Python学习方面的问题，Python是线下学好还是线上学好？谁有Python视频教程分享吗？

马哥七妹商标总申请量10件

其中已成功注册0件，有10件正在申请中，无效注册0件，0件在售中。

经八戒知识产权统计，马哥七妹还可以注册以下商标分类：

第1类（化学制剂、肥料）

第2类（颜料油漆、染料、防腐制品）

第3类（日化用品、洗护、香料）

第4类（能源、燃料、油脂）

第5类（药品、卫生用品、营养品）

第6类（金属制品、金属建材、金属材料）

第7类（机械设备、马达、传动）

第8类（手动器具（小型）、餐具、冷兵器）

第10类（医疗器械、医疗用品、成人用品）

第11类（照明洁具、冷热设备、消毒净化）

第13类（军火、烟火、个人防护喷雾）

第14类（珠宝、贵金属、钟表）

第15类（乐器、乐器辅助用品及配件）

第17类（橡胶制品、绝缘隔热隔音材料）

第19类（非金属建筑材料）

第21类（厨房器具、家用器皿、洗护用具）

第22类（绳缆、遮蓬、袋子）

第23类（纱、线、丝）

第26类（饰品、假发、纽扣拉链）

第27类（地毯、席垫、墙纸）

第29类（熟食、肉蛋奶、食用油）

第30类（面点、调味品、饮品）

第31类（生鲜、动植物、饲料种子）

第32类（啤酒、不含酒精的饮料）

第33类（酒、含酒精饮料）

第34类（烟草、烟具）

第36类（金融事务、不动产管理、典当担保）

第37类（建筑、室内装修、维修维护）

第38类（电信、通讯服务）

第39类（运输仓储、能源分配、旅行服务）

第40类（材料加工、印刷、污物处理）

第42类（研发质控、IT服务、建筑咨询）

第43类（餐饮住宿、养老托儿、动物食宿）

第44类（医疗、美容、园艺）

第45类（安保法律、婚礼家政、社会服务）

全称：Information Technology

即信息技术

基本概念和所指范围。

IT实际上有三个层次：第一层是硬件，主要指数据存储、处理和传输的主机和网络通信设备；第二层是指软件，包括可用来搜集、存储、检索、分析、应用、评估信息的各种软件，它包括我们通常所指的ERP(企业资源计划)、CRM(客户关系管理)、SCM(供应链管理)等商用管理软件，也包括用来加强流程管理的WF(工作流)管理软件、辅助分析的DW/DM(数据仓库和数据挖掘)软件等；第三层是指应用，指搜集、存储、检索、分析、应用、评估使用各种信息，包括应用ERP、CRM、SCM等软件直接辅助决策，也包括利用其它决策分析模型或借助DW/DM等技术手段来进一步提高分析的质量，辅助决策者作决策(强调一点，只是辅助而不是替代人决策)。有些人理解的IT把前二层合二为一，统指信息的存储、处理和传输，后者则为信息的应用；也有人把后二层合二为一，则划分为前硬后软。通常第三层还没有得到足够的重视，但事实上却是唯有当信息得到有效应用时IT的价值才能得到充分发挥，也才真正实现了信息化的目标。信息化本身不是目标，它只是在当前时代背景下一种实现目标比较好的一种手段。

