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02 youtube是什么職業崗位能力模型(it行業有哪些職業薪酬高 未來IT行業什么職位)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-07-26 16:16:58【】4人已围观
简介夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的,發展前景非常好,普通人也可以學習。想要系統學習,你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校,好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力,能
想要系統學習,你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校,好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力,能夠在校期間取得大專或本科學歷,中博軟件學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的,建議實地考察對比一下。
祝你學有所成,望采納。
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學Python有前途么?
首先:Python語言在學術上非常受歡迎,不是計算機專業的人,很多都在學習Python。因為這個語言的前景是不可限量的,而且他的語法非常的簡單易懂,這就讓很多一些提及編程就恐慌的人減去了擔心,現在已經是一人應該掌握一門編程語言的時代,很多不是程序員的人們,利用自己寫的簡單的小程序,讓自己生活變得精彩起來,不管是因為興趣,還是其他,生活好像變得美好起來,有了一些追求。
發展前景一:Linux運維
Linux運維是必須而且一定要掌握Python語言,Python是一門非常NB的編程語言,它可以滿足Linux運維工程師的工作需求提升效率,總而提升自己的能力,運維工程師需要自己獨立開發一個完整的自動化系統時,這個時候才是真正價值的體現,才能證明自身的能力,讓老板重視。
發展前景二:Python Web網站工程師
我們都知道Web一直都是不可忽視的存在,我們離不開網絡,離不開Web,利用Python的框架可以做網站,而且都是一些精美的前端界面,還有我們需要掌握一些數據的應用。
發展前景三:Python自動化測試
大家都知道,就是Python語言對測試的幫助是非常大的,自動化測試中Python語言的用途很廣,可以說Python太強大,掌握和熟悉自動化的流程,方法和我們總使用的各個模板,到現在為止,我了解的Python使用最多的應該是自動化測試。
發展前景四:數據分析
我們都知道現在來臨了大數據的時代,數據可以說明一切問題的原因,現在很多做數據分析的不是原來那么簡單,Python語言成為了做數據分析師的第一首選,它同時可以給工作帶來很大的效率。
發展前景五:人工智能
我們都知道谷歌制作出了的機器人戰勝了一個圍棋大師,這個就是目前剛出頭的人工智能,當然我們的人工智能時代還沒有到來,如果這天來了,生活和世界將會發生翻天覆地的變化,而且現在發展這么快,人工智能的時代不會太遠。
以上就是目前比較好的幾個Python的發展規劃和前景,Python沒有非常強勢的問題,但是它簡單的語言結構應用非常廣泛,總的來說學習Python是不錯的選擇。
VC炒股是一種什么體驗
由于一級市場的投資有很多保密義務,我想主要用我個人的股票投資來做例子。首先看一下我的股票投資業績圖。下圖中紅色線的是“凈利潤”,藍色線是我的本金的變化,另外我還加了一個綠色的“標普500指數線” 用做業績比較基準。
大家可以看到,我的凈利潤剛剛接近本金的時候,就遭遇超過1倍本金的“巨額贖回”,之后又連續遭遇兩次“巨額贖回”,最多時超過3倍本金。在這樣的惡劣情況之下,我的凈利潤還是達到了初始本金的4倍。
為避操縱數據之嫌,再啰嗦幾句:1)這是我唯一一個活躍的股票賬戶,2)我沒有依靠任何內幕消息,3)完全是我獨立決策,沒有別人幫助,4)不是“蒙中”一兩只小盤股票,而是比較平均地持有4-5只大盤股,5)時間跨度上基本上覆蓋了我的炒股歷史,盈透證券的歷史報表最早只能提供到2012年的,之前微虧20%。
我怎么做的呢?我的投資股票的基本邏輯,和我做風險投資的幾乎是一樣的:找到估值比較合理的好公司長期持有,這些公司所在市場機會潛力巨大、可持續構建壁壘、有優秀的管理團隊。
你可能想說,這不是廢話嗎,所有人都知道啊,還是因為運氣吧。說老實話,確實有很多運氣因素,但是把一個現象歸于“運氣”然后就停止思考不是一個好的思維習慣,正確的姿勢是“假設有必然因素并仔細觀察”。
于是,我換了一個思路。我想,如果把大盤的增長和分紅不計算在內,股市其實是一個“零和游戲”,有些人盈利,就一定有人虧損。既然我沒有什么秘訣,那么會不會是別人的決策出了問題呢?
