学3D建模，要做到那种程度，找工作才会比较容易?
看自己的能力。
学习设计说难也不难，说容易也不容易，培养学习的兴趣很关键，最好在学习之前先来做一个小测试→点击测试我适不适合学设计
3D建模是一个门槛相对高的行业，即技术水平的高度。入行前就要付出的大量学习成本，时间精力等。学习3D建模要具备以下几点： 1.熟练使用建模软件建模,会max使用优先; 2.能独立完成模型、设备的测量及建模工作;3.热爱三维建模工作,有学习进取精神。只有等自己比大多数人做的好，收入才会慢慢增加，可能是来自薪资，也可能是私单，或者是培训和自研项目。水平高，收入的来源途径就多，收入永远是和水平成正比。学3D建模的话，那就从基础的建模软件3DMAX开始，3DMAX可分为建模、材质、渲染、灯光（学习的过程可按照顺序来）。这几个都是基本，每个都包含着大量的操作。
如果想要学习3D建模，推荐天琥教育，天琥教育无缝对接设计岗位，为服务于全国教学，天琥教育特成立子公司“天琥设计公司”，围绕全国79家校区打造“天琥设计小琥队”。该校将实际企业设计项目演变成学员竞标作业，全国各校区不同阶段学员围绕不同的实际项目需求进行实操竞标，学员收获的不只是竞标奖金，。
零基础怎么做电商？
1、选择适合企业发展的模式，使企业自身能够在网上营销和推广中，最大化的节省不必要的开支。
2、注重企业在技术方面的投入与提升，达到事半功倍的效果。
3、投入资金，电商在成本上的投入不可或缺，但是不懂的即使投入也未必能收获多少。
4、要根据行业具体情况与发展趋势合理投入资金。
5、提升电商对用户的服务质量，这是电商发展中不可忽视的关键环节。
扩展资料：
注意事项：
作为电商商店，要求客户提供敏感信息，比如电话，住址和信用卡号。确保您的网站安全是保护您的网站免受不受欢迎的黑客窃取这些数据（以及客户诉讼）的关键。一旦客户担心付款安全就会转投其他电商网站。
如果电商网站要出售许多商品，则需要确保为产品系列考虑适当的层次结构和分类法。
如果在电商网站建成后会考虑SEO搜索引擎优化帮助您的网站获得流量，那对产品的分类也会影响到SEO 关键词的排名。
参考资料来源：人民网-直播电商，走向"万亿"时代
参考资料来源：百度百科-电商
如何学习数据分析
【转自网络】
首先，我要说的是我觉得你是一名在校大学生！Data Mining不是你想的那么简单，他不单单和数学有关系，还包括了计算机领域的诸多学科。还有社会工程学、逻辑学等文科和理科的交叉学科！他是一门庞大的体系。你要是真想学我只能给你指条比较快的成才之路，后面的东西自己慢慢学都赶趟！慢慢充实自己！大学四年好好利用！学无止境！
既然是数据分析那你的高等数学必须要过硬，别着急这只是你的其他学科的基础课。其次是概率与统计，这才是正科，大学那点玩意就是糊弄人的，你要多看这方面的书。这个一定要学好！线性必须要会要精通。因为数据划分是数据挖掘里最重要的一个环节。这个就是线性范畴里的了。也要精通，学会线性分析你就发现你就学会了很多。数学有这三个底子就可以了。数学分析不要看了。因为那只是高数的延伸！
计算机你一定要懂。数据库你必须得学会。三大数据库ORACLE.SQL.MYSQL原理基本类似触类旁通！
还有就是培养你的思维，尽量缜密敏捷。这样才可以发现数据中的不同！因为有的数据挖掘是计算机处理的。有的则是纸面上的。所以必须学会记录
好了，就先这么多了。你学会了这几个就是你进军下一步的基础，这几个就够你学一阵子的了。
祝你好运哥们！
数据挖掘的起点很高——
1、统计学
2、机器学习
3、数学——图论，最优化理论等。
WEB上的数据结构更加复杂。
python语言————应该学习
抱歉，事情太多，如果不追着就忘了！我认为你作为企业员工对数据挖掘感兴趣，最主要的就是从应用和解决问题开始，所以我想把数据挖掘这个狭义定义的内容改成你应该对数据分析感兴趣，数据挖掘只是数据分析的一个重要工具和解决方法之一！