卡尔的IT是指什么呢？在那篇文章里面他并没有明确提出，不过他提到信息技术的核心功能--数据存储、处理和传输。从他推理的逻辑来看，即从蒸汽机、铁路、电报电话、电力等基础设施建设推过来的，还用摩尔定律来佐证主机和光纤的发展。如果他就此打住，只从这一点出发，他的逻辑论证是非常严谨的，后面对《IT不再重要》发表不管支持与反对评论的人，在这一点上都是基本认同的(除了那些硬件和网络厂商外)，笔者也认同这一点。整个文章里他对物化的IT基础设施建设部分关注很多，基本没有关注应用层面。但后面他讲到大众化趋势时，又提到“信息技术极易复制”，则把IT又推到了商业软件，这里已经迈出了“危险”的一步。在2004年他出版同名书时开篇就定义了他研究、类比过来的IT，“我用的‘IT’是指通常意义上的，即所有被用来以数字形式存储、处理和传输信息的硬件和软件，特别强调的是，我只是指技术本身，我指的‘IT’并不包括技术中流动的信息和那些使用技术的人才技能”，所以他所指的IT是指前二层。如果就这此打住，可能还是不会有太大争议(这次又加上那些难受的软件厂商)。客观地分析软件本身的特征，的确不具备核心竞争力的四个判断标准中的三个即：稀缺性、不易复制性、不易替代性，卡尔本人也没有否认而且是在强调IT具备核心竞争力的第四个判断标准，即有价值。但他偏偏又把题目定成了“IT不再重要”，几欲把整个IT一棍子打死!

可惜他在IT这一概念上是经常含混不清：一会儿指主机网络，一会儿又跑到软件，在他后来出版的书里甚至经常“一不小心”就迈到了第三层，完全违背了他在书开头所界定的IT范围，如论述信息技术的应用、对CIO发出的诘问等。有很多读者、包括哈佛商业评论的编辑当时就指出了这一点。后面其它很多人也因为这一点来攻击他，甚至有人说卡尔干脆就不懂IT，有可能是真的，因为他毕竟本来就不是做IT的。这也给我们搞研究的人也给予很大的启示和警醒，对自己不太熟悉的领域套用其它方法来研究时要特别小心，否则会闹出很多笑话。

这里笔者要强调一点，经常有软件厂商(国内外的都有)宣称上了信息化就能如何如何，就能加强企业核心竞争力（反正多是现在流行什么就跟什么，“与时俱进”）。不知道他们是有意还是无意，且不按核心竞争力判断的四个标准来推断，试反问几个简单的问题：如果上了信息化就能如何，有多少上了信息化的企业已经亏损甚至倒闭？尤其是那些宣称有几十万家客户使用他们软件的软件企业该问问自己。如果上了信息化就能如何，那么我们假设入库、出库、销售、库存等信息全是准确的，就能自动提高销售、降低库存吗？如果说没有上信息化之前，老板可能还可因为看不见而糊涂但幸福地过过日子，那么现在呢？只是痛苦地知道有如此多的库存在仓库里呆了如此长的时间，如此多的商品长时间占据着柜台却没有带来任何销售额更不要说利润!分析一下软件厂商们宣传“信息技术是企业的核心竞争力”的现象，结论只有两个：要么这些企业不懂什么是核心竞争力（我想应该大多数还是懂的，既希望他们懂又希望他们不懂，希望结果是懂是因为至少软件企业还能懂一些管理理念而不是埋头纯粹一技术性公司，希望结果是不懂是因为这样可以少被别人攻击没有职业道德，不知者不为过嘛），要么是另有所图。一般企业客户与IT企业之间存在严重的信息不对称问题。IT企业与企业客户之间的博弈，最后的结果往往会是次优选择，即所谓的“柠檬效应”。在这点上，除了IT企业和从业人员要提高自身的职业 *** 守外，政府或行业必须加强对信息化建设的培训教育，提高企业对信息化建设的认识，引进管理咨询公司、监理公司等来改变这一博弈结局，以达到新的平衡，促进IT业更健康的发展。