想到這里我就研究了一下我的“交易對手”。他們都是誰呢?大致就三類:
1)散戶(占美國股市1/4的市值)
2)被動管理基金(各種指數基金,占1/2的市值)
3)主動管理基金(占1/4的市值)
這里面被動管理的基金基本都是“跟風者”,散戶不但跟風而且資金量太分散。我真正的交易對手,給股票定價的,是主動投資的機構投資人,也就是手握重金的基金經理們。
在觀察了“交易對手”以后,我找到幾個擊敗他們的“必然性因素”。接下來我分別講講我對這幾個因素的觀察,以及通過自己的錯誤獲得的教訓。我講的許多概念,在《思考·快與慢》這本書里面有描述和論證,感興趣的讀者可以找來看一看,讀過的應該理解我講的“人類本能”其實就是丹尼爾·卡尼曼說的“系統一”,我講的“用力思考”的意思就是要調動“系統二”。
一. 世界已發生變化,尋找和理解下一代的“優秀”公司,需要不同的技能
“主動管理型”基金經理最有代表性的是巴菲特。他在本世紀初那一場高科技泡沫中堅持沒有投資高科技公司,因為“不投資看不懂的公司”,為他避免了很多損失也贏得了很高的聲譽。其實他的最新的投資組合里面有兩家“很老”的科技公司——IBM和AT&T,只不過他在這兩家公司上虧損了15% 。當然這不影響巴菲特作為頂級投資人在我們心中的地位,他在50年前投的American Express,30年前投的可口可樂、富國銀行、吉列(寶潔),到現在仍是極其優秀的公司。
但是,過去20年間出現了另外一些非常優秀的高科技公司。現在全球市值前3名的公司是蘋果、谷歌、微軟;Facebook和亞馬遜也都進入了前10名,這幾家占前10名總市值的55.2%。也許你要說市值里面有泡沫,但是你仔細看會發現他們占前十名總利潤的比例更高,達到56.2%,這顯然已經不是泡沫了。
高科技泡沫和之后的蕭條,讓基金經理們發現了“需求并不剛性”、“技術壁壘不是長期壁壘”。然后他們就停止了思考。但是事實是,互聯網對人類行為的改變只是來得比預計的緩慢一些,而且這些高科技公司也早就在技術壁壘之上又構建了一層又一層新的壁壘,例如微軟的生態系統,Facebook的網絡效應,Google的用戶數據和安卓生態,等等。而要理解這些新的壁壘,需要先深刻理解用戶在網絡世界的需求和行為,需要一些新的、“基金經理們”并不具備的技能。
所以,我有個大膽猜想:大基金的基金經理們掌握市場上的主流的資金,但是他們理解世界的方式,并不適應這個世界的變化。
基金經理們現在是怎么了解行業和公司呢?觀察一下他們的日常行為,你會發現他們非常依賴一個“信息生態鏈”,這個生態鏈的重要組成部分是市場調研和預測機構、公司財務部門、賣方分析師、買方機構分析師。基本的流程是:
1)公司財務部門發布財務數據,并引用市場調研和預測機構的“行業數據”和“行業預測”,給出自己業績預測;
2)賣方機構分析師根據各種公開信息制作“投資研究報告”,制作財務模型,給出“指導價”;
3)買方機構分析師制作內部使用的“投資研究報告”,提出投資建議;
4)基金經理做出投資決策。
然而,在后網絡時代,社會的信息傳播路徑、用戶消費決策方式、信息基礎設施都發生了巨大變化,直接導致了解許多行業和公司的“最佳方法”,發生了改變。
舉個例子。2013年5月,Consumer Reports發布Tesla的“完美車評”報告的第二天,我決定研究一下這個公司,于是做了兩件事情。首先,我去Tesla在門洛帕克的展廳試了一下Model S這個車(那時恰好在美國出差),然后,我又花了幾個小時,到網上把Tesla的各種車評、Youtube上的個人車主的提車報告、Twitter上的評價,統統看了一遍。
