pythonlinkedin

1. 有打算學python的新手么

Python是一種計算機程序設計語言。你可能已經聽說過很多種流行的編程語言，比如非常難學的c語言，非常流行的java語言，適合初學者的Basic語言，適合網頁編程的JavaScript語言等等。

那Python是一種什麼語言？

首先，我們普及一下編程語言的基礎知識。用任何編程語言來開發程序，都是為了讓計算機幹活，比如下載一個MP3，編寫一個文檔等等，而計算機幹活的CPU只認識機器指令，所以，盡管不同的編程語言差異極大，最後都得「翻譯」成CPU可以執行的機器指令。而不同的編程語言，干同一個活，編寫的代碼量，差距也很大。

比如，完成同一個任務，C語言要寫1000行代碼，Java只需要寫100行，而Python可能只要20行。

所以Python是一種相當高級的語言。

你也許會問，代碼少還不好？代碼少的代價是運行速度慢，C程序運行1秒鍾，Java程序可能需要2秒，而Python程序可能就需要10秒。

那是不是越低級的程序越難學，越高級的程序越簡單？表面上來說，是的，但是，在非常高的抽象計算中，高級的Python程序設計也是非常難學的，所以，高級程序語言不等於簡單。

但是，對於初學者和完成普通任務，Python語言是非常簡單易用的。連Google都在大規模使用Python，你就不用擔心學了會沒用。

learning=input('DoyouwanttolearnPythonnow(YesorNo):')
a=str(learning)
ifa=='Yes':
print('QQ1129834903')
else:
print('Thanks!!')

2. 我是數學專業想要做數據這塊，是學大數據好還是python好

本人只能從個人經驗給你一點建議，希望你少走一點彎路。
首先，你說到你剛接觸大數據，你要明白大數據范圍超級廣，你具體想要學習哪個方向呢？數據挖掘？還是機器學習深度學習？亦或nlp（自然語言處理）？
我給所有問我大數據該怎麼入門的人都會有如下建議：學好數學！學好數學！學好數學！重要的事說三遍，不然你怎麼理解各種模型的構建？所以從理解演算法開始，什麼svn啦，knn啦，k means啦，總之各種聚類分類的演算法，把它搞懂，絕對有用。
言歸正傳，回到語言的選擇問題。java和python這兩個語言，我給你從這幾個方面解釋一下：
1. python是腳本語言，無需編譯，java則是需要編譯的語言
2. 我在letitcode（大概是這么拼）上測試過好多次，同一個功能的程序竟然是java性能好很多
3. 平時我們做項目，都是用python寫個demo去測試，真正發行的版本，是用java寫的
4. 許多大數據平台（如spark），都提供多種語言的介面，所以你不用擔心學一種語言沒處用的問題
看到了吧？python和java的地位差別在企業中就是一個低一個高，氮素！以我個人的觀點來看，我還是建議你先學python。
為啥膩？我可不是要坑你，而是因為：
1. 很多java中幾行的代碼，python中一行就搞定，學會了python，還怕學不會java？
2. python上手快，簡潔事兒少
3. （個人經驗）我學數據挖掘入門是用的scikit-learn（一個python庫），當時用的超爽的好吧！幾分鍾搞個模型出來。當然現在看來那不算什麼啦，可當時真的體驗很好，特有成就感。相反拿java寫程序我就各種別扭，總覺得啰嗦得很
4. 其實，我覺得scala更適合大數據…linkedin後台好像就是它寫的，但是我覺得scala難，再加上種種原因，一直沒來得及學
以上就是我的看法。
最後給你推薦個小工具：jupyter notebook，一個在線互動式編譯器，不但支持python在線編譯，還支持matplotlib及各種繪圖庫哦！在你前期做數據清洗和特徵提取的時候很有用。

3. Python問題

第15行報錯，告訴你是KeyError
companies=[c['Company'].strip() for c in contacts if c['Company'].strip()!='']
KeyError: 'Company'

字典中當然要先有這個key，你才能去取啦。c['Company'] ，c中如果沒有Company那麼就報錯了啊，我看你後面還有個 if c['Company'].strip()!=''，你是想做神馬呢？判斷一個字典里有沒有某個key，用has_key方法。
把這一句後面的那個if改成 if c.has_key('Company') 就沒有問題了。