数量统计知识方面：我认为统计思想是数学在实践中最重要的体现，但对于实际工作者最重要的是掌握统计思想，其实统计理论非常复杂，但实际应用往往是比较简单的！比如，很多人都在大学学了假设检验，但实际应用中假设就是看P值是否小于0.05，但是H0是什么？拒绝还是接受的是什么现实问题；要理解！
掌握软件问题：从软件角度学，是非常好的思路，我基本上就是这样学的。我常说编软件的人最懂理论，否则编不出来，编软件的人最知道应用，否则软件买不出去；现在软件越来越友好，把软件自带案例做一遍，你会自觉不自觉的掌握软件解决问题的思路和能解决的问题类型；
数据仓库问题：OLAP和数据挖掘是数据仓库建立基础上的两个增值应用，从企业整体角度，数据挖掘应该建立在企业数据仓库完备的基础上。所以说数据仓库是针对企业级数据挖掘应用提出的，但我们应该记住，企业从来不是为了数据挖掘建立数据仓库，而是因为有了数据仓库后必然会提出数据挖掘的需求！现在随着数据挖掘软件的工具智能化，以及数据仓库和ETL工具的接口友好，对数据库层面的要求越来越少；
数学不好可能反应了一个人思考问题的方式或深入理解问题的能力，但数学不是工具是脑具，不断解决问题的过程可以让我们思考问题更数学化！
沈浩老师建议：
不急，一步一步来！先把本职工作中的数据分析问题理解了，干好了！
熟练玩好Excel软件工具，这个可以看《Excel高级应用与数据分析》我写的书，当然有很多Excel论坛和网站，从我的博客就可以连接到。
学习好统计分析方法，我不是单指统计原理，而是统计分析方法，比如回归分析，因子分析等，不断进入统计分析解决问题的思考方式；这个可以看看SPSS软件方面的书和数据案例，通过软件学习解决数据分析的统计问题，这方面的书很多，当然你也可以关注我的博客，不断增加统计分析方法解决数据分析问题的思路，自己对照着完成！
在上述问题有了比较好的理解后，也就是你应该算是一个数据分析能手的时候，开始进入数据挖掘领域，你会发现用数据挖掘思想解决问题具有智能化、自动化的优势，接下来，你需要考虑数据建模的过程，通过学习Clementine软件或SAS的挖掘工具，不断理解数据挖掘与原来的数据分析工具有什么不同或优势！
当前面都是了解并且能够得心应手后，你就要有针对性的掌握你工作所在行业的问题，例如：电信行业的解决方案问题：客户流失、客户价值、客户离网、客户保持、客户响应、客户交叉销售等商业模型，同时与数据分析和数据挖掘统一在一起的解决方案！
接下来，你应该掌握数据库的一些原理和操作，特别是SQL语言的方式
你到了这个阶段，就应该有全面解决问题的能力，比如挖掘出来的知识或商业规则如何推送到营销平台上等等
梳理自己的知识结构，不仅会操作，现在你应该成为专家了，要能够宣扬你的知识能力和领导力，当然也要表明你在数据挖掘领域的专业特长
要经常帮助同事和行业朋友，比如帮助解决数据分析问题，帮助咨询，甚至给大家讲课，这对你的知识梳理和能力的提高非常重要，你的自信心会更强！
有兴趣，可以建立一个博客或什么，不断写点东西，经常思考和总结
结交广泛的朋友！
关于入门的教材：
互联网，其实不用买什么书网络基本都有；要有好的搜索能力，当然包括搜各种软件！
SPSS和Clementine软件的说明和案例，都做一遍；
《数据挖掘——客户关系管理的艺术》
《调查研究中的统计分析法》
《Excel高级应用与数据分析》
《数据展现的艺术》
零基础学java要多久
