大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习梦想导师的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python学习梦想导师的解答，让我们一起看看吧。
计算机毕业设计怎么做啊？
如果你们不是很严格的话，就选javaEE课题，用s***或者springboot框架或者最基础的jsp+servlet+jdbc的架构，php可以选择tp或者lar***el框架的项目，然后模块要工作量大，最好带图表统计，如果你们导师或者学校很卡请选择python 大数据 数据分析 爬虫类的，还可以做app 小程序，但是工作量 创新都要有呀
计算机毕业设计？
如果你们不是很严格的话，就选JavaEE课题，用s***或者springboot框架或者最基础的jsp+servlet+jdbc的架构，php可以选择tp或者lar***el框架的项目，然后模块要工作量大，最好带图表统计，如果你们导师或者学校很卡请选择python 大数据 数据分析 爬虫类的，还可以做*** 小程序，但是工作量 创新都要有呀
python和前端开发怎么抉择？
谢谢邀请！
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的研究生导师，我来回答一下这个问题。
首先，当前Python和前端开发都具有大量的潜在人才需求，也都有较为广阔的发展空间，至于如何选择要根据自身的知识结构、发展规划和兴趣爱好来综合考虑。
如果未来要走研发级程序员路线，那么应该重点考虑Python开发。当前IT领域的研发热点集中在大数据、物联网和人工智能领域，而Python在这些领域均有广泛的应用，比如***用Python进行数据分析在大数据领域就比较普遍。另外Python在嵌入式开发、学习、计算机视觉以及自然语言处理方面均有广泛的应用，可以说目前Python是研发级程序员的重要工具之一。随着大数据和人工智能的发展，未来Python语言的发展前景非常值得期待。
如果计算机基础知识和数学知识比较薄弱，那么可以重点考虑前端开发。随着移动互联网、大数据以及人工智能的发展，目前前端开发被赋予了更多的含义，不仅包括了传统的web前端开发，也包括了移动端开发、大数据呈现端开发、部分后端开发任务（Nodejs）和部分嵌入式开发任务（JavaScript）。当前J***aScript的应用边界不断得到拓展，前端学习者应该重点关注。
与Python相比，前端开发主要集中在应用级开发领域，对于算法方面的要求并不高，初学者能够比较容易建立起学习信心。但是在目前的就业环境下，要想提升自身的岗位竞争力，应该掌握更全面的前端知识，包括Web前端和移动端。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
这个问题有点奇怪。两样东西并不矛盾啊。不是说选了前端就不能选python啊。与j***a不一样，python使用起来非常方便，语法简单，是一个非常有用的工具啊。就好像，excel大家都要用吧？会写js...各种js框架.....与会用excel没有矛盾吧？同理与会用python也没有矛盾。
百战程序员IT问题专业解答
对于前端以及python的抉择，需要对Python语言以及前端有一个客观的了解。
市场上对Python和前端开发都有很大的需求量，同时这两种职业都有广阔的发展空间。Python侧重于研发级，目前社会的热点：如大数据、人工智能、物联网。Python在这些领域拥有很大的市场量。机器学习、自然语言的研究都是Python程序员锁从事的事业，所以说Python的前景很令人期待。
前端开发，近几年市场对前端人员的需求量慢慢增加。后端技术前端化的推广，前端逐渐取代了部分后端开发人员。随着互联网技术的不断发展，程序员的门槛慢慢下降，前端更加容易上手。对于计算机基础知识和数学知识比较薄弱的同事，可以选择从事前端开发，从web3.0的概念提出之后，前端的涵盖面积不断的加大，***、网址、小程序、安卓、IOS等众多的软件应用都赋予了前端足够的活力。
前端与Python相比较，侧重的开发点不同，前端适用于企业级应用开发，入门门槛较低，对算法以及数学方面的相关知识体系要求不多，但是Python，要求对算法精通，学历水平也要求较高。
所以对于前端以及Python的选择，应该结合自身的实际情况以及爱好、兴趣等方面慎重选择。
谢邀！
如果之前没有过这方面的学习经历，对编程还不是很了解的话建议你从Python入手，Python对于初学者来说是非常容易学习的，可以让你对面向[_a***_]编程有深度的理解，当然每种语言你要想完全精通，还是要时间的积累的。如果你一开始就系统的学习前端，还是有些吃力的，建议先了解一点，会简单的前端布局，css，js，jq等就可以了，接下来的东西可以在做项目时慢慢学习，因为太多了！如果你不是从事前端开发只是想要学习一门语言的话那么建议学习python。
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会使用编程语言但是不会做项目，怎么办？
首先，编程语言只是项目需要的一部分，整个项目需要用到的技能还有很多。比如:数据库，缓存，高可用，容灾等等。从一个一个项目中去吸取经验
其次，学会编程语言后，可以自己找项目感兴趣的项目模仿练习。比如:web综合类开发(博客)，BI开发(报表大数据统计分析)，游戏开发，微信小程序，目前比较火的人工智能等等。重点还是跟你的兴趣有关。