4. 學python好還是大數據好

本人學習大數據時間不久，2年左右吧，只能從個人經驗給你一點建議，希望你少走一點彎路。
首先，你說到你剛接觸大數據，你要明白大數據范圍超級廣，你具體想要學習哪個方向呢？數據挖掘？還是機器學習深度學習？亦或nlp（自然語言處理）？（我主要學數據挖掘，嗚啦啦啦）
我給所有問我大數據該怎麼入門的人都會有如下建議：學好數學！學好數學！學好數學！重要的事說三遍，不然你怎麼理解各種模型的構建？所以從理解演算法開始，什麼svn啦，knn啦，k means啦，總之各種聚類分類的演算法，把它搞懂，絕對有用。
扯遠了，不好意思…言歸正傳，回到語言的選擇問題。java和python這兩個語言，我給你從這幾個方面解釋一下：
1. python是腳本語言，無需編譯，java則是需要編譯的語言
2. 我在letitcode（大概是這么拼）上測試過好多次，同一個功能的程序竟然是java性能好很多
3. 平時我們做項目，都是用python寫個demo去測試，真正發行的版本，是用java寫的
4. 許多大數據平台（如spark），都提供多種語言的介面，所以你不用擔心學一種語言沒處用的問題
看到了吧？python和java的地位差別在企業中就是一個低一個高，氮素！以我個人的觀點來看，我還是建議你先學python。
為啥膩？我可不是要坑你，而是因為：
1. 很多java中幾行的代碼，python中一行就搞定，學會了python，還怕學不會java？
2. python上手快，簡潔事兒少
3. （個人經驗）我學數據挖掘入門是用的scikit-learn（一個python庫），當時用的超爽的好吧！幾分鍾搞個模型出來。當然現在看來那不算什麼啦，可當時真的體驗很好，特有成就感。相反拿java寫程序我就各種別扭，總覺得啰嗦得很
4. 其實，我覺得scala更適合大數據…linkedin後台好像就是它寫的，但是我覺得scala難，再加上種種原因，一直沒來得及學
以上就是我的看法。
最後給你推薦個小工具：jupyter notebook，一個在線互動式編譯器，不但支持python在線編譯，還支持matplotlib及各種繪圖庫哦！在你前期做數據清洗和特徵提取的時候很有用。

5. 如何有效使用linkedin premium

Linkedin對用戶的價值主要是三層。第一層是identity，也就是你的身份。這一層的主要產品是profile。這是對用戶最重要也是最基礎的功能，比如展示自己的經歷，別人寫給你的評價，你的聯系方式等等。第二層是insights，可以叫做情報或者內行資訊。這些包括了你的人脈中發生的事、你所在行業的相關新聞、你崇拜的成功人士的經驗分享等等。第三層是everything else，包羅萬象。這可以是各種公司的信息、工作機會、任何人的簡歷等等。

說到有效利用，我們就來按照這三層價值來討論利用的方法。

Identity
利用這一層給予的價值也就是完善簡歷。下面講幾個不是那麼顯而易見的方法：

短鏈接。默認狀態下，每個人的profile的公共鏈接都非常的長。但是通過一定的設置，你可以得到一個縮短又好看的版本，例如我的簡歷地址是 Zhongjie Wu 具體方法是，進入profile的編輯模式，然後找到公共鏈接，點擊右側的edit
不同區域的顯示順序。profile中有很多不同種類的區域，比如工作經歷、教育史、獎章證書等等。不同的人和不同的情況下，應該使用不同的順序。如果你是個大學生，你可能沒有什麼實習經歷，這個時候就應該把project段放在學校的上面。如果你在找工作並且有強烈的興趣方向，就應該把summary放在最頂上，並且寫上諸如「I'm a software engineer interested in Machine Learning in small to medium companies in the Bay Area」 的精確描述。
照片。最好是找個專業的攝影師照一張。如果沒有專業的正照的話，可以找一張比較正式的照片。但是最好別放證件照，因為一般都很難看。
多媒體信息展示。有些區域支持多媒體信息的展示。比如你可以把你在slideshare的幻燈片鏈接放上去，或者是論文之類的。這樣大家可以點擊這些內容，對你的影響更深刻。
推薦（recommendations）。如果工作經歷中能得到同事或者上級的肯定，那就會讓你的簡歷十分出彩。因此，你可以在寫完經歷後找相關的同時和領導給你寫推薦信。建議你不要直接給他發推薦信書寫邀請，而是你主動推薦對方，然後表示希望他也能給你寫一些評語。
Insights
這里的價值主要是人際關系和業內資訊方面的。