0基础学习java有两种学习的方式：一是自学，自学Java至少需要一年以上的时间才能达到找工作的水平。因为Java自学相对比较难，正确的学习资料的获取、学习中遇到的问题以及如何合理运用学到的知识等都是自学中常会遇到的问题，最主要的还是作为初学者没有人指导带着入门，而且也没有足够的项目经验，所以找工作的时候可能会处处碰壁。千锋教育就有线上免费Java线上公开课 二是报班学习，报班培训四到六个月的时间就可以找到一份不错的工作。而且培训机构有系统的教学体系和经验丰富的讲师，会容易很多。而且我们在选择java培训机构的过程中，最好能够进行实地考察，进行细致全面的了解，试听Java课程，看自己能否听懂老师所讲的内容，并且进行多家对比，从中选出适合自己的，那就是最好的。如果想了解更多相关知识，建议到千锋教育了解一下。千锋教育目前在18个城市拥有22个校区，年培养优质人才20000余人，与国内20000余家企业建立人才输送合作关系，院校合作超600所。
零基础自学Java要多久
我个人学习Java就是自学的，所以还是有一些发言权，用了一年的时间在学校自学了Java，学习的过程中无非就是两个字最重要：坚持。
Java需要学习多久？
每个人情况不同，有的学得快有的慢，几个月或者更久
自学的人，就是自己没有很强方向感的人，一般都能坚持2个月到3个月，学不会就放弃了；有很强的目标，并且很热爱Java这行业的人，天赋好点的是6-8个月左右；而培训学习的人，一般都是在4-6个月就能够达到初级Java工程师的工作要求。
自学也要从基础开始， 也就是第一阶段，每个编程都有自己的语言，一阶段都是偏基础内容，如果有系统的学习方案，基本上一个月可以学习完，当然，这个过程中会遇到各种各样的问题，不懂得需要及时问。
第二阶段就是java服务器端开发基础，这个结算掌握的内容相对的较多，例如：web框架、常用的类库、以及一些相关的基础知识。这些都要学习和了解。
第三部分就是开源框架及实战项目了，对于项目首先要对项目的目的、功能、基本使用有个大概的了解，如何下载、安装、甚至 基本使用该项目所需要的知识；基础学过以后，就要深入地了解该项目，如项目的配置管理，高级功能，以及最佳实践。如果有时间还可以尝试从源码构建该项目。
那么最后学习的才是架构技术，这个时候要逐渐的有自己的完整作品，项目经验以及方案，这样才能在面试中有机会应聘成功
因为学习Java是一个相对漫长的过程，熬夜是不可避免的，而我现在觉得，如果年轻的时候不熬夜拼一拼，那以后真的要遭罪了。毕业之后找到一份6500的工作，不多不少还算满意，够自己生活。
然后就在工作中不断积累自己的项目经验，就这样一直做到现在，学习Java要一直保持学习的心态，因为互联网更新速度快，不学习新知识的人就会被淘汰，现在竞争确实很大，逼着自己也要学。
下面是我给自学Java的几个建议
建议一：有系统的学习方案
系统的学习教程，先把Java学了一遍之后才是真正的入门，然后就是不断的练习，不断的巩固，为之后的工作打下坚实的基础。
建议二：学习Java不要先看书学
一定要先把一块的知识点学完一遍，并且自己多多少少会动手操作，然后去看书温习。还有不要盲目的看视频，很多人都是光看视频，然后在心里没有一个操作的概念，这样的学习方法最后一定会浪费时间到放弃，所以学习Java之前一定要知道这些东西，这都是走过来的人以前走的弯路。
建议三：找到适合自己的方法
很多人都会有一个疑问，就是学习Java能看懂，但是不会写，所以学习Java一定要掌握一个有效率的学习方法，一个适合自己的学习方法，作为一个新人，千万不要自己瞎摸索，没有必要，可以请教别人一定要去问。
建议四：一定要有一个明白人去指导你
Java的专业程度很强，80%的问题自己很难解决，而且会很浪费时间，一个小问题可以困扰一天，这样自信心会受到严重的打击。
学习Java的四个阶段
一：Javase基础
二：网页三剑客html+css+js
三：JavaWeb和数据库：
四：JavaEE框架：企业级开发，Struts2、Spring框架、Hibernate框架、Maven核心技术、MyBaits框架、高手进阶；
当你学完了Java，应该如何去找工作？
一.最重要的还是自身技能，这是硬件标准，标配，自己能力怎么样自己心里最清楚，如果自己都觉得自己不会的，我觉得还是好好提升技术吧。