信息技术本身只是一个工具，就象一柄利剑或一枝好笔，买了它并不能一定保证你武功增进多少、字写漂亮多少，还需要你不断地去练习如何舞剑、如何写字，信息化建设也需要你不断地提升运用信息的能力，这才是真正核心也是最难的地方。功夫全在题外！信息化(数字化)目的并不是上系统拿几个数字，它只是基础，其核心在一个“化”字，把各种资源相关的信息整合起来后进行“合理化”、“优化”的配置。譬如用历史信息来辅助做销售预测、采购计划、生产计划、配送计划、库存计划，并按照这些计划下达指令并根据实际运行情况滚动修正计划。美国哈林顿（Joseph Harrington）博士提出的计算机集成制造（Computer Integrated Manufacturing，CIM）包含两个基本观点：一是企业生产的各个环节包括市场分析、产品设计、加工制造、经营管理和售后服务等是一个不可分割的整体，必须紧密相连、统一考虑；二是整个运作过程实质上是一个数据的采集、传递和加工处理过程，最终产品可以看作是数据的物质表现。如果上了信息系统却不用它来辅助决策，还是按照原来的运作方式运作，则信息系统的作用可能只是限于解放某些岗位的某些工作，如统计报表等，且同时还会增加另外一些岗位的工作。大量经验表明，如果不用信息系统收集上来的数据，要实现用来辅助决策的准确、及时、完整的信息根本不可能，信息系统只有用它才可能逐步提高其准确性、及时性和完整性。按照核心竞争力的评价标准，要构造核心竞争力，本质上只有整合能力才是，而且越外显的能力越容易被模仿。冰山一角，露在外面的越少越不容易被模仿，越能构成核心竞争力。

就象哈佛商业评论编辑Hal Varian（加利福尼亚大学伯克利分校信息管理与系统系主任）指出的那样：“卡尔说IT正在商品化、不再提供竞争优势，这一点他是对的。但知道如何有效使用IT还是一种非常稀缺的技能。”“提供竞争优势的不是IT本身，而是那些知道如何有效利用它的人。”“公司在花成千上万的钱在数据存储和获取客户交易数据上，但一大堆数据就躺在那儿、没有经过分析、没有使用，但是，在那些训练有素的分析人员手上同样的数据却能产生巨大的回报！”这是一个数据丰富的时代，但同时是一个知识贫乏的时代!

波士顿大学管理学院信息系统管理学教授托马斯·H达文波特要把“过去的40年，更确切地描述为‘数据时代’，而不是‘信息时代’”，“将数据转化为某种更有用的东西，需要相当多的人力投入和智慧，但大多数组织仅仅从技术的角度来看待这一问题。拥有一个数据库或数据挖掘系统，与拥有其它技术一样，是必要的，但对于高质量的信息和知识而言，则是不够的”。

所以这里我们有必要明确一下一些经常混淆的基本概念。

数据(Data)＝事实的记录，如上季度甲系列产品在华东地区销售额为120万。

信息=(Information)＝数据+ 意义，如上季度甲系列产品华东地区销售额比去年同期减少了25 %。

智能(Intelligence)＝信息+理解(understanding)与推理(reasoning)，如分析原因是华东地区销售单位不行，或甲系列产品进入了衰退期，还是公司整体营销活动落后，竞争者强力促销导致？或是其它原因。

知识(Knowledge) ＝解决问题的技能(skill)，针对这一问题公司应对的策略是什么？

智慧(Wisdom) ＝知识的选择(Selection) 应对的行动方案可能有多种，但(战略)选择哪个智慧。行动则又会产生新的交易数据。

数据、信息、智能、知识、智慧、行动与管理活动之间存在多重循环关系。

同样的高速公路、同样的高档车，开车的人不同将会开出完全不同的水平，这时更关键的因素--开车的本事就显得至关重要了。在初级阶段，竞争比较粗放，可能主要是看谁能修好道，买好车。到后面，大家硬件基础设施差不多，竞争日趋白热化，这个时候人的作用就突显出来了，光有好道好车还不行，还得有舒马赫这样的顶级选手才能赢得比赛。企业经营与赛车还不太一样，赛车有人制定规则，规定只能跑一样的道，企业之间的竞争是八仙过海各显神通，有钱的就可以买高档的服务器、小型机，没有钱的就只能买PC服务器；有钱的就可以用光纤宽带，没有钱的则只能用ADSL甚至拨号；有钱的可以花几千万去买SAP、Oracle，没有钱的则只能用用金蝶、用友，甚至只有一些基本功能的小的进销存或财务软件；有钱的可以请五大帮他们制定符合未来趋势的战略并进行培训，没有钱的则只能企业家自己摸着石头过河……的确，这是一场不太公平的竞争。但网络经济来了，用卡尔的话说，就是IT技术已经变得“大众化”，已变成商品。更何况ASP模式的出现，将极大的降低了企业信息化的门槛，昂贵的服务器、网络、软件费用的门槛被一下子降低了。好比虽然你有私家的宝马、奔驰，可以很快地到达你想要到的地方。但我也可以坐出租车差不多也能实现同样的效果，再差点儿我有公共汽车、地铁，只要很低的成本也能基本实现我的目标。但同样的宽带、同样一套系统软件，但使用的人一样，效果却完全不一样，君不见同样是使用SAP、Oracle或者金蝶、用友，有很成功的，也有很失败的？还是那句话，功夫在诗外!

