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阶段学习目标的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python阶段学习目标的解答，让我们一起看看吧。
- 网传腾讯HC全部关闭，pcg缩减人数，真实性如何？如属实，这表明了，今年腾讯招聘的哪些情况？
- 为什么感觉学了python自己还是写不出代码呢？
- python与大数据什么关系啊？
- Python和大数据有什么区别，学哪个以后好就业？
网传腾讯HC全部关闭，pcg缩减人数，真实性如何？如属实，这表明了，今年腾讯招聘的哪些情况？
首先解释一下这两个名词：HC是招聘名额的意思。PCG是平台及内容事业群（估计是 platform 平台 + content 内容 + group 组群）的首字母。
首先，关于裁员传言的真***
目前虽然还没有实锤？不过都这么久了，也没见腾讯企业也不出***公关文。我昨天还觉得应该不至于，裁员是真裁，但是关闭所有HC，应该不至于吧。但是我昨天问了几位在这些大厂的员工，他们说是真的。所以目前看，这个流言是真的，大厂如腾讯在大规模裁员。
不过我仍然坚信：hc还在，只是少了，会集中在技术和媒体核心运营上。然后很多岗位会从原来的自己员工做，变成第三方协议。
第二，我们为什么围观大厂？
其实大厂的员工是人群中的少数，而我们总是围观大厂。我想其中一个原因是：因为这里的职场，很像是市场的晴雨表或者叫温度计——好的时候能发巨额年终奖，不好的时候也率先裁员。
而如果大厂是市场的温度计，那么2022年的开年，就是真的难。不要抱着侥幸心理，求职是需要意志力的，珍惜每一次工作机会吧。
PS在个案辅导中，我发现有的同学抱着“我要么进大厂要么回去考公”的思路，我都不知道从哪开始吐槽。
职业规划，第一要务应该是业务，即我要做什么业务（什么行业岗位），而不是社会地位。
我是为好优姐姐，提供有温度能操作的职业辅导——竞争力扫描、职业问题诊断与行动建议、霍兰德职业规划解析、简历修改、模拟面试1-2次每次30分、OFFER选择建议。
PS，下面是朋友分享给我一张图，虽然没什么科学依据，但是这种汇总还挺好的。
题主问：网传腾讯HC全部关闭，pcg缩减人数，真实性如何？如属实，这表明，今年腾讯招聘的哪些情况？
谢邀！
答：真实性如何，从和一位在其中工作的前同事的聊天中，可大概清楚，腾讯是在裁员，主要裁剪pcg即事业部人员，至于什么HC全部关闭，就有些扯了。
因为这两年的经济环境所致，不止腾讯，各种大大小小的互联网企业都在裁员，那么事业部首当其冲就是第一个需要考虑的部门，毕竟企业还是要维护核心部门的。
至于说今年腾讯招聘有哪些情况，这个是人家内部的问题，咱们看客也是靠猜，那么大概猜一二吧：
第一、招聘人数减少，毕竟取缔了部分事业部门，说明真的不需要很多的人员
第三、对非业务部门提高业务要求，受各种因素制约，想实现核心人员充当业务人员的幻想
第四、降低薪资要求，这点就不说什么了，大家懂得都懂
也就能猜到这些吧，总之，一句话，不卷不行，除非大家都有一种“我努力工作一秒，资本家就多买一台车，这样不合理”的想法，没准对社畜打工人来说是另一个不一样的春天了。
腾讯HC已经全部关闭，同时PCG要缩减人数，其他bg不便，有多位网友称自己面试被HR告知HC冻结终止。
相信很多人看到这则消息时发觉满眼黑话看不懂。的确互联网黑话属实有点多，特别是很多无所谓的英文缩写，除了增加阅读难度和壁垒之外，基本没用。特地找了一份黑话大全来帮大家翻译下题目是啥意思。还有求职、工作过程中可能遇到的英文缩略语整理。
“网传腾讯 HC 全部关闭，pcg 缩减人数，真实性如何？”
HC = 招聘名额（HeadCount），PCG是平台及内容事业群（估计是 platform 平台 +content 内容 + group 组群）的首字母
