大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python语言seq的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python语言seq的解答，让我们一起看看吧。
join属于python 文件操作方法吗？
Python中，join方法属于字符串而不是文件操作方法。
具体语法是：
str.join(seq)
s = '-'
l = ['a', 'b', 'c']
print(s.join(l))
输出：
py map函数？
python中有些内置的高阶函数，如map(), filter(), reduce()；之所以称其为高阶函数，因为这类函数接受的参数中有一个参数为函数对象。
map()函数格式：map(func,seq1[,seq2,……])
map函数接收的第一个参数为一个函数对象，后面接收1个或多个序列；map函数会将func作用在后面序列中的各个值上，并返回一个迭代器。
工作1到2年的大数据分析师应掌握哪些技能？
大多数数据分析师在学校阶段已经对数据分析的模型有一定的了解 在之后一两年的工作中最主要需要学习的技能是团队的有效沟通，工程技术的使用，用已有的模型知识解决问题，其次才是模型知识的更新升级。
工作中团队的有效沟通对团队的产出有最直接的影响 数据分析职位处于很多部门的交汇点 开发，产品，运维，市场都会给数据分析师提需求也都需要数据分析师的业务支持 这时候与不是自己领域的人一起把问题定义清楚，职责分配明确是之后能否顺利完成任务的保障
大多数的数据分析师都沉迷于模型不能自拔，却在实际工作中缺少工程的经验，比如如何并行处理数据，如何减少压力保证线上业务稳定，如何在数据收集阶段就保证数据质量 这些知识是在工作的头一两年最需要积累的 在学校是获得不了这些技能的
工作中使用模型是比较容易的，难的是如何使用模型真正的解决业务上的实际问题，往往我们追求理论很有美感很复杂的模型不如去研究如何使用一个简单粗暴的模型来解决问题 而复杂模型在实际业务中一定是小步快走迭代更新出来的 不能一蹴而就
最后说下其他大家期待问答者去说的所需要掌握的技能：python 数据清洗的方法 特征工程 参数调节 基础的机器学习的包像sklearn tensorflow pytorch 图像处理的热门模型像alexnet mask-rcnn 自然语言的模型像word2vec LDA seq2seq 构架方面pyspark 数据库方面：mysql mongodb neo4j 数据可视化如tableau, D3js
到此，以上就是小编对于python语言seq的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言seq的3点解答对大家有用。
