時Handle好好幾件事
我怎麼覺得上班，然後下班假日寫寫side project後就沒啥時間了🤔🤔🤔
17:24 QA-8 - 乾太
我想問一下這年頭轉行斜槓 VTuber 還有沒有搞頭A？
18:10 QA-9 - uuu06222
之前開始關注你有知道你有面試過人的經驗, 想問一下站在面試官的角度...
面試官會不會比較注重作品需要呈現那些東西, 或是有沒有什麼禁忌是不能碰的嗎?
20:07 QA-10 - Joery Lin
想請教您對於對於給你很多成長和照顧的公司，倘若您有一個更好的機會，無論薪水或未知挑戰都大於現在公司。
您將如何做選擇，或許現在公司會給你加薪留下你。
因為自己曾放棄了許多機會
21:37 QA-11 - YangTing Zheng
Q1: 想問通常一個產品開發的週期都多長呢？負責維運和開發的工作內容是否會差很多？
Q2: 想請您簡單介紹一下資工系學生的出路/工作內容？(如PM.SA.DBA.PG.RD.MIS…或是還有其他的？）
24:16 QA-12 - RTB
Hello World
24:18 QA-13 - Barry
目前是公司MIS 很想轉職成後端工程師，但在面試上面都都時常失敗
常常在問技術關卡時就被問倒了，總覺得 要準備的東西非常的龐大
毫無準備的頭緒，總覺得一直寫side project也不是辦法
26:49 QA-14 - 因地制夷
想請教Nic 有在做投資嗎? ex 股票 想聽一些投資心得
27:13 QA-15 - 比歐
想請教 Nic 大，
在之後的工程師生涯中之後有甚麼規劃或想法嗎?
例如:開發產品創業，或是開班授課、轉做顧問之類的。
28:14 QA-16 - yongming jia
请问新手如何学编程，学完去做什么？怎么自己创业？谢谢🙏
29:33 QA-17 - Minghao Chang
是否能請您推薦用來開發的筆電？（正好最近要汰換電腦），想從今年開始養成寫side project的習慣，謝謝。
30:31 QA-18 - Guan Jun Chen
想知道像Nic這麼厲害的工程師，年薪大概落在哪裡
30:46 QA-19 - Sheng Jiang
想請問Nic，如果非資工背景但是對寫程式有熱情，想轉職當軟體工程師，會建議如何起步?
補充：像是什麼樣的人適合自學，什麼樣的人適合去補習，或者補習跟自學的情況各有哪些優劣?
謝謝Nic
## 結尾
31:49 感想
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沒有數字腦，也能輕鬆解析數據
為了解決自學python從入門到放棄 的問題，作者木田浩理,伊藤豪,高階勇人,山田紘史 這樣論述：
三井住友海上集團開發！ 菜鳥也可以無痛升級資料科學家的── ★大數據分析實戰指南★ 除了告訴你「應該做什麼」， 還告訴你「什麼不能做」！ 商品開發‧銷售策略‧KPI應用 ◎什麼是「資料科學家」（Data Scientist）？ 「資料科學家」（Data Scientist）是資料分析團隊的核心。一個完整的資料分析團隊係由工程師、行銷、分析師，並由資料科學家銜接「數據」「解讀」與「應用」三個層面。讓「資料」不再只是單純的數據，而是能用在商品開發、銷售策略、檢視反省等實際層面上。 但大多數的企業，無法負擔「完整的」資料分析團隊。所以，往往擁有分析、行銷甚至是工程師背景的「資
料科學家」，就成為企業徵求相關人才時的首選。 Point：根據日本「資料科學家協會」的調查，企業想招聘的資料科學家類型，有四○％的企業為行銷人才、三六％為工程師人才、二四%為分析師人才。 ◎5個D開頭字母，讓數據、資料變成業績！ 從找需求到開發產品、行銷、銷售，全部都能搞定的實戰技巧 想開發一個新產品、發想一個新專案，首先必須找到需求；有需求才有商機，有商機才有行銷與銷售發揮的空間。但如何避免靠直覺、靠經驗摸索，在成功之前先繳出大筆學費？ 三井住友海上集團的4位資料科學家，將自己的經驗轉化為以5個D開頭字母構成的框架： （1）Demand（需求）：詢問需求
（2）Design（設計）：描繪整體輪廓 （3）Data（資料）：收集資料 （4）Develop（開發）：分析資料 （5）Deploy（部署）：展示資料 並結合實際的成功、失敗經驗，找出「應該做什麼」與「不該做什麼」，導出從找需求到開發產品、行銷、銷售，全部都能搞定的實戰技巧。跳過摸索期，用最有效率的方式將數據、資料變現，打造業績金雞母！ ◎跨領域發展必備！ 《Fortune》五○○大企業、日本知名跨國金融集團的實戰指南 本書由隸屬於《Fortune》五○○大企業、日本知名跨國金融集團MS&AD保險集團控股旗下的三井住友海上保險的數位戰略部撰寫而成。其
中成員除了是現役資料科學家，並擁有電商、零售、通信、IT等產業豐富從業經驗。 如果你是： 行銷、銷售、IT領域▶想外掛數據分析技術 工程師、分析師▶想外掛開發、銷售實務應用 三井住友海上集團開發、並實證有效的跨領域實戰指南，讓你用最無痛的方式快速上手、成為最搶手的跨領域人才！