看完了以后我下了兩個結論:第一,Model S是個好車,不但在接下來一段時間供不應求,而且有機會成為一款美國的“主流車型”,第二,和這件事情的天花板相比,Tesla當時的市值還很低,所以接下來一段時間股價主要取決于社會對這個公司的關注度,以我對媒體和信息傳播的理解,我認為“熱度”才剛剛開始,還在“發酵期”。
于是我立即就買入了它的股票(80美元左右),結果它在接下來不到一年的時間漲了近三倍。(這只股票其實是“中短線”,并不是我的主要投資邏輯,我后來在210美元左右的時候清倉了Tesla,主要原因是覺得“社會關注度”已經到達頂峰,而自己對制造業、電池行業還不夠了解,沒有長期持有的決心。)
在沒有互聯網的年代,一個散戶不可能這樣去了解一家公司的產品和用戶反饋,也沒有手段去估算整個社會對一家公司的關注度的變化。但是現在不但可以,而且可以比大型基金的分析師做得更好、更快。我這只是舉了一個例子說明,實際上,對于不同的公司,我是用很不一樣的方法去了解的。而且我有一個原則,就是除非我覺得我對一家公司的理解超過大部分“大型基金的分析師”,我不會碰這只股票。
另外,對行業的理解,基金經理們也并沒有優勢。我常常和同事們說,我們風險投資家是“身在世界創新之巔”。這句話有兩層意思。
第一層,就是我們自己絕大部分時間在做的事情,就是通過觀察技術創新和消費者、企業的行為的變化來尋找結構性變革的機會。
第二層,就是我們周圍圍繞著一大群優秀的企業家,他們可能是世界上最聰明、最勤奮的人,而且無時不刻不在尋找“顛覆性的機會”,包括大公司的漏洞。他們不但在觀察世界的變化,而且還會做出各種創新的產品,投放到市場去測試用戶,然后把觀察到的用戶行為和各種數據反饋給作為風險投資家的我們。這些信息的質量是極高的,給了我們一個窺探未來的窗口,也讓我們能夠更清晰地認識現實世界。
讀到這里,有些朋友可能想說,那豈非你們做風險投資的炒股票都能掙很多錢?我本來也這么覺得,不過我和許多同行朋友聊,發現他們并沒有很高的回報(當然也有可能是他們故意謙虛低調)。我的理解是,我們獲得的信息雖然質量極高,但是投資股票還有很多別的坑,大部分人躲不過去。什么坑呢?我們繼續聊下一個“必然性因素”。
二. 人類的本能不擅長在做決策時抵抗情緒的干擾
Facebook上市的時候是38美金左右一股,很多做風險投資的朋友都買了它的股票。不過它第二天就跌破了發行價,接下來一路狂跌,最低跌到過17.7美金。見下圖:
請大家花幾秒鐘想象一下,在上市時買它股票的人的心情。這只股票在底部呆了一段時間后,反彈了,又跌回去,然后又反彈,然后盤整。我很多朋友都在股票回到成本價的時候,感覺“終于解套了”,松了一口氣,然后把股票賣掉了。
Facebook在接下來三年多的股價是這樣的:
為什么他們會“松了一口氣”然后賣掉呢?核心原因就是他們受到了一種“非理性的情緒”的影響—— “被套了”,有點郁悶,期盼著趕緊“解套”。但公司的長期股價走勢是取決于業務基本面的,和這種情緒沒有邏輯關系。
我在Facebook上市38美元的時候也買了一
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