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python基础视频教程 怎么自学python语言

可以说这是一个人人都应该懂 Python 的时代,财务、行政人员可通过 Python 操作 Excel;新媒体运营用爬虫去进行文章搜集,做数据分析报告;编写收款提示系统,此外还可以编写游戏(开发拼图游戏、飞机大战);用 Python 抢火车票和低价机票等。

对于零基础的小伙伴来说,如果想学编程,肯定有很多人都建议你从python开始。道理很简单,因为它足够简单,而且容易上手。就连现在的小学生都开始学python课程了,Python用途广泛,几乎可称为全能,逐步广泛应用于后端开发、前端开发、爬虫、金融量化分析、自动化运维、自动化运维、大数据,Python 等领域,相信它的火热程度也还会持续升温。

当然,学习Python的方法有很多,有免费的,也有付费的,网上的的Python学习资源也有很多,书籍、文档、视频、音频等等一大堆,如果有一定的学习能力和时间管理能力,可以通过网上的免费视频资源自学入门,你如果不那么自律能合理安排自己的话,那可能。。。emm….老老实实跟老师学吧就!

我也会经常总结些教程,有需要的伙伴,可以关注!

网上的教程也比较多,鱼龙混杂的,大家最好能找随堂的教程,这样是比较有章程的,有逻辑,对小白比较友好,算是比较好的自学方法了,当然如果再加上有技术大牛的指导,那就再完美不过了。

如何自学Python:适合小白的Python学习大纲—附教程

以下内容适合对Python有深厚的兴趣,想在数据分析方向、人工智能领域深入研究的小伙伴。

Python学习路线可以作以下参考:2020Python人工智能+数据分析课程大纲:

第一阶段 – Python 数据科学

Python 基础语法

入门及环境安装 、基本语法与数据类型、控制语句、错误及异常、错误处理方法、异常处理方法 、常用内置函数 、函数创建与使用、Python 高级特性、高级函数、Python 模块、PythonIO 操作 、日期与时间 、类与面向对象 、Python 连接数据库

Python 数据清洗

数字化 Python 模块Numpy、数据分析利器Pandas、Pandas 基本操作、Pandas 高级操作

Python 数据可视化

数据可视化基础、MLlib(RDD-Base API)机器学习、MatPlotlib 绘图进阶、高级绘图工具

第二阶段 – 商业数据可视化

Excel 业务分析

Excel 基础技能、Excel 公式函数、图表可视化、人力 & 财务分析案例、商业数据分析方法、商业数据分析报告

Mysql 数据库

Mysql 基础操作(一)、Mysql 基础操作(二)、Mysql 中级操作、Mysql 高级操作、电商数据处理案例

PowerBI

初级商业智能应用 (PowerQuery)、初级商业智能应用 (PowerPivot)、初级商业智能应用案例、存储过程、PowerBI Desktop 案例、PowerBI Query 案例

统计学基础

微积分、线性代数基础、统计基础

Tableau

Tableau 基本操作、Tableau 绘图、Tableau 数据分析、Tableau 流量分析

SPSS

客户画像、客户价值模型、神经网络、决策树、时间序列

第三阶段 – Python 机器学习

Python 统计分析

数据准备、一元线性回归、多元线性回归、一般 logistic 回归、ogistic 回归与修正

Python 机器学习基础

机器学习入门、KNN 讲义、模型评估方法、模型优化方法、Kmeans、DBSCAN、决策树算法实战

Python 机器学习中级

线性回归、模型优化方法、逻辑回归、朴素贝叶斯、关联规则、协同过滤、推荐系统案例

Python 机器学习高级

集成算法 – 随机森林、集成算法 -AdaBoost、数据处理和特征工程、SVM、神经网络、XGBoost

第四阶段 – 项目实战

电商市场数据挖掘项目实战

项目背景 & 业务逻辑 、指定分析策略 、方法实现与结果 、营销活动设计及结果评价 、撰写数据分析报告

金融风险信用评估项目实战

项目背景 & 业务逻辑 、建模准备 、数据清洗 、模型训练 、模型评估 、模型部署与更新

第五阶段 – 数据采集

爬虫类库解析 、数据解析 、动态网页提取 、验证码、IP 池 、多线程爬虫 、反爬应对措施 、scrapy 框架

第六阶段 – 企业课

团队户外拓展训练 、企业合作项目课程 、管理课程 、沟通表达训练 、职业素养课程

以上就是零基础Python学习路线的所有内容,希望对大家的学习有所帮助。

如何自学Python:适合小白的Python学习大纲—附教程

最后,一点学习建议:

在学习之前先给自己定一个目标规划,培养自己对编程的兴趣,在学习过程中一定要碰敲代码,学会做笔记,但不用刻意去记住这些代码,理解代码比记住代码更重要。学会使用搜索引擎的能力,学会自己解决问题,除了这些要多看大牛的技术专栏,通过对比大牛认清自己的现状并及时做出调整和改变。

学编程是一个长期的过程。所有各位小伙伴一定要有自己的一个长期计划,并把长期的计划分解成段目标,目标完成后给自己一定的激励,一句话,加油就完事儿了。

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