大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于php编程电脑分区教程的问题，于是小编就整理了2个相关介绍PHP编程电脑分区教程的解答，让我们一起看看吧。
怎样从windows转到linux？
难住你的不是python,而是Linux环境下Python环境的搭建和使用。其实Windows下开发python是完全没有问题的，主要是开发完成后，程序在不同系统平台下的部署需要多练习和研究。
1.首先掌握 vi,bash,Makefile 2.尽量不使用桌面,用控制台3.尽量不用apt/yum,下载源码编译4.从下载的源码中,挑选感兴趣的研究5.做小项目
有Windows开发经验的Linux开发工程师，编码这个事情，举一反三。PS：Windows程序员，只要搞端MVC，能力绝对米有问题！
从最开始的折腾编译环境（IDE）到回归程序员的核心工作 -- 编码。Linux、Windows下其实都是一个事儿。从Windows转Linux开发，也有不一样的地方，主要开发方向的不同1.Linux 应用开发 集中在嵌入式Linux中，多是C/C++开发语言，一个Makefile走天下2.Linux Server开发 开发语言就五花八门了，C++/Java/JS/PHP
不管你是真的需要linux还是只想玩玩，要想从windows转到linux，你都需要了解一下linux到底是什么，有怎样的特点。下面我根据我的经验说点看法。
第一，和windows一样，linux也是操作系统，不过它是开放源代码的，懂编程的人可免费下载研究、使用或改动。但你更改的linux如果发布出来，也要开放源代码。
第二，Linux内核开源，使得不同个人、社团能使用它编制不同的Linux套件。目前比较流行的套件有：redhat，fedroa，debian，ubuntu，suse，mandrive，gentoo。以上版本的linux套件用户相对较多，deepin是国内目前较为流行的linux套件。
上图：deepin的华丽界面
上图：ubuntu的界面
第三，可以看一看类似《从windows到linux》《linux从入门到精通》《鸟哥的私房菜》之类的书籍。
第四，先了解一下linux的文件方式。有人安装linux后，就习惯性地寻找C盘D盘，在linux里是不会找到C盘D盘的，linux下一切都是文件，所有文件都在目录下，所有目录都统一在“/”目录下，“/”是“根目录”，磁盘的各个分区就挂在不同的目录下。
第五，linux用户级别有高低之分，权限最大的是root用户，初学linux的人最好个自己建立一个非root用户，以免误操作伤害系统。
第六，初学linux的人，最好选择deepin或ubuntu。deepin是国内最易用的linux套件，ubuntu是国际上较为流行的linux套件。
第七，若你的电脑硬件比较新潮，ubuntu就是最佳选择，它每年推出2个新版本，对新潮硬件支持教好。ubuntu还特意针对中国市场推出衍生版ubuntukylin，也可选用。
上图：ubuntukylin的界面
第八，如果你的电脑是老爷机，就选择轻量版的linux吧，不过，新手都不太喜欢轻量版的linux，您若想用，就百度一下，能找到N多个呢。
大数据怎么入门学习好？
大数据的入门学习有多条学习路线，可以根据自身的知识结构进行选择，并不是所有的学习路线都是从学Linux操作系统开始，然后是J***a、Hadoop、Spark等，学习大数据也可以从数据分析开始。对于职场人来说，学习数据分析的工具[_a***_]使用，远比学习Hadoop更加实际。
大数据的核心是数据价值化，只要围绕这个核心所做的一系列数据价值化的操作都是大数据的分内之事，所以大数据学习的出发点比学习内容本身更重要，如果在学习大数据的初期就能建立数据价值化概念，那么对初学者来说是一个莫大的推动力，如何能快速建立数据价值化概念呢？答案就是从数据分析开始。
数据分析并没有那么复杂，即使是没有多少计算机基础的人也可以入门数据分析，并不是所有的数据分析都需要通过机器学习的方式来完成，有很多工具能够方便的完成数据分析，而这些工具本身并不是特别复杂，比如Excel。Excel是一个功能强大的数据分析工具，在没有大数据概念的年代，Excel就在做数据分析的事情，虽然在大数据时代数据分析更加多样化，但是通过Excel能让入门者快速发现“数据之美”，完全可以通过Excel打开学习大数据的大门。
学习Excel可以从基本的函数开始学起，比如sum、count、Vlookup、sumif、countif、find等，这些函数的使用非常方便且功能强大，通过实验很快就能建立起数据分析的概念。Excel基本上能解决不少普通职场人的数据分析，几万条的数据分析使用Excel是没有压力的。
下一步学习就涉及到数据库的使用了，虽然目前大数据领域的非结构化数据占据着大部分的比例，但是目前大量的数据分析还是基于结构化数据进行的，所以学习一个数据库产品的使用就变得很有必要了，推荐学习一下Mysql数据库。掌握数据库之后，数据分析的数量就会有显著的提高，几百万条数据都是毫无压力的，相比于Excel来说，数据分析的量一下就得到了质的提高。
接着可以学习一下SPSS，SPSS是数据分析（统计）领域一个非常强大的工具，分析可以定制化，是一个比较常见的工具。在数据可视化方面可以学习一下Echarts，这是一个开源产品，功能也非常强大，同样可以进行定制化（程序化）。
学习数据分析一个比较麻烦的事情是数据从哪来？要想解决这个问题，就必须进行下个阶段的学习了，那就是Python编程，可以通过Python编写爬虫来爬取互联网上的海量数据，作为自己数据分析的基础。其实学习数据分析到中后期是绕不过编程的，掌握一门编程语言是非常有必要的，而Python就是数据分析最常见的编程语言之一。
数据分析涵盖的内容非常多，按照场景不同也有很多条分析路线，对于初学者来说可以***用递进式学习方式，这样会有更好的学习效果。
大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
到此，以上就是小编对于PHP编程电脑分区教程的问题就介绍到这了，希望介绍关于PHP编程电脑分区教程的2点解答对大家有用。
