pythonlinkedin

1. 有打算学python的新手么

Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言，比如非常难学的c语言，非常流行的java语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的JavaScript语言等等。

那Python是一种什么语言？

首先，我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如下载一个MP3，编写一个文档等等，而计算机干活的CPU只认识机器指令，所以，尽管不同的编程语言差异极大，最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言，干同一个活，编写的代码量，差距也很大。

比如，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。

所以Python是一种相当高级的语言。

你也许会问，代码少还不好？代码少的代价是运行速度慢，C程序运行1秒钟，Java程序可能需要2秒，而Python程序可能就需要10秒。

那是不是越低级的程序越难学，越高级的程序越简单？表面上来说，是的，但是，在非常高的抽象计算中，高级的Python程序设计也是非常难学的，所以，高级程序语言不等于简单。

但是，对于初学者和完成普通任务，Python语言是非常简单易用的。连Google都在大规模使用Python，你就不用担心学了会没用。

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

2. 我是数学专业想要做数据这块，是学大数据好还是python好

本人只能从个人经验给你一点建议，希望你少走一点弯路。
首先，你说到你刚接触大数据，你要明白大数据范围超级广，你具体想要学习哪个方向呢？数据挖掘？还是机器学习深度学习？亦或nlp（自然语言处理）？
我给所有问我大数据该怎么入门的人都会有如下建议：学好数学！学好数学！学好数学！重要的事说三遍，不然你怎么理解各种模型的构建？所以从理解算法开始，什么svn啦，knn啦，k means啦，总之各种聚类分类的算法，把它搞懂，绝对有用。
言归正传，回到语言的选择问题。java和python这两个语言，我给你从这几个方面解释一下：
1. python是脚本语言，无需编译，java则是需要编译的语言
2. 我在letitcode（大概是这么拼）上测试过好多次，同一个功能的程序竟然是java性能好很多
3. 平时我们做项目，都是用python写个demo去测试，真正发行的版本，是用java写的
4. 许多大数据平台（如spark），都提供多种语言的接口，所以你不用担心学一种语言没处用的问题
看到了吧？python和java的地位差别在企业中就是一个低一个高，氮素！以我个人的观点来看，我还是建议你先学python。
为啥腻？我可不是要坑你，而是因为：
1. 很多java中几行的代码，python中一行就搞定，学会了python，还怕学不会java？
2. python上手快，简洁事儿少
3. （个人经验）我学数据挖掘入门是用的scikit-learn（一个python库），当时用的超爽的好吧！几分钟搞个模型出来。当然现在看来那不算什么啦，可当时真的体验很好，特有成就感。相反拿java写程序我就各种别扭，总觉得啰嗦得很
4. 其实，我觉得scala更适合大数据…linkedin后台好像就是它写的，但是我觉得scala难，再加上种种原因，一直没来得及学
以上就是我的看法。
最后给你推荐个小工具：jupyter notebook，一个在线交互式编译器，不但支持python在线编译，还支持matplotlib及各种绘图库哦！在你前期做数据清洗和特征提取的时候很有用。

3. Python问题

第15行报错，告诉你是KeyError
companies=[c['Company'].strip() for c in contacts if c['Company'].strip()!='']
KeyError: 'Company'

字典中当然要先有这个key，你才能去取啦。c['Company'] ，c中如果没有Company那么就报错了啊，我看你后面还有个 if c['Company'].strip()!=''，你是想做神马呢？判断一个字典里有没有某个key，用has_key方法。
把这一句后面的那个if改成 if c.has_key('Company') 就没有问题了。

4. 学python好还是大数据好

本人学习大数据时间不久，2年左右吧，只能从个人经验给你一点建议，希望你少走一点弯路。
首先，你说到你刚接触大数据，你要明白大数据范围超级广，你具体想要学习哪个方向呢？数据挖掘？还是机器学习深度学习？亦或nlp（自然语言处理）？（我主要学数据挖掘，呜啦啦啦）
我给所有问我大数据该怎么入门的人都会有如下建议：学好数学！学好数学！学好数学！重要的事说三遍，不然你怎么理解各种模型的构建？所以从理解算法开始，什么svn啦，knn啦，k means啦，总之各种聚类分类的算法，把它搞懂，绝对有用。
扯远了，不好意思…言归正传，回到语言的选择问题。java和python这两个语言，我给你从这几个方面解释一下：
1. python是脚本语言，无需编译，java则是需要编译的语言
2. 我在letitcode（大概是这么拼）上测试过好多次，同一个功能的程序竟然是java性能好很多
3. 平时我们做项目，都是用python写个demo去测试，真正发行的版本，是用java写的
4. 许多大数据平台（如spark），都提供多种语言的接口，所以你不用担心学一种语言没处用的问题
看到了吧？python和java的地位差别在企业中就是一个低一个高，氮素！以我个人的观点来看，我还是建议你先学python。
为啥腻？我可不是要坑你，而是因为：
1. 很多java中几行的代码，python中一行就搞定，学会了python，还怕学不会java？
2. python上手快，简洁事儿少
3. （个人经验）我学数据挖掘入门是用的scikit-learn（一个python库），当时用的超爽的好吧！几分钟搞个模型出来。当然现在看来那不算什么啦，可当时真的体验很好，特有成就感。相反拿java写程序我就各种别扭，总觉得啰嗦得很
4. 其实，我觉得scala更适合大数据…linkedin后台好像就是它写的，但是我觉得scala难，再加上种种原因，一直没来得及学
以上就是我的看法。
最后给你推荐个小工具：jupyter notebook，一个在线交互式编译器，不但支持python在线编译，还支持matplotlib及各种绘图库哦！在你前期做数据清洗和特征提取的时候很有用。

