大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于gitlab python学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍gitlab python学习的解答，让我们一起看看吧。
有哪些学J***A的自学***或者培训机构？
这个就比较多了，现在的IT教程资料到处都是，培训机构本身也在逐渐走向开源，好多学习资料都会发到网上平台供大家学习，下边我就推荐几个比较不错的平台可以进行学习。
01.B站
B站现在可谓是比较火的一个学习平台了在上边我们几乎可以搜索到任何有关IT学习的***资料。
02.腾讯课堂
腾讯课堂是比较早期的一个学习的地方，是腾讯系列产品，内容丰富，但是有部分是要收费才可以进行学习的。
03.网易云课堂
这是一个***非常丰富的在线学习网站，提供了大量优质的在线***。
04.谷粒学院
谷粒学院IT课程在线学习平台。谷粒学院会同多个知名开发团队联合制定的J***a、前端、大数据、Python、Linux运维等课程，致力于打造业界更适合自学、代码量大、案例多、实战性强、技术贴合企业的IT在线学习平台！
05.51cto
专业IT技能在线培训平台：拥有系统/运维，云计算，大数据，Web开发，编程语言，软件研发，考试认证，数据库，网络/安全，人工智能，移动开发，游戏开发，嵌入式，服务器，企业信息化，Office办公，产品/设计，其它等各种IT领域实战培训课程***及微职位培训课程
学习编程的时候，看的是“如鹏网”的《这样学J***a不枯燥》***教程。
课程体系的设置可以极大的激发对编程的兴趣，通过开发超级玛丽，飞机大战，吃金币，连连看，汤姆猫，电影的弹幕动画等来讲解J***a的基础知识点，快速入门。
有网络的地方即可以学习，根据自己的时间来灵活安排学习进度，每个章节的后面都有相应的练习题和面试题需要以录音的方式来进行提交，为面试做准备，基础掌握的更好，有新的课程更新了，也是可以继续来学习的，比如说：J***a提高课程，内容包含：分布式、设计模式、前端技术、网络支付、全文搜索引擎、Docker、WebService等。
想要学习J***a，需要J***a***教程的可私信哦（备注：J***a教程）。
有详细的J***a学习路线，可以作为学习J***a的参考，
【J***a基础】
【J***a高级技术】
【web前端】
【J***a web编程（核心阶段）】
【企业框架】
【项目阶段】
【企业专题】
我来简单的说一下吧，情况和题主差不多，不过我是大三下学期进行培训的，在这里谈一下我个人的感受。
大学二三流，专业电气及其自动化，大学三年，也仅仅维持了一个基本不挂科，考试全靠恶补的普通人（绩点3.2），以至于专业课学的自己心里很有数，就是那种如果靠他吃饭，基本就会饿死的那种。
出身农村，一无背景二无家境，因此毕业只能靠我自己。大三那年，忧愁自己路在何方，恰好有某机构来我校宣传，机缘巧合，入坑。
其实很多人对IT行业有一个很大的误解就是，门槛低，高薪。这里我想跟大家多解释一二。
第一，门槛低，其实门槛也不低，本科以下学历的基本上已经可以说拜拜了，现在的程序员门槛早已经提升到了本科学历以上，我在这里只是说一个大概率***，请不要拿着你朋友三年经验专科学历的人给我较真。
第二，高薪。IT行业薪资确实是不错，但是我并没有感觉薪资有多高，可能也和本人的技术能力差劲有关系，但是我们这一届培训机构出身的到现在工资都算一般（说的是我们这些非科班出身的）。
还有一个误解，就是觉得自己真的可以接受的了这个行业。在你不了解这个行业之前，他已经被很多有心之人各种吹嘘，什么门槛低好就业高薪资啊工作不累啊，把他包装成了一朵花，你如果真的相信了，那真的可能留一地鸡毛罢了。
接下来我来说一下，培训那段时间的感受。
很辛苦，从大学宽松翘课，到早9晚10，不停的补充知识敲代码，这期间如果说一点收获都没有，那绝对不可能。
但是，时间决定了你在这里能够真正学习到的知识很有限。当年的我们那个班，确实是群英荟萃，而我们这些零基础的，或者说并不是科班出身的人，那差距真的不是一星半点。
那我们当年的那个班级来说，现在就业真的有很好的，BAT也有进的，也有去京东网易的，要知道，我是16年参加培训的，17年毕业的，班级同学大都不是985，211。
有此成绩，实属不易。
你以为她们都是在培训机构学的？错了，人家不少从高一就开始玩编程了。至少，大学三年，人家都是各种跟着专业老师敲代码的。人家来到培训机构，就是为了有几个不错的项目经历，毕业以后找到一个更好的工作而已。
