14小时学会Python数据分析+量化金融分析

程序员怎么搞副业? #程序员

视频讨论了程序员如何通过副业来增加收入，强调了程序员应该利用自己的专业技能来寻找副业机会。提到了编写爬虫、制作编程课程、兼职讲师等副业方式，并指出了程序员在金融投资和创业中面临的高风险。建议程序员从稳妥的副业开始，逐步摸索，避免盲目投资和创业，减少风险。

大数据开发都卷成啥样了

当前大数据行业竞争激烈，只有少数大型企业如飞机公司、银行和电信才有真正意义上的大数据工程师需求，且职位有限。这给专科生寻找大数据相关工作带来了挑战。面对技术领域的火热趋势，专科生应务实选择学习，比如转向云计算和测试安全等更普遍、需求量更大的技术领域。另外，对于很多高校开设的大数据专业，应保持批判性，识别其中的教育质量和就业前景问题。选择技术学习路径时，要结合市场与个人实际情况，并保持技术敏感性和实用性。

程序员是最容易被收割的群体?

视频主要讨论了程序员在创业过程中面临的挑战，特别是缺乏营销思维和对商业社会运作逻辑的误解。程序员往往过于自信，认为自己能够通过技术改变世界，但忽视了营销和品牌宣传的重要性。视频通过实际案例指出，程序员在创业时需要深入了解市场，学会获取流量和品牌宣传，而不是仅仅依靠技术。同时，提醒程序员在创业前要充分了解市场，避免盲目投入导致失败。

搭建私人助理大模型需要什么环境？

讲者在视频中指导如何搭建Streamlit环境，突出点在于使用Python语言进行开发，推荐使用Anaconda进行一站式环境配置，易于管理包和编辑器。强调Streamlit的安装非常简单，仅需使用pip进行安装无需复杂配置。此外，还推荐了几种集成开发环境（IDE）如PyCharm、VS Code，依据个人喜好选择。这项内容适合于已经对Python有一定了解的人群，尤其是有兴趣在数据科学和Web应用快速开发领域进步的开发人员。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

还百度上搜数据集吗？记住这个地方啥数据都有！

在快速获取准确数据的需求日益逼切的背景下，传统搜索引擎和社交媒体平台常因广告和套路层出不穷而不尽人意。为解决业界数据紧缺和数字化人才的匹配问题，"cover"平台应运而生。该平台聚集了各行业积累的大量数据，积极搭建连接数字化需求与解决方案提供者之间的桥梁。通过提交数据并提供奖金激励，平台鼓励技术人员提供创新的解决方案。此外，平台不仅提供数据资源，还包含源码和完整的项目配套，为数据分析和项目开发提供了全方位的支撑。适合有志于数据分析、技术解决方案开发以及数字化转型领域的专业人士。

【职场秘籍】怎样安全的度过试用期？快来get试用期“安全攻略”！

在职场中安全度过试用期关键在于明确个人定位与积极主动的工作态度。成功案例描述了一个口才良好的学员如何因过度包装自己导致职位不匹配而被辞退，而失败案例则讲述了即便技术能力强，因缺乏主动沟通和团队协作而多次被辞退。从这些案例中可以看出，对于新人而言，既要真实展示自己的技术水平，又要积极融入团队，保持与周围同事的良好沟通。此外，及时向上级报告工作进展、遇到问题时主动寻求帮助，也是确保试用期顺利过关的重要因素。适应职场，不仅需要扎实的技术功底，还必须具备良好的工作态度与沟通协作能力。