翻译过来：就是网传腾讯的招聘名额全部关闭啦，平台以及内容事业群这个大组要缩减人数，真实性如何？
HC
主要原因还是股票跌的太厉害了。以前招个高阶的人，200万年薪的话，100万现金加一百万股票，以前***如是1万股，现在就得2万股。或者候选人对股票不看好，就要求150万现金加50万股票了。这种情况下招人就是不好招了
你说的情况还是传闻，非利益相关，纯推测。
今年互联网行业承压，缩减支出是肯定的。 所谓优化人员结构也是缩减支出的一种方式。
但是优化人员结构不代表不招聘。所以我猜测， 无论是否有裁员存在，招聘仍然还会招聘。鉴于今年千万级别大学生毕业规模，无论招聘是否缩水，都要为严峻的态势做好准备。
为什么感觉学了python自己还是写不出代码呢？
如果只是学习了python的语法等最基础的内容。到最后也只能学会“hello word”，拿着for做1到一百的加减法。所有的代码学习都是一样的道理，需要自己去实践，如果有想学好代码的想法，就去自己做做代码题吧。然后才有机会做更复杂的东西。
一个非常好的问题。制定一个学习计划，学习基础知识后，多写代码。
1. 制定一个切实可行的学习***，要自律，不可三天打鱼两天筛网
2. 保证学习时间，多写代码
掌握Python语言基础，数据类型、基本语法、常用数据结构、常用类，等等，网上***很多。
推荐一个在线编程网站，HackerRank，看名字就知道很牛，Hacker排行榜。其实里面有很多针对初学者的编程练习题，并且提供了成绩查询、排名、竞赛等功能。
要以项目为载体，如果是刚上手python且以前没接触过其他语言开发的项目最好的练手就是看看别人写的代码，先解析，消化吸收，再逐步行成自己的思路或架构，多动手，千万千万不能只靠想，觉得什么都简单，如何将想法实现也是关键一环。总之一句，我辈菜鸟都是先搞逆向开发吧
磨刀不误砍柴功
这里先推荐你用py[_a***_]m。正所谓磨刀不误砍柴工，想当年我大一的时候要是知道有IDEA，兴许我现在就是一名合格的javaER。所以，不要用记事本啥的，直接上来就用pycharm，JB出品，必属精品。这边的话链接一条pycharm快捷键的导航。
你之所以会写不出代码来，我猜很大概率你是看纸质书籍入门，想当年高考结束的时候也兴致勃勃的去图书馆找了一本C语言入门，嗯，对，半个小时候我就回家了。这边的话强烈推荐你能从***入门敲代码，毕竟人家培训班老师手把手***教着你打，不会的话说不过去吧？至于说你可能自己想实现点小功能但是无从下手，这点好理解，你对整个python的知识体系还了解的不够透彻，简单来说就是代码写太少了。像我现在玩蛇一年多了，可以很随意的将python 爬虫+web+自动化+数据分析串联起来，就看我想实现什么。之所以能这样，得益于我学习时间够长，还有短暂的在大厂实习过。所以，孰能生巧，多花时间打代码，很快就可以熟练的运用。
学习线路
入门:B站、慕课大学、网易云课堂随便找个入门的***，最过分的就去闲鱼花几块钱买一套。
进阶一:爬虫、web开发任选一个做一个小项目(同样有很多******)
进阶二:《流畅的python》,《Linux内核》，《算法导论》
进阶三:转Java(抖个机灵)
Python学了基础的话，掌握的就是语法，或者某些代码的编辑，建议去找一些项目做一下，方向可以是数据挖掘或者机器学习的，里面的Python项目实例特别多，要动手参与项目，才能更加学习
python与大数据什么关系啊？
从事大数据开发,Python和JAVA都要学习,首先要学习J***a语言,J***a是大数据的基础编程语言,除此之外还有一门必须的语言---Scala,它是专门用于大数据Spark开发的.当到了大数据高级阶段在做一些与大数据分析,人工智能,机器学习相关的工作时才会用到Python,换句话说对于大数据J***a,Scala是基础必须要学,而Python等学到大数据高级时再学也可以.