那群人，是根本不需要担心offer的。
当然我们班级也有天赋异禀的人，也是应届生，也是零基础，但是一张嘴可以滴水不漏忽悠住面试官，拿到一份不错的薪水，可是面试吹的牛都要在试用期填上啊，后续的工作强度能不能胜任，那就不得而知了。
但是更多的是像我这样的，不上不下不高不低，混吃等死，继续学习。
转行穷三年，这句话说的并不是没有道理的，特别是像我们这样的非科班出身的，前两年的压力不算小。
你说你对j***a等编程感兴趣，其实我真的想笑。如果你真的感兴趣，大学的时候早已经接触到这个行业了，通信行业的专业知识，是和计算机的知识有交叉的。
所以，我个人猜测，你可能是看到程序员的工资以后，才感兴趣的。
还有，当你选择这一行的时候，你就应该考虑未来十年你的职业规划，因为这个行业也仅仅是北上广深工资待遇不错（其实你换个行业在一线城市收入也可观），因为程序员的职业生涯真的算得上是比较短暂的。你也刚毕业，以后结婚买房，生活朋友圈，而立之年以后你应当何去何从，都应该想到。
可能有些偏题，言归正传。
如果你真想要在互联网圈发展，一去不复返，九头牛都拉不回的那种，我建议你先自学一下，不要三分钟热度。
因为程序员本来就是一个需要自学能力很高的行业，所以我建议你最好坚持一下看看。
就好比我这个程序员真的喜欢自媒体一样，三个月来，笔耕不辍。
如果你真的可以坚持几个月，一来看看自己是不是真的是兴趣，二来也可以考验一下自己的专业能力。
不要盲目听信什么大数据人工智能python十分火爆的宣传，这些宣传的背后，有很多培训机构在不遗余力的去吹嘘，真的做这些方面的，薪资是高的吓人，但是本科生应届生普通大学毕业的培训机构出身的，一般都没有什么资格，不要给我较真，我说的是一个大概率***。
最后
如果你想要自学***，我可以给你分享，再怎么说也是在这个圈混了两年的人。
如果你真的想去培训机构，我也可以给你些许建议。以免打广告的嫌疑，在这里我不多讨论这个话题。
有需要的，期待你的关注和私信，我知无不言言无不尽。
先放下你那颗功利心，然后再去看看自己到底适不适合这个行业，然后再去考虑怎么学习，是自学还是参加培训机构。
以上。
这个我很有发言权！因为我自己学习J***a是从自学开始的，非专科，大学调剂到工程造价，因为自己喜欢编程，后面跟着舍友一起看老杜的***开始喜欢上的J***a，后面学到数据库自学不下去了，就和同学一起在动力节点报了名，在北京亦庄那边，离学校也不远，那我们是依据什么选择的培训机构呢？
1、先看这个学校的发展历史，发展时间长的，且现在还在发展中的，肯定是有实力的，我了解到现在广州又增开了分校。
2、不能只看广告打得响，还得看口碑，不论是同学之间口口相传，还是在网上看学员评论，口碑好的一定有他的优点！
3、学校的师资力量、课程系统、教学方式都是什么样的，老杜就不用说了，先看了他的***才决定到线下试课的，发展时间长的学校课程也十分严谨完备、先面试试课再正式上课也可以有效避免花冤枉钱，比较适合我们这种大学生。
你现在学到什么程度了啊？具体到哪里？我以前在中软卓越学J***A+大数据，你可以问我，或者我觉得你可以去这听听免费的试听课，然后与这的老师沟通一下，看看具体该怎么解决。自学***这个东西还是用处不大，***没法儿对你什么疑问进行系统的解决啊！
如何学习数据分析？
优秀的数据分析师并不能速成，但是零经验也有零经验的捷径。
市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》，没错，七周。
第一周：Excel学习掌握
如果Excel玩的顺溜，可以略过这一周。但很多人并不会vlookup，所以有必要讲下。
了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。excel的各类函数很多，完全不需要学全。重要的是学会搜索。我学函数是即用即查，将遇到的问题在网上搜索得到所需函数。
重中之重是学会vlookup和数据***表。这两个对后续的数据转换有帮助。
学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge能很快掌握。
学会数据***表，SQL中的group，Python中的groupby也是同理。
这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，也就速度慢了点。80%的办公室白领都能秒杀。
网上多找些习题做，Excel是熟能生巧。
养成一个好习惯，不要合并单元格，不要过于花哨。表格按照原始数据、加工数据，图表的类型管理。
附加学习：