5. 如何有效使用linkedin premium

Linkedin对用户的价值主要是三层。第一层是identity，也就是你的身份。这一层的主要产品是profile。这是对用户最重要也是最基础的功能，比如展示自己的经历，别人写给你的评价，你的联系方式等等。第二层是insights，可以叫做情报或者内行资讯。这些包括了你的人脉中发生的事、你所在行业的相关新闻、你崇拜的成功人士的经验分享等等。第三层是everything else，包罗万象。这可以是各种公司的信息、工作机会、任何人的简历等等。

说到有效利用，我们就来按照这三层价值来讨论利用的方法。

Identity
利用这一层给予的价值也就是完善简历。下面讲几个不是那么显而易见的方法：

短链接。默认状态下，每个人的profile的公共链接都非常的长。但是通过一定的设置，你可以得到一个缩短又好看的版本，例如我的简历地址是 Zhongjie Wu 具体方法是，进入profile的编辑模式，然后找到公共链接，点击右侧的edit
不同区域的显示顺序。profile中有很多不同种类的区域，比如工作经历、教育史、奖章证书等等。不同的人和不同的情况下，应该使用不同的顺序。如果你是个大学生，你可能没有什么实习经历，这个时候就应该把project段放在学校的上面。如果你在找工作并且有强烈的兴趣方向，就应该把summary放在最顶上，并且写上诸如“I'm a software engineer interested in Machine Learning in small to medium companies in the Bay Area” 的精确描述。
照片。最好是找个专业的摄影师照一张。如果没有专业的正照的话，可以找一张比较正式的照片。但是最好别放证件照，因为一般都很难看。
多媒体信息展示。有些区域支持多媒体信息的展示。比如你可以把你在slideshare的幻灯片链接放上去，或者是论文之类的。这样大家可以点击这些内容，对你的影响更深刻。
推荐（recommendations）。如果工作经历中能得到同事或者上级的肯定，那就会让你的简历十分出彩。因此，你可以在写完经历后找相关的同时和领导给你写推荐信。建议你不要直接给他发推荐信书写邀请，而是你主动推荐对方，然后表示希望他也能给你写一些评语。
Insights
这里的价值主要是人际关系和业内资讯方面的。

导入联系人。Linkedin有一个功能是让你导入邮箱联系人。之前linkedin的导入联系人的功能受到不少诟病，主要是因为设计不好，导致用户被误导，发送了垃圾邮件导致的。经过多次的修改，现在应该已经非常清晰了。导入联系人会有两个步骤，和已经在linkedin上的人建立链接、邀请还没有在linkedin上的好友加入linkedin。导入联系人后，之前没有加入linkedin的人在注册linkedin后你会得到提示
“您可能认识的人”（People you may know），这个上面是linkedin通过一些算法来推测你可能认识的人，每天都会更新。当然如果你确实不认识某个人，也不要乱加。
付费服务。当你对人才高级搜索、对不认识的人发送inmail、查看谁看了你的简历等功能有需求时，可以考虑使用会员付费服务（subscription）。任何一次联系和一丝机会都有可能给你带来一个事业上的重要转折。
业内新闻和Influencer。当你的profile比较完善的时候，linkedin会用机器学习的方法给你推荐一些相关的头条。你的消息更新最顶上的部分就是那些新闻推荐。你的个人信息越详细、点击你感兴趣的新闻的次数越多，这些新闻的推送会越合你口味。这和豆瓣电台有点类似。Influencer里面有很多行业大佬的帖子，非常值得学习，你可一关注一些你感兴趣的行业领袖。

6. 如何在linkedin上隐藏自己的链接

隐藏链接违法。
无忧隐藏是一款专业的窗口、进程、文件夹隐藏工具，操作方便、功能实用。其独有的开机自动隐藏功能可轻松实现BT、eMule、迅雷等工具自动隐藏下载。亦是上班族在上网、玩游戏、炒股时用来快速隐藏窗口及隐藏图标的最佳工具。无忧隐藏以强化隐私保护为核心设计理念，隐藏彻底且不露痕迹。

