OMOOC.py week2 QA 列表
- 讲师: 大妈
- 书记: 尹相飞+安静
- 录音:
暖场
- 上周本周隐藏任务---录音文字化
- 作业编号,163 课件有编号模式. 模式. 编程思想的一个技能点
手艺活儿
(数据科学兴起于大数据之后,大数据学术界工程界同时给出来的. 大数据起源,对撞机. 几飞秒爆发几Ｔ数据. 想明白数据科学是什么,得明白数据如何用计算机处理,数据科学就是用计算机处理数据的科学. 数据采集不是问题,分析是. 编程思想影响数据采集的过程,用最科学的采集方法得到所需数据. 逻辑严密的对数据理解,对数据处理工具思维的理解才能更自然理解数据和收集的来源. )
你想明白数据科学是什么,先得明白数据在计算机中是怎么处理的. 根据编程思想,计算机工具/特性来设计数据
思维的改变,可以但困难. 需要刻意训练. 编程是一种手艺活,必须要坚持不断的使用它.
思维改变很困难,要刻意长期训练---看视频,看书在编程领域,艺术创作仅靠理论研究没用,编程是手艺活,曲不离口.
概念与咒语是一样的,概念不只是一个名词,他是一个对象. 每个对象对应数据,数据处理,数据与数据处理的场景. 而场景是在使用中出来的.
在python中 每一个对象对应者一组数据及默认处理加应用场景,要用才行.
学习python编程是原有思维基础上的跃迁,每个人得到的编程思维都是基于自己经验的独立编程思维.
原有思维基础上的跃迁. 是自己的理解写出来的.
例子:
- rails girls小白用半年记下建网站代码,不明就理. 后来经过培训成为专家的故事.
- 测试人员,编程小白-"练习教程,纯记忆,不理解-"全职写代码(半年)-"三个月学习-"导师.
- 说明:逼自己持续不断的编写,才能修订自己头脑中的概念,并用这些概念来反馈.
接下来四周,交互式编程. 每一周一个正式作业.
- 失望:没有看到大家六个月前对python的理解. 回顾,教程补足. 多写,多练,多读.
关键列表
~ 继续安利邮件列表
信息通路:邮件列表,
有编程经验的,会有不同编程语言的套路.
大妈对纯文科的学员面对铺天盖地的概念如何处理比较好奇. 没有编程背景的人,文案工作者,平时工作得到反馈都是间接的,长时间的. 编程写完立即得到反馈,这就是编程最ｅａｓｙ的地方,所有想法在瞬间得到反馈.
把编程图谱化,是一种古老依然有效的方法. 写邮件也是.
写书信等应用文的程序和编程相同,每一部分都有功能. 邮件列表也是容易的编程思维训练方法. 技术问题讨论时,要体现出态度,每一封都要说清楚. 问题对其他人有价值,创造价值. 编程中各种错误不理解,难以用文字描述,纯文本难以还原问题.
这种困难迫使你进行思维锤炼.
文字是线性的,markdown算二维,依然是平面的.
中国人对开源贡献很小. 中国人BLOG,与日本人BLOG,认真,热血沸腾.
程序与议论文一样,有固定的格式 技术问题讨论,别人可以根据你的信一次性的发出来. 可以说你替列表内其他人节省了时间. 运行错误造成无法理解,用文字无法描述思维冲突与困惑,正是这个困惑训练你,产生编程思维.
用低维的方式表达高维.
完备描述的建议:
- 精湛标题,一事一信,用前三行说清楚你的最大困惑.
- 接下来是你的过程,你的运行环境,你的包,你的配置,你的探索过程.
- 接下来,你这么看的,你的结论是什么,问题的关键节点在哪.
- python环境是相同的,问题是可复现的consistent,是有效的. 提问必须以一种顺序的,能让他人在本地复现问题,才能指导.
- 问题是可复现的,则这个问题是有效的.
期待还没有在列表中问过技术问题的朋友
课程预警
课程一直在根据大家进度微调
作业
接下来四周,第二阶段课,按上周要求. 每周coursera最具有代表性的章节给出我们的作业.
追加标准:
- 提前三天交 天才
- 周四 优秀
- 周五优良
- 周六 合格.
本周时间足够,要补足教程,写越多越好,多写,多练,多读.
三阶设定
12周安排:
- 这四周打基础,循序渐进,反刍,建立信心,语感. 之后才是挑战.
- 再后面的五周,组成2~4个人的团队,干大家最初想干的事情,游戏,应用等.
- 导师会全程指导,但是需要你大声,完备的问出来.
- 前六周看清相互之间的特性. 未来四周,跨组.
- 要求依据能力尽最大能力写,开始用软件改变世界. 需要时正确的提问导师.
现场QA
- 有没有在一些情况下,仅使用编程思维会带来劣势?
- 肯定的. 五大元科学,而不是一大元科学
- 如何进行算法入门与进阶
- 看外国人写的书
- 推荐书:迷茫的旅行商:一个无处不在的计算机算法问题,数学之美
- 有什么书 可以辅助我们获得编程思维
- 大家正在写的教程. 还有什么能够辅助比自己的教程更有效的呢
- 三位一体:运行环境,程序的代码文件,头脑中的思维(逻辑,结构)是一体的
- 后面五周要完成我们想要完成的任务,五周python写软件能完成什么任务,大妈给举几个例子吧
- google 四周之内python写的;youtube...
- 我自己在学的时候, 就是对概念和过程理解得比较慢,一直在启动问题中蹒跚,如果能够把第一周的时间延长,对我来说会有比较大的帮助,不知其他人的经历如何
- 为什么三周之后才问. 对概念和过程的理解的姿势不对,
- 在程序运行中去理解,用程序运行结果来证明自己的理解
- 我们以后写教程也应该比较侧重于自己思维的转变吧 是不是要多写点内心戏?
- 六个月前的你自己能理解,是最精彩之处,也是最渴望之处
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