大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习linux笔记包管理的问题，于是小编就整理了2个相关介绍学习Linux笔记包管理的解答，让我们一起看看吧。
程序员都是怎么记笔记的？
印象笔记是程序员比较喜欢的一个笔记工具，可以实现多个笔记本之间切换，笔记误删可以从回收站找回，支持markdown，自动保存，不用担心笔记没保存丢失的问题。
Typora
Typora是一款轻量级别的markdown工具，特别适合用来记录API接口文档，整个排版非常的干净清爽，平时看到的一些有用的代码片段用它来存，非常合适
难道不是程序员就不记笔记的吗？
我以前一直用「印象笔记」，现在改用「幕布」。
最喜欢幕布的下面几个功能：
思维导图的重要性想必不用多说，比起大段的文字描述，将内容结构化地记录下来，层次分明，对于今后阅读理解会有很大帮助。
幕布的结构化记录功能是非常好用的。
各个节点可以下钻、上钻，可以方便的从大篇幅内容中选择自己想要的来阅读。
转思维导图
便利的标签功能，笔记内外都可打标签
我是一个程序员，我分享下我的记笔记经验
1，首先要选一个记笔记的工具，一个是onenote 一个是eDiary 都是很好的选择。
这种软件记录笔记随意性好，可以任意插入文字，图片，表格等，和黑板报一样。
2. 两大纬度，一种是时间纬度的笔记，一天一个页面，记录每天的工作和任务，一个是知识纬度，记录不同领域的技术知识。
3. 知识分类，楼主问的记笔记应该主要是这个纬度的的笔记怎么记。首先要分类，按技术领域分，比如“linux技术”，“spring学习”，"mysql学习"，这样当你需要查询某个领域笔记的时候，可以快速查到。不建议再加二级分类，会降低你的检索效率。
4. 取好标题，在每个分类下面就可以记笔记了，这回按知识点来，每个知识点一个笔记页面，你要起好标题，便于日后的检索，比如“关于linux的中断知识”，“linux常用命令”，"springmvc的源码学习"等等具体的知识块。
以上是我记笔记的心得，供你参考。
如何从零开始、系统地学习大数据？
如何从零开始、系统地学习大数据？最重要的是哪种方向选择，大数据相关的方向还是有很多的，方向不一样学习的东西就不一样。简单举例以大数据开发和大数据分析来说明。
大数据开发方向
如果选择大数据开发方向，那最重要的就是软件的开发。而这基本就是程序员所需要系统学习的知识。作为程序员那最起码应该掌握一门开发语言，一般从这里着手最能够引起兴趣。比如选择Java、C#.Net、Php、Python等等其中一门从最基础开始学，边学边实践，慢慢能写出一些程序后就能体会到里面的乐趣。当然还有学习大数据开发相关的环境，比如Hadoop、数据库等知识。
但要长期从事软件开发做好项目，最好还是要系统性的学习，基本就可以参照大学软件工程的学习***进行系统学习。比如主要专业[_a***_]：程序设计语言、数据结构、操作系统、编译技术、软件工程概论、统一建模语言、软件体系结构、软件需求、软件项目管理、数据库与实现计算、计算机安全等等。当然一般在职的人可能没有这么多时间来学习这些比较理论性的，可以选择必要的几门学习，个人认为这几科目：数据结构、软件工程、软件项目管理等是比较实用的，当然有时间的话尽量多选学有好处。
大数据分析
选择大数据分析方向，则理论性知识需要更扎实，当然也得要掌握一些工具。对于数据分析来说，很重要的就是数学知识、统计学、概率知识等等。如果要系统性的学习，可以参照数据科学与大数据技术专业课程，比如：C（J***a、Python）程序设计、数据结构、大数据算法、人工智能、应用统计、大数据机器学习、数据建模、大数据分析与处理、大数据管理等等。
阶段一J***aSE基础核心
2掌握开发中常用基础API
4能够基于JDK8开发
2熟练掌握Shell脚本语法
3Idea、M***en等开发工具的使用
大数据的内容非常的散乱 基本你只能先学一些架构的基本知识和建模的基础 然后进入一家大数据公司 这样别人带着你做才能真正成长 完全想自己修炼好再去公司不太现实 毕竟大数据的架构成本很高 而且只有进入公司你才能真正接触到海量的数据
到此，以上就是小编对于学习linux笔记包管理的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习linux笔记包管理的2点解答对大家有用。