導入聯系人。Linkedin有一個功能是讓你導入郵箱聯系人。之前linkedin的導入聯系人的功能受到不少詬病，主要是因為設計不好，導致用戶被誤導，發送了垃圾郵件導致的。經過多次的修改，現在應該已經非常清晰了。導入聯系人會有兩個步驟，和已經在linkedin上的人建立鏈接、邀請還沒有在linkedin上的好友加入linkedin。導入聯系人後，之前沒有加入linkedin的人在注冊linkedin後你會得到提示
「您可能認識的人」（People you may know），這個上面是linkedin通過一些演算法來推測你可能認識的人，每天都會更新。當然如果你確實不認識某個人，也不要亂加。
付費服務。當你對人才高級搜索、對不認識的人發送inmail、查看誰看了你的簡歷等功能有需求時，可以考慮使用會員付費服務（subscription）。任何一次聯系和一絲機會都有可能給你帶來一個事業上的重要轉折。
業內新聞和Influencer。當你的profile比較完善的時候，linkedin會用機器學習的方法給你推薦一些相關的頭條。你的消息更新最頂上的部分就是那些新聞推薦。你的個人信息越詳細、點擊你感興趣的新聞的次數越多，這些新聞的推送會越合你口味。這和豆瓣電台有點類似。Influencer裡面有很多行業大佬的帖子，非常值得學習，你可一關注一些你感興趣的行業領袖。

6. 如何在linkedin上隱藏自己的鏈接

隱藏鏈接違法。
無憂隱藏是一款專業的窗口、進程、文件夾隱藏工具，操作方便、功能實用。其獨有的開機自動隱藏功能可輕松實現BT、eMule、迅雷等工具自動隱藏下載。亦是上班族在上網、玩游戲、炒股時用來快速隱藏窗口及隱藏圖標的最佳工具。無憂隱藏以強化隱私保護為核心設計理念，隱藏徹底且不露痕跡。

7. Python大數據好學嗎

本人學習大數據時間不久，2年左右吧，只能從個人經驗給你一點建議，希望你少走一點彎路。
首先，你說到你剛接觸大數據，你要明白大數據范圍超級廣，你具體想要學習哪個方向呢？數據挖掘？還是機器學習深度學習？亦或nlp（自然語言處理）？（我主要學數據挖掘，嗚啦啦啦）
我給所有問我大數據該怎麼入門的人都會有如下建議：學好數學！學好數學！學好數學！重要的事說三遍，不然你怎麼理解各種模型的構建？所以從理解演算法開始，什麼svn啦，knn啦，k means啦，總之各種聚類分類的演算法，把它搞懂，絕對有用。
扯遠了，不好意思…言歸正傳，回到語言的選擇問題。java和python這兩個語言，我給你從這幾個方面解釋一下：
1. python是腳本語言，無需編譯，java則是需要編譯的語言
2. 我在letitcode（大概是這么拼）上測試過好多次，同一個功能的程序竟然是java性能好很多
3. 平時我們做項目，都是用python寫個demo去測試，真正發行的版本，是用java寫的
4. 許多大數據平台（如spark），都提供多種語言的介面，所以你不用擔心學一種語言沒處用的問題
看到了吧？python和java的地位差別在企業中就是一個低一個高，氮素！以我個人的觀點來看，我還是建議你先學python。
為啥膩？我可不是要坑你，而是因為：
1. 很多java中幾行的代碼，python中一行就搞定，學會了python，還怕學不會java？
2. python上手快，簡潔事兒少
3. （個人經驗）我學數據挖掘入門是用的scikit-learn（一個python庫），當時用的超爽的好吧！幾分鍾搞個模型出來。當然現在看來那不算什麼啦，可當時真的體驗很好，特有成就感。相反拿java寫程序我就各種別扭，總覺得啰嗦得很
4. 其實，我覺得scala更適合大數據…linkedin後台好像就是它寫的，但是我覺得scala難，再加上種種原因，一直沒來得及學
以上就是我的看法。
最後給你推薦個小工具：jupyter notebook，一個在線互動式編譯器，不但支持python在線編譯，還支持matplotlib及各種繪圖庫哦！在你前期做數據清洗和特徵提取的時候很有用。