7. Python大数据好学吗

本人学习大数据时间不久，2年左右吧，只能从个人经验给你一点建议，希望你少走一点弯路。
首先，你说到你刚接触大数据，你要明白大数据范围超级广，你具体想要学习哪个方向呢？数据挖掘？还是机器学习深度学习？亦或nlp（自然语言处理）？（我主要学数据挖掘，呜啦啦啦）
我给所有问我大数据该怎么入门的人都会有如下建议：学好数学！学好数学！学好数学！重要的事说三遍，不然你怎么理解各种模型的构建？所以从理解算法开始，什么svn啦，knn啦，k means啦，总之各种聚类分类的算法，把它搞懂，绝对有用。
扯远了，不好意思…言归正传，回到语言的选择问题。java和python这两个语言，我给你从这几个方面解释一下：
1. python是脚本语言，无需编译，java则是需要编译的语言
2. 我在letitcode（大概是这么拼）上测试过好多次，同一个功能的程序竟然是java性能好很多
3. 平时我们做项目，都是用python写个demo去测试，真正发行的版本，是用java写的
4. 许多大数据平台（如spark），都提供多种语言的接口，所以你不用担心学一种语言没处用的问题
看到了吧？python和java的地位差别在企业中就是一个低一个高，氮素！以我个人的观点来看，我还是建议你先学python。
为啥腻？我可不是要坑你，而是因为：
1. 很多java中几行的代码，python中一行就搞定，学会了python，还怕学不会java？
2. python上手快，简洁事儿少
3. （个人经验）我学数据挖掘入门是用的scikit-learn（一个python库），当时用的超爽的好吧！几分钟搞个模型出来。当然现在看来那不算什么啦，可当时真的体验很好，特有成就感。相反拿java写程序我就各种别扭，总觉得啰嗦得很
4. 其实，我觉得scala更适合大数据…linkedin后台好像就是它写的，但是我觉得scala难，再加上种种原因，一直没来得及学
以上就是我的看法。
最后给你推荐个小工具：jupyter notebook，一个在线交互式编译器，不但支持python在线编译，还支持matplotlib及各种绘图库哦！在你前期做数据清洗和特征提取的时候很有用。

8. Python大数据和JAVA大数据哪个更好

没有更好。这个要取决于你的技术的深度。如果你的技术够好那就都行。如果想快速入门，就 python。这个好上手。

9. 怎么样使用python3-linkedin库

首先打开cmd，输入 pip install linkedin
然后在你自己代码中导入import linkedin
具体怎么使用你可以阅读官方文档

10. 大数据开发常用的编程语言有哪些

1、Python语言
如果你的数据科学家不使用R，他们可能就会彻底了解Python。十多年来，Python在学术界当中一直很流行，尤其是在自然语言处理（NLP）等领域。因而，如果你有一个需要NLP处理的项目，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy。同样，说到神经网络，Python同样游刃有余，有Theano和Tensorflow；随后还有面向机器学习的scikit-learn，以及面向数据分析的NumPy和Pandas。
还有Juypter/iPython――这种基于Web的笔记本服务器框架让你可以使用一种可共享的日志格式，将代码、图形以及几乎任何对象混合起来。这一直是Python的杀手级功能之一，不过这年头，这个概念证明大有用途，以至于出现在了奉行读取－读取－输出－循环（REPL）概念的几乎所有语言上，包括Scala和R。
Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是“一等公民”。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本（对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此）。
与R相反，Python是一种传统的面向对象语言，所以大多数开发人员用起来会相当得心应手，而初次接触R或Scala会让人心生畏惧。一个小问题就是你的代码中需要留出正确的空白处。这将人员分成两大阵营，一派觉得“这非常有助于确保可读性”，另一派则认为，我们应该不需要就因为一行代码有个字符不在适当的位置，就要迫使解释器让程序运行起来。
2、R语言
在过去的几年时间中，R语言已经成为了数据科学的宠儿——数据科学现在不仅仅在书呆子一样的统计学家中人尽皆知，而且也为华尔街交易员，生物学家，和硅谷开发者所家喻户晓。各种行业的公司，例如Google，Facebook，美国银行，以及纽约时报都使用R语言，R语言正在商业用途上持续蔓延和扩散。
R语言有着简单而明显的吸引力。使用R语言，只需要短短的几行代码，你就可以在复杂的数据集中筛选，通过先进的建模函数处理数据，以及创建平整的图形来代表数字。它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。
R语言最伟大的资本是已围绕它开发的充满活力的生态系统：R语言社区总是在不断地添加新的软件包和功能到它已经相当丰富的功能集中。据估计，超过200万的人使用R语言，并且最近的一次投票表明，R语言是迄今为止在科学数据中最流行的语言，被61%的受访者使用(其次是Python，39%)。
3、JAVA
Java，以及基于Java的框架，被发现俨然成为了硅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，那么你会发现，Java是它们所有数据工程基础设施的基础语言，”Driscoll说。
Java不能提供R和Python同样质量的可视化，并且它并非统计建模的最佳选择。但是，如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统，那么Java往往是你的最佳选择。
4、Hadoop和Hive
一群基于Java的工具被开发出来以满足数据处理的巨大需求。Hadoop作为首选的基于Java的框架用于批处理数据已经点燃了大家的热情。Hadoop比其他一些处理工具慢，但它出奇的准确，因此被广泛用于后端分析。它和Hive——一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。