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网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
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内存不能雪中送碳，但能锦上添花。
很多是用户反映电脑配置很高，为啥还是卡？那有极大概率就是可用内存不足导致的。
如何挑选内存呢？建议按照需求和预算。
普通办公用户 4G内存或以上；
初级数据分析 8G内存或以上；
专业或高级数据分析 16G内存以上。
硬盘
硬盘是储存文件和信息的地方
硬盘分为机械硬盘、固态硬盘、混合硬盘，我们知道机械和固态，那混合硬盘是什么呢？混合硬盘是基于传统机械硬盘诞生出来的新硬盘，传输速度能达到固态硬盘的速度。
一般机械硬盘的空间都比固态的大，但是相对读取速度，固态硬盘远超机械硬盘，所以固态硬盘的价格会比机械的要高很多。所以我们可以把固态作为系统启动盘，机械作为存储盘，达到双剑合璧的状态。
屏幕
屏幕的输出是最直观的，我们眼睛能看到的。
我们除了考虑屏幕的尺寸大小之外，还要 考虑屏幕分辨率、刷新率、色域、面板材质这些参数。
分辨率：分辨率越大显示的内容越多，屏幕细腻、显示效果越好，目前流行4K屏。
色域：决定画面色彩好坏，低于50色域以下的屏幕还是算了吧，一般70以上色域的屏幕还是较为理想的。
屏幕材质：分为IPS和TN屏幕，TN屏幕可视觉角度较小，亮度相对较低，综合还是IPS屏好点。
英特尔7四核处理器是处理器的最佳选择。虽然i5处理器也可以正常工作，但当您处理大型数据集时，i7处理器是理想的选择。四核处理器顾名思义，它有4个内核，可以提高计算机的处理速度，使用较新的第6代处理器是一个不错的选择。笔记本电脑必须至少具有512GB硬盘驱动器才能处理大数据集。尽管可能还是会面临硬盘驱动器空间不足的问题，但至少还可以增加。但是，与硬盘驱动器相比，固态驱动器的性能要好得多，因为它们的速度很快，并且它们不像硬盘驱动器那样旋转。系统应具有至少16GB的RAM空间，因为有时机器可能无法处理比较繁重的情况。在这种情况下，可能必须运行虚拟机。
综上所述，通过记住上述三点，配备i7四核处理器和16GB RAM的笔记本电脑是学习数据分析的理想选择。如果，你想要更多地用于深度学习，那么对计算性能要求就要更高一些了。
以上就是关于适合学习数据分析的电脑配置介绍，不管如何主要都以预算和需求为基本再去考虑电脑配置，这样才能找到合适自己的电脑哦。
关于Python技术储备
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
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一、Python学习大纲
Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、Python必备开发工具
三、入门学习视频
四、实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
五、python副业兼职与全职路线
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做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。
别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。
我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。
（1）Python所有方向的学习路线（新版）
这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。
（2）Python学习视频
包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。
（3）100多个练手项目
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。
（4）200多本电子书
这些年我也收藏了很多电子书，大概200多本，有时候带实体书不方便的话，我就会去打开电子书看看，书籍可不一定比视频教程差，尤其是权威的技术书籍。
基本上主流的和经典的都有，这里我就不放图了，版权问题，个人看看是没有问题的。
（5）Python知识点汇总
知识点汇总有点像学习路线，但与学习路线不同的点就在于，知识点汇总更为细致，里面包含了对具体知识点的简单说明，而我们的学习路线则更为抽象和简单，只是为了方便大家只是某个领域你应该学习哪些技术栈。
（6）其他资料
还有其他的一些东西，比如说我自己出的Python入门图文类教程，没有电脑的时候用手机也可以学习知识，学会了理论之后再去敲代码实践验证，还有Python中文版的库资料、MySQL和HTML标签大全等等，这些都是可以送给粉丝们的东西。
这些都不是什么非常值钱的东西，但对于没有资源或者资源不是很好的学习者来说确实很不错，你要是用得到的话都可以直接抱走，关注过我的人都知道，这些都是可以拿到的。
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
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