8. Python大數據和JAVA大數據哪個更好

沒有更好。這個要取決於你的技術的深度。如果你的技術夠好那就都行。如果想快速入門，就 python。這個好上手。

9. 怎麼樣使用python3-linkedin庫

首先打開cmd，輸入 pip install linkedin
然後在你自己代碼中導入import linkedin
具體怎麼使用你可以閱讀官方文檔

10. 大數據開發常用的編程語言有哪些

1、Python語言
如果你的數據科學家不使用R，他們可能就會徹底了解Python。十多年來，Python在學術界當中一直很流行，尤其是在自然語言處理（NLP）等領域。因而，如果你有一個需要NLP處理的項目，就會面臨數量多得讓人眼花繚亂的選擇，包括經典的NTLK、使用GenSim的主題建模，或者超快、准確的spaCy。同樣，說到神經網路，Python同樣游刃有餘，有Theano和Tensorflow；隨後還有面向機器學習的scikit-learn，以及面向數據分析的NumPy和Pandas。
還有Juypter/iPython――這種基於Web的筆記本伺服器框架讓你可以使用一種可共享的日誌格式，將代碼、圖形以及幾乎任何對象混合起來。這一直是Python的殺手級功能之一，不過這年頭，這個概念證明大有用途，以至於出現在了奉行讀取－讀取－輸出－循環（REPL）概念的幾乎所有語言上，包括Scala和R。
Python往往在大數據處理框架中得到支持，但與此同時，它往往又不是「一等公民」。比如說，Spark中的新功能幾乎總是出現在Scala/Java綁定的首位，可能需要用PySpark編寫面向那些更新版的幾個次要版本（對Spark Streaming/MLLib方面的開發工具而言尤為如此）。
與R相反，Python是一種傳統的面向對象語言，所以大多數開發人員用起來會相當得心應手，而初次接觸R或Scala會讓人心生畏懼。一個小問題就是你的代碼中需要留出正確的空白處。這將人員分成兩大陣營，一派覺得「這非常有助於確保可讀性」，另一派則認為，我們應該不需要就因為一行代碼有個字元不在適當的位置，就要迫使解釋器讓程序運行起來。
2、R語言
在過去的幾年時間中，R語言已經成為了數據科學的寵兒——數據科學現在不僅僅在書獃子一樣的統計學家中人盡皆知，而且也為華爾街交易員，生物學家，和矽谷開發者所家喻戶曉。各種行業的公司，例如Google，Facebook，美國銀行，以及紐約時報都使用R語言，R語言正在商業用途上持續蔓延和擴散。
R語言有著簡單而明顯的吸引力。使用R語言，只需要短短的幾行代碼，你就可以在復雜的數據集中篩選，通過先進的建模函數處理數據，以及創建平整的圖形來代表數字。它被比喻為是Excel的一個極度活躍版本。
R語言最偉大的資本是已圍繞它開發的充滿活力的生態系統：R語言社區總是在不斷地添加新的軟體包和功能到它已經相當豐富的功能集中。據估計，超過200萬的人使用R語言，並且最近的一次投票表明，R語言是迄今為止在科學數據中最流行的語言，被61%的受訪者使用(其次是Python，39%)。
3、JAVA
Java，以及基於Java的框架，被發現儼然成為了矽谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。 「如果你去看Twitter，LinkedIn和Facebook，那麼你會發現，Java是它們所有數據工程基礎設施的基礎語言，」Driscoll說。
Java不能提供R和Python同樣質量的可視化，並且它並非統計建模的最佳選擇。但是，如果你移動到過去的原型製作並需要建立大型系統，那麼Java往往是你的最佳選擇。
4、Hadoop和Hive
一群基於Java的工具被開發出來以滿足數據處理的巨大需求。Hadoop作為首選的基於Java的框架用於批處理數據已經點燃了大家的熱情。Hadoop比其他一些處理工具慢，但它出奇的准確，因此被廣泛用於後端分析。它和Hive——一個基於查詢並且運行在頂部的框架可以很好地結對工作。