Python技能树测评

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主观感受 吐槽
打开之后映入眼帘的就是各种知识点的细分标签。
先说页面一级标签,前面基础知识标签还好,和培训机构的课程大纲相似。
到了Numpy、Pandas、、Matplotlib、Scipy 就单独放出来当做一级标签,不过也可以理解。
那下面这三个标签,数据分析、人工智能、高级教程就像是在应付了事
数据分析标签下面放着 csv、excel、时间序列 … 这顶多和数据相关,与分析有关系吗
人工智能标签下面先放一个算法库,再放三个大类,然后两个算法
高级教程标签下面是函数和类。
尽管是在内测阶段,可是到b站随便找两个课程,把目录copy下来也比这些标签看着强吧
建议
一级标签要么按知识体系划分要么按学习库划分,掺杂在一块很不自在。比如:
数据分析: 数据处理(Pandas、datatbble)、数据计算(Numpy、Ipython、Scipy)、数据可视化(Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等等)
人工智能: 机器学习(十大基本算法、常用库scikit-learn)、深度学习(TensorFlow、Pytorch、Keras等)、计算机视觉(opencv)、自然语言处理(nltk等等)
高级教程: 生成迭代、高阶函数、线程进程、异步协成等等
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使用感受 吐槽
不敢说掌握python所有知识点,90%还是没问题的

  • 1、练习题点进去竟然还是代码选择题,这分明是在做识图找区别
  • 2、参考资料让学习用户自己提交,竟然还是需要完成该知识点学习才推荐参考资料,人都学会了还看你这干什么
建议
求求一定要把代码选择题改了好吗,或者超过10行的代码改了好吗
就拿这个为例: https://bbs.csdn.net/skill/practice/python-3-153/69?typeId=17482
一个选项的代码,屏幕还显示不全,根本没有阅读的念头,更别说做题了
认真的思考了下,给予目前内测的评价: 虚有图表、食之无味
当然技能图谱对大家学习很有帮助,希望该板块能越做越好,加油
【Python技能树测评】如有言语不当,望谅解。

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