二.简历，写简历需要有一定的学问，一篇要把你所有的优势说明白，而且现在写简历，千万不可以写得太死板，一定要写的另类一些，因为简历太多，比如你写，喜欢学习，性格随和，等等太普遍，你会写别人也会写，没有新意，而且在写项目经历的时候更要注意。
三 .面试技巧，面试是最重要的一部分，你是否能应聘成功取决你面试怎么样，面试官都是一些经验老道的，所以你回答他问题的时候要注意技巧，比如：当他问道你一个异常的时候的，你不会，但是你不要说不会，你可以说之前我遇到过，但是现在忘了，如果我遇到可以解决等等。当然了，如果你自己很NB，会很多东西，信心十足，你自然会面试成功，所有的一切取决于你的本领如何。
技术的学习，并不是轻易就能学会的，自学技术对于学习方法，自制力等更是有着非常高的要求，而且自学的效率和成果会因人而异，试想一下，你有多少次下定决心自学英语，最终都半途而废了，背的单词一直停留在了"abandon"上，技术的学习也是如此。
如果你想更高效的学技术，更系统的学知识，并随时掌握行业和技术发展动态，建议你可以参加培训学习，有专业的老师为你指导如何学习，还有老师随时在身边解答疑问，有任何不懂的问题可以随时解决。
IT行业的道路固然是充满了阳光了，一路上充满了美景，但是也充满了艰苦和崎岖，在突破了之后一路的阴霾，云霄之上，必然是一番广阔的云海。
关于自学我是过来人，我个人是有收集不少的资料，还要很多的适合自学的资料，放心免费的
在这里说一下，因为我是自学出来的，也深知自学的艰苦，如果你现在也在自学Java，在自学的过程当中有遇见任何关于学习方法，学习路线，学习效率等方面的问题，资料都可以评论留言，有遇见任何问题都可以随时来交流，只有不断的碰撞和交流，我们才能发现解决自己的问题，以此取长补短。缺乏基础入门的视频教程也可以直接来找我要最新Java精讲视频，PDF书籍教程，面试题，学习手册点击进
如何自学成为数据分析师
数据分析师的基本工作流程：
1.定义问题
确定需要的问题，以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多，要根据所在业务去判断。常见的有：变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。
2.数据获取
数据获取的方式有很多种：
一是直接从企业数据库调取，需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。
二是获取公开数据，政府、企业、统计局等机构有。
三是通过Python编写网页爬虫。
3.数据预处理
对残缺、重复等异常数据进行清洗。
4.数据分析与建模
这个部分需要了解基本的统计分析方法、数据挖掘算法，了解不同统计方法适用的场景和适合的问题。
5.数据可视化和分析报告撰写
学习一款可视化工具，将数据通过可视化最直观的展现出来。
数据分析入门需要掌握的技能有：
1. SQL（数据库）：
怎么从数据库取数据？怎么取到自己想要的特定的数据？等这些问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。
2. excel
分析师更多的时候是在分析数据，分析数据时需要把数据放到一个文件里，就是excel。
熟练excel常用公式，学会做数据透视表，什么数据画什么图等。
3.Python或者R的基础：
必备项，也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。
4.学习一个可视化工具
如果你想往更高层次发展，上面的东西顶多只占20%，剩下的80%则是业务理解能力，目标拆解能力，根据数据需求更多新技能的学习能力。
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