大数据各个方向技能要求：
1.数据开发：J***a，Zookeeper，Hadoop，Hive，Spark，Kafka等。
2.数据分析：Excel，SQL，Tableau，Python。
3.大数据分析：数据分析技能➕Hadoop➕Hive➕部分J***a
4.数据挖掘：大数据分析技能➕数据挖掘算法。
J***a在大数据框架方面用得很广，但Python也是大数据处理常用的语言，特别是机器学习方面。
B站全网最全大数据学习路线：
什么是大数据？大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。为什么是python大数据？从大数据的百科介绍上看到，大数据想要成为信息资产，需要有两步，一是数据怎么来，二是数据处理。数据怎么来:在数据怎么来这个问题上，数据挖掘无疑是很多公司或者个人的首选，毕竟大部分公司或者个人是没有能力产生这么多数据的，只能是挖掘互联网上的相关数据。网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。当然，网络爬虫并不仅仅只是打开网页，解析HTML怎么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的线程池方式***浪费比较大，线程数上千之后系统***基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程(Coroutine)操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。数据处理:有了大数据，那么也需要处理，才能找到适合自己的数据。而在数据处理方向，Python也是数据科学家最喜欢的语言之一，这是因为Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正是因为这些原因，才让python语言成为很多公司处理大数据的首选。加之python本身具有简单、易学、库多等原因，让越来越多的人选择转行python开发。
Python语法简单，所以上手快，这是第一个优点。
代码可读性强，这是第二个优点。
各种功能包也足够丰富，生态好，这是第三个优点。
原型实现快，第四个优点。
爬虫和数据分析库还有ML库很好用，第五个优点。
结合上上面的优点，所以它现在主要被应用在大数据
Python是编程工具，大数据是爬取海量数据后的分析。大数据也可以用其他编程如C等等，但是用Python简单。因为Python内置很多库，就是***多个工具，省事。尤其是在大数据和人工智能上，工具更多。
phthon是工具，大数据是操作对象。你可以把python理解成扳手，大数据就是一对散乱的螺丝，你把🔩都拧好了，就固定了桌子椅子。这些桌子椅子就是大数据产生的产品，也就是分析结果。大数据就是基于分析结果精准投放用户需求的一门学问。
当然了，phthon除了做大数据相关的工作，还可以做很多其他工作，比如爬虫，变成，甚至股票的自动化交易或者量化交易。简单说吧，扳手可以拧螺丝，但也可以干其他的，敲核桃啥的。
大概就这么多，如果有兴趣的话可以看一下余本国的《基于Python的大数据分析基础及实战》，会对你有帮助。
Python和大数据有什么区别，学哪个以后好就业？
Python和大数据都是当前IT领域非常热门的技术，但两者在应用场景和学习难度等方面存在一定的差异。那么学哪个以后好就业呢？需要根据自身情况和职业规划来选择。
Python和大数据的区别
应用场景
Python是一种面向对象的编程语言，广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能等领域。Python的优势在于语法简洁易懂，上手难度较低，适合初学者入门。同时，Python也是一种通用语言，可以应用于各种领域。
大数据则是指数据量超过传统数据库处理能力的一种数据处理方式，常用于企业的数据分析、挖掘和管理等方面。大数据的优势在于能够处理海量的数据，从而获得更准确的结果。
学习难度
相比而言，Python的学习难度较低，适合初学者入门。而大数据则需要相关的数学、统计和计算机知识作为基础，学习难度相对较高。
就业前景分析
目前Python和大数据都是IT行业的热门技术，就业前景都非常广阔。选择哪个技术主要要看自身情况和职业规划。