1、了解中文编码utf-8，ascii的含义和区别
2、了解单元格格式，帮助你了解后期的timestamp，date，string，int，bigint，char，factor等各类格式。
3、如果时间还有剩余，可以看《大数据时代》，培养职业兴趣。
第二周：数据可视化
数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。别说平常人，数据分析师自己看数据也头大。这时就得靠数据可视化的神奇魔力了。
以上就是所谓的可视化。排除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析师的平常工作之一就是监控数据观察数据。
另外数据分析师是需要兜售自己的观点和结论的。兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT给老板看。如果没人认同分析结果，那么分析也不会被改进和优化，分析师的价值在哪里？工资也就涨不了对吧。
抽空花一段时间学习可视化的基础,如《数据之美》
另外你还需要了解BI的概念。知名的BI产品有Tableau，Power BI，还有国产的FineBI等。都有体验版和免费版能下载，网上找一点数据就能体验可视化的魅力。比Excel的图表高级多了。
BI需要了解仪表盘Dashboard的概念，知道维度的联动和钻取，知道绝大多数图表适用的场景和怎么绘制。比如以下FineBI制作的dashboard。
第三周：分析思维的训练
这周我们轻松一下，学学理论知识。
分析思维首推大名鼎鼎的《金字塔原理》，帮助数据分析师结构化思维。如果金字塔原理让你醍醐灌顶，那么就可以学思维导图，下载一个XMind中文网站，或者在线用百度脑图。
再了解SMART、5W2H、SWOT、4P理论、六顶思考帽等框架。这些框架都是大巧不工的经典。你要快速成为数据分析师，思考方式也得跟着改变。网上搜咨询公司的面试题，搜Case Book。
题目用新学的思维导图做，先套那些经典框架，做一遍，然后去看答案对比。因为要锻炼数据分析能力。所以得结合数据导向的思维。
这里送三条金句：
一个业务没有指标，则不能增长和分析
好的指标应该是比率或比例
好的分析应该对比或关联。
举一个例子：我告诉你一家超市今天有1000人的客流量，你会怎么分析？
这1000人的数量，和附件其他超市比是多是少？（对比）
这1000人的数量比昨天多还是少？（对比）
1000人有多少产生了实际购买？（转化比例）
路过超市，超市外的人流是多少？（转化比例）
这是一个快速搭建分析框架的方法。如果只看1000人，是看不出分析不出任何结果。
第四周：数据库学习
Excel对十万条以内的数据处理起来一点不虚，但是资深的数据分析师还是笑摸狗头，Too Young Too Sample，爷搞得都是百万数据。要百万数据，就得上数据库。
SQL是数据分析师的核心技能之一。有些公司并不给数据库权限，需要分析师写邮件提需求，这非常不好。数据分析师经常有各类***设需要验证，很多时候写十几行SQL就能得到的答案，还得麻烦其他部门导出数据。
SQL学习不需要买书，W3C学习就行了，SQL 教程。大多数互联网公司都是MySQL，我也建议学，性价比最高。
作为数据分析师，只要懂Select相关，增删改、约束、索引、数据库范式全部略过。你的公司心得多大才会给你写权限。
了解where，group by，order by，h***ing，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等即可。
你看，和Excel的函数都差不多。如果时间充裕，则学习row_number，substr，convert，contact等。和Excel一样，学会搜索解决问题。不同引擎的函数也会有差异，例如Presto和phpMyAdmin。
期间你不需要考虑优化和写法丑陋，查询几秒和几分钟对数据分析师没区别，跑数据时喝杯咖啡呗，以后你跑个SVM都能去吃饭了。
网上搜索SQL相关的练习题，刷一遍就行。也能自己下载数据库管理工具，找些数据练习。我用的是Sequel Pro。
第五周：统计知识学习
统计学是数据分析的基础之一。
统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也会显著提高。
这一周努力掌握描述性统计，包括均值、中位数、标准差、方差、概率、***设检验、显著性、总体和抽样等概念。详细的数学推导不用细看，谁让我们是速成呢，只要看到数据，知道不能怎么样，而是应该这样分析即可。
