演进:在工作的前三年里快速成长(练习篇)
刚毕业的时候,我通过在 GitHub 连击上来练习编码。一段时间后,当它已经成为习惯,我便有意图地练习一些项目。在这场 Chat 中,我将分享:
如何采用正确的姿势练习;
如何用难度适宜的项目提高;
如何找到合适的时间练习;
怎样才能持之以恒练习下去。
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三流程序员如何提高加速度,两年做到待遇 20K+
本场 Chat 将通过以下四点让读者收获快速提高自我的方法:
通过分析自己目前的现状快速定位自我
拓展自己的知识网络拓扑图,提高知识
提高思维,不放过任何一个成长的机会
提高规划职业生涯意识,关注职业素养
分享者身经大厂技术熏陶,专业的团队工作氛围,本场 Chat 旨在不让起点低的同学输在加速度上!
实录提要:
怎样提高内驱力、持之以恒的动力?
一年经验,面试的时候如何彰显自己的能力,该如何去谈薪资?
在每天严重加班的情况下,应该如何分配所剩不多的业余时间?
怎样利用时间的,怎样提高学习效率的?
学习总是不能集中精力,这个怎么治?
做 IT 的是去一线城市发展好,还是去二三线城市发展好,有什么好的建议?
技术人员写技术博客如何寻找主题?怎样的技术博客更吸引读者?
水平不高,每天学的很累,出去面试也没什么自信,怎么办?
如何能让一个只会 copy 的程序员变成自己的代码,分享给别人去看?
对前端转行者有没什么建议?或者有什么普遍坑?
如何在平庸的日常开发中得到技术提升?
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Redis 实战场景详解
很多文章和书籍都有介绍 Redis 的基础理论知识,单纯的理论介绍很难让读者轻松的理解。
本文将通过业务场景以及实际问题出发来进行 Redis 知识的详细讲解与使用。让大家能够很清晰的认知什么业务场景使用 Redis 的什么知识点,以及原因。希望通过本文,大家能够在未来的工作中快速的进行技术方案的正确选型。
通过本文大家将学习到:
Redis 各个知识点在业务场景中的使用方式;
Redis 可能遇到的困难以及解决方案(穿透、雪崩等);
Redis 分布式环境的使用方案(分布式锁、自增 ID 等);
Redis 集群模式总结;
Redis 面试题目总结。
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Python 数据分析师必备的入门学习路线和技能
要想从事数据分析相关工作,要学的东西太多了,到底该怎么学? 学哪些? 通过 Chat ,你会在最短时间内,系统地学到数据分析如下知识:
数据科学的完整学习路线
数据清洗(真正项目中此部分费时费力)的实施主要步骤( 5 方面展开)
零基础掌握 Python 核心知识
NumPy:1 个对象和 2 大机制使用总结
Pandas:2 个对象和 20 个常用函数总结
Matplotlib:提炼为 100 行代码
机器学习以最经典的线性回归为例,从理论,公式推导,到手写代码实现算法
实战与分享 1 门哈佛大学的数据科学开源课程
分享 2 个数据科学面试经历
本场 chat 总结:1 条数据分析的入门学习路线 + 1 个数据分析核心任务的实施步骤 + Python 语言核心用法总结 + 3 个科学包的工程使用提炼总结 + 机器学习入门 + 1 门名校数据分析课程分享实战 + 2 个面试经历分享
注:预计全文字数 2 万+,干货满满
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