最后，套用一句俗语"好记忆不如烂笔头"。送你四个大字------勤笔勉思。只有勤加练习并有自己的思考，才能真正的吸取项目经验。希望我的回答对你有所帮助。
没有做过项目，不叫会编程。学编程应该先从需求开始，而不是为学而学。
首先，问问自己有什么需求？想让计算机为你干什么？这个不需要想象力，只需要“懒”。所有的编程都开始于懒的干重复劳动这一基础。如果你不会干某事，你也别期望于让计算机帮你干。
其次，你希望计算机怎么帮你，帮你到什么程度。这就有点跟代码有关了，怎么输入，怎么输出，中间都干些什么……这个阶段写点文字，或者脑图（画点圈显得高大上），关键是写点什么下来，因为，你后面的工作会以这些记录为基础。
然后，看看完成你需要的工作，你需要哪些知识。你之前的知识肯定不够***想干的。别说你了，我做了10多年程序员，都需要查资料。比如，语音输入，最流行的语音api是谁家的？怎么用？输出pdf，有现成开源代码吗……不要开始学，而是开始找最佳的技术和知识。
再然后，你对完成这个项目，需要哪些知识和技能了然于胸，就可以编写代码了。也不用学，用到了，查人家的手册或者直接copy最佳实践代码就好了。
以上工作，直到你写了代码，算做完成了工作的一半。下面是另一半：
1.调试代码，让它能工作，有时候发现错误的理解了人家的api，甚至需要重写代码
3.终于能用了，发现很多代码重复，想要优雅一些，还是需要重写
4.重写很多次，发现改代码会造成更多错误，如果以后还想修改自己的代码，就要趁自己还能知道这堆东西是干什么的，就写一些单元测试。多半还是需要重写，以简化单元测试
最快入手的是去参考一些开源项目的源码，从简单的项目着手，看看整个项目代码是怎么组织的，都需要哪些内容。再有就是学习一下项目相关的需求，设计，编码，测试，分发部署等知识。其实，不需要担心，只要，真正一两个项目做下来就熟悉了。
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。
我猜你应该是自学了一段时间python，或者参加过某培训机构吧
所以会出现，你觉得你好像会用python，会敲几个python语句，可能大概能看得懂，但是不知道怎么做项目，从何开始、从何结束、没有一点头绪、完全不知道怎么开始、该怎么做。
所以你需要做的事，跟着别人去接触项目，去学习怎么开始做项目，找个小公司能接受你这种程度的也好，自己主动意识比较强的话，找一些开源的先看看，然后自己学着动手编程做项目。
你缺乏的就是动手编程、接触项目。
那么首先你要问自己一个问题了，你到底喜不喜欢做软件开发？
我觉得这是问题之一，也是最重要的问题，记住做任何事情，兴趣是最好的老师，如果你不喜欢做某一件事情，哪怕天赋再好，也上没有成功的可能性，这一点你要非常清楚的明白。如果你一点都比喜欢编程，但是你还要逼着自己去写代码，或者说逼着自己去证明自己适合做这件事情，那么我觉得初衷就有问题。
其次你要问自己第二个问题，你到底适不适合做软件开发？
我见过太多的同学，去培训班，废寝忘食的码代码，但我要告诉你一件很残酷的事情，不是每个人都适合写代码，更不是每个人都有写代码的天赋，如果你的逻辑思维不够好，如果你的数学不够好，想要在编程上取得很大的成就简直是太难了。
所以记住，如果你不适合写代码，或者说你没有这方面的天赋，尽早放弃！
第三点，说一个必须
编程是一项非常注重实践的事情，理论学得再好没用，你得自己去做实践，不断地实践，网上这么多优秀的开源项目，GitHub上到处都是别人做的经典的开源项目，跟着人家做，多做几个，或者不喜欢的话多去cousera、慕课网等等网站上看视频学习，实践。
有了这三点保证，我相信你可以学好编程，而且你会发现这件事情会越来越有趣。
人工智能准研究生，导师的课题组在使用c++，开学前该怎么准备？
我从学习、科研和就业这三个角度来说说我的个人看法。
首先，人工智能的前景还是非常广阔的，目前包括机器学习（深度学习）、自然语言处理、计算机视觉、知识表示、自动推理、机器人学这六大方向，都有巨大的创新空间，未来这些领域也一定是成果频出的领域。
对于主攻人工智能方向的准硕士研究生同学来说，在开学前应该学习一些人工智能相关的基础知识，比如从机器学习开始就是不错的选择，机器学习也被认为是打开人工智能大门的钥匙。
我目前就在给研一的同学上机器学习这门课，总体上来说，这门课还是有一定难度的，而且需要完成一些场景实践的任务。
具体的学习路径还是比较清晰的，可以从学习经典算法开始，然后进一步学习深度学习相关的知识，这对于后续开展科研实践活动，会有比较重要的影响。
其次，从科研的角度来说，不同课题组往往有不同的科研任务，切入点和技术选型也有一定的区别，所以要根据具体课题组的情况，来学习相关的技术。
如果组内用C++比较多，那么在开学前应该重点学习一下C++语言，虽然关于这门语言的争议比较多，但是目前在科研领域，C++的应用还是比较普遍的，尤其在人工智能领域，包括我的视觉组也在大量使用C++。
从就业的角度来看，目前更多的硕士研究生同学会从事开发岗，因此多学习一门J***a，或者是Python语言，会有更强的就业竞争力，也会给自己带来更大的就业选择空间。
大厂的算法岗对于人工智能方向的同学还是比较友好的，尤其是在当前业务算法岗快速发展的大背景下，更多同学都有机会拿到算法岗，但是相比于开发岗来说，算法岗的竞争依然比较激烈，除了要有较强的成果之外，还需要重视行业场景知识的积累。
到此，以上就是小编对于python学习梦想导师的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习梦想导师的5点解答对大家有用。