Excel中有一个分析工具库，简单强大。对列1的各名词做到了解。如果是多变量多样本，学会各种检验。
《统计数字会撒谎》休闲读物，有趣的案例可以让我们避免很多数据陷阱。
深入浅出统计学 (豆瓣)还是经典的HeadFirst系列，适应它一贯的啰嗦吧。
多说一句，老板和非分析师不会有兴趣知道背后的统计学原理，通常要的是分析后的是与否，二元答案。不要告诉他们P值什么的，告诉他们活动有效果，或者没效果。
第六周：业务学习（用户行为、产品、运营）
这一周需要了解业务。对于数据分析师来说，业务的了解比数据方***更重要。当然很遗憾，业务学习没有捷径。
我举一个数据沙龙上的例子，一家O2O配送公司发现在重庆地区，外卖员的送货效率低于其他城市，导致用户的好评率降低。总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因，都没有找出来问题。后来在访谈中发觉，因为重庆是山城，路面高低落差比较夸张，很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。
这个案例中，我们只知道送货员的送货水平距离，数据上根本不可能知道垂直距离这个指标。这就是数据的局限，也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。
对于业务市场的了解是数据分析师工作经验上最大优势之一。既然是零经验面试，公司肯定也知道刚入门分析师不会有太多业务经验，不会以这个卡人。所以简单花一周了解行业的各指标。
《增长黑客》
数据驱动业务的典型，里面包含产品运营最经典的AAARR框架，部分非数据的营销案例，
《网站分析实战》
如果应聘的公司涉及Web产品，可以了解流量的概念。书中案例以Google Analytics为主。其实现在是APP+Web的复合框架，比如朋友圈的传播活动肯定需要用到网页的指标去分析。
《精益数据分析》
互联网数据分析的入门书籍，归纳总结了几个常用的分析框架。比较遗憾的是案例都是欧美。
还有一个小建议，现在有不少第三方的数据应用，囊括了不少产品领域的数据分析和统计。自学党们即使没有生产环境的数据，也可以看一下应用Demo，有好处的。
除了业务知识，业务层面沟通也需要掌握。另外建议在面试前几天收集该行业的业务强化一下。
第七周：Python/R学习
终于到第七周，也是最痛苦的一周。这时应该学习编程技巧。是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘，爬虫，可视化报表都需要用到编程能力。掌握一门优秀的编程语言，可以让数据分析师事半功倍，升职加薪，迎娶白富美。
这里有两条支线，学习R语言或Python。速成只要学习一条，以后再补上另外一门。
R的优点是统计学家编写的，缺点也是统计学家编写。如果是各类统计函数的调用，绘图，分析的前验性论证，R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮，学习曲线比较陡峭。Python则是万能的胶水语言，适用性强，可以将各类分析的过程脚本化。Pandas，sklearn等各包也已经追平R。
如果学习R，建议看《R语言实战》，照着书本打一遍代码，一星期绰绰有余。另外还有一本《统计学》，偏知识理论，可以复习前面的统计学知识。
R学习和熟悉各种包。知道描述性统计的函数。掌握DataFrame。如果时间有余。可以再去学习ggplot2。
Python拥有很多分支，我们专注数据分析这块，入门可以学习《深入浅出Python》。
需要学会条件判断，字典，切片，循环，迭代，自定义函数等。知道数据领域最经典的包Pandas+Numpy。
在速成后的很长一段时间，我们都要做调包侠。
这两门语言最好安装IDE，R语言我建议用RStudio，Python我建议用 Anaconda。都是数据分析的利器。
Mac自带Python2.7，但现在Python 3已经比几年前成熟，而且没有编码问题。各类教程也足够多，不要抱成守旧了。Win的电脑，安装Python会有环境变量的问题，是个大坑（R的中文编码也是天坑）。
到这里，刚刚好是七周。如果还需要第八周+，则是把上面的巩固和融会贯通，毕竟速成是以转岗或拿offer为目的。有机会，我会专门写文章讲解每一周的具体知识，并且用爬虫爬一些数据做练习和案例。
到此，以上就是小编对于gitlab python学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于gitlab python学习的2点解答对大家有用。