如果你对编程有一定的兴趣，但是没有太多的编程基础，可以考虑先学习Python。Python在Web后端开发、数据分析、人工智能等领域都有广泛的应用，就业前景非常好。
首先，直接回答问题来说，大数据更好就业。招聘的岗位更多一些
下面详细说下，相信题主就会有更多自己的见解了。
一、大数据
大数据广泛来说是一个生态，包括很多涉及到数据工程的工具和相应的开发语言，在这里就包括Python，当然最重要的还有J***a、Scala等等，在这里对Python本身来说要求不是特别高；另外涉及到算法的话，首选Python，就是由于它有很多的相关的包 。
二、Python
单单的就Python来说，一部分是做服务端的，与当下J***a开发，GO、PHP等无异。
而相当一部分人是用来做数据分析的，此时也会涉及到一小部分大数据的技术，主要还包括要会运用SQL。无论是Python还是SQL，都是用来查询和处理数据的，SQL偏向于查询，Python更擅长于数据处理，利用最常见的numpy和padas就可以对数据进行各种计算。
也就是说，Python一部分做服务端的研发，而另外一部分做数据分析，离不开SQL
总的来说
1. 大数据岗位多，要求高，薪资也高，Python只是其中一种代码工具。
2. 纯Python岗位对于数据分析来说，分析能力很重要，对Python进行数据处理的能力要求高，很多招聘偏向于招收统计学专业的人员。
下面对比下较为关心的薪资问题，来自头条招聘
最后说一句，可以努力先进行大数据研发工作，后续慢慢也同时做一些数据分析、算法相关的事情，这样会对行业有较为深刻的理解。
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。
首先，掌握编程语言是很多大数据岗位的基础要求，比如说大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等都需要具备扎实的编程语言基础，才可以拥有更好的发展。据了解，现在大数据开发领域可以使用的编程语言有很多种，比如说J***a和Python都是比较常见的语言，具体掌握哪门语言合适，结合自身情况来决定吧。其实发展侧重方向不同，选择语言不同。比如说如果想要从事大数据平台研发方向发展，可以选择J***a编程语言，J***a编程语言在大数据平台开发领域有着非常广泛的应用，比如说Hadoop平台就是***用J***a语言开发的，同时J***A语言较为健全的语言生态以及较强的扩展性，在平台开发方面具有非常重要的优势。如果选择大数据应用发展方向的话，J***a和Python都可以学习，因为这两门语言都具有非常不错的表现。不过对于初学者来说，Python语言更容易入门，对初学者是十分友好的。如果要往大数据分析和大数据运维领域发展，就需要重点学习Python语言，因为这两个领域中，Python语言都普遍的应用，十分广泛。
大数据是目前互联网流行的技术语言，处理大数据的编程语言比较有优势的也很多，比如j***a、python、go、R语言、Hadoop等等，按道理来说每种编程语言都可以处理大数据，只是处理的规模不一样而且，但是现在比较受欢迎的数据处理编程语言是j***a与python。
Python是从最初的2016人工智能开始爆发，从而在短短两年之内能赶超j***a。随着python的发展，最大赢家无疑是python。未来大数据是对于一家企业有多重要，通过对数据的分析，可以了解市场需求、发展方向，对公司未来的定位，把数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征。自从python热度赶超j***a之后，python在大数据方面的优势逐渐被人们认识，但是j***a作为20多年成熟的编程语言，在大数据处理方面已存在已久，依然是程序员开发比较喜爱的编程。j***a在大数据处理方面还是比较倾向软件应用与网站数据，包括游戏数据处理，特别是金融服务数据处理，一直都是j***a的强项；python有着众多免费科学算法库，优势在人工智能大数据处理，当然也有使用Python在银行的基础架构中处理财务数据。可以说j***a与python在大数据处理各有优势。
其实无论学什么语言，只要学精用精都很好就业。
到此，以上就是小编对于python阶段学习目标的问题就介绍到这了，希望介绍关于python阶段学习目标的4点解答对大家有用。