IT是信息技术的简称，Information Technology,指与信息相关的技术。不同的人和不同的书上对此有不同解释。但一个基本上大家都同意的观点是，IT有以下三部分组成：

-----传感技术 这是人的感觉器官的延伸与拓展，最明显的例子是条码阅读器；

-----通信技术 这是人的神经系统的延伸与拓展，承担传递信息的功能；

-----计算机技术 这是人的大脑功能延伸与拓展，承担对信息进行处理的功能。

所谓信息化是用信息技术来改造其他产业与行业，从而提高企业的效益。在这个过程中信息技术承担了一个得力工具的角色。

顺便说一句何谓IT产业，有一个大致的分类，可以供大家参考：

IT基础技术的提供 IC研发、软件编写 如INTEL、MS等

IT技术产品化 元器件、部件、组件制造 如精英、大众等

IT产品集成化 计算机及外设制造商 如联想、IBM

IT产品系统化 解决方案、信息系统 如华为、HP

IT产品流通 渠道、销售 如神州数码

IT产品服务 咨询服务和售后服务 如蓝色快车

IT产业舆论支持 IT类媒体 如CCW、CCID

IT产业第三方服务 各种需要配套的服务 如法律咨询、PR服务

IT后备人员培养 各种院校 如计算机专业

IT产业合作组织 各种协会、集会

首先来说一下Python线上培训，线上培训的方式主要是Python老师通过直播的方式来给大家上课，线上培训也是最近几年发展起来的，但是有些人不太喜欢这种方式，觉得会有距离感和不真实感，其实通过线上培训学习Python也是可以的。线上培训最主要的优势有以下几点：

Python培训线上和线下的区别

一、可以利用自己的休息时间来听课，并且一般线上培训都是有录像的，错过也可以通过回放的方式再次观看

二、培训价格相对于线下的也是要便宜一些的，

缺点也是比较明显，学习的时间线会被拉得很长，对于想要靠Python技术找工作的小伙伴来说可能会无法接受，还有另外一点，就是线上培训的学生也是很多的，大家基本都是靠公屏打字进行交流，有时候你的问题会被老师认为没有价值或者是压根就没看到被忽略掉，并且自己学习的时候可能会觉得没有学习气氛，导致有的时候自己不太想学习。

那么线下Python培训呢，其实就是相对于线上培训的说法，也就是我们传统的学习方法，类似我们之前上学时候的模式，大家在一个教室里听老师的课程，好处就是大家在一起学习，并且由于大家都是来学习Python来找工作的，大家的学习气氛一般都会不错，可以让好多自制力不是太好的小伙伴沉下心来进行学习Python知识，并且有的小问题可以和同校之间相互套路，解决不掉，大家可以当堂就问老师，直接把问题解决，而不用让问题一直存在，一直拖着，可以做到让问题不过夜。唯一不好的点就是学费会相对于线上贵一点儿，毕竟要吃饭和住宿的花费，但是中公优就业IT培训提供免费食宿，并且可以让自己早点儿学完去找工作，能够进入Python相关工作继续进行学习，会让自己进步的更快。

所以说两种培训方式的优缺点都是十分明显的，大家想要学习Python就需要根据自身条件进行去选择，

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