python培训入门教程?怎样入门呢?

Python011

python培训入门教程?怎样入门呢?,第1张

python作为一个编程语言,具有与其他编程语言同等的能力。冠冕堂皇地讲,是所有语言都是图灵等价的。不过python作为一门语言,尤其独特的优点,简单易学,内置了很多库。也很容易扩展。Python培训课程如何学?

可以选一本通俗易懂的书,找一个好的视频资料,然后自己装一个IDE工具开始边学边写。下面我具体来讲讲:

1.找一本靠谱的书,难度一定要是入门级别,千万不能太复杂,不要一下子陷进去,会打乱节奏,学东西要循序渐进,不能一口吃个胖子.打个比方,学过java的同学都听过大名鼎鼎的thinking in java,这边书很厚很全,若一上来就学,肯定会吃力,时间长了就会失去兴趣,因此对初学者来说,一定要找一本通熟易懂的,简单的书。入门的书非常关键。

入门的书很多,但是我个人强烈推荐《A Byte of Python》,这本书我读了2遍,作者写作思路非常清晰,对每个知识点讲解很到位,不多不少。对初学者来说,力道刚刚好。而且是全英文,对提高自己的英语水平也很有帮助。

网上有人会推荐《笨办法学Python》,我个人觉得这本书没有《A Byte of Python》好 。一般有一些编程基本,我建议直接看《A Byte of Python》。这本书的销量已经破百万了,而且在豆瓣上点评有8.8,可谓是入门级的神书.电子版大家可以在CSDN 搜一下就有,都是高清的。

2.找一个靠谱的师傅。Python编程是一个十分系统的技术体系,有时候光靠看书和网上的视频,只能是一知半解,遇到问题,没有人给你讲解其中的原理和流程,那么对于整个技术点的理解就永远不会通透。况且,编程不只是知识,还涉及到做具体的项目,在做项目中,如果有人带,进步才是最神速的。

3.多编写程序,这似乎是废话,但是确实是一句实话。学编程一定要亲身去编写,没有什么捷径。一开始哪怕你把书里面的例子一字不落敲一遍,也好过你只是去看书,而不动手。

而且学python 最好是坚持编,每天抽小半个小时,学一些知识点,不断坚持.快的话几个星期基本就能入门了。

首先先了解Python语言的四大发展方向。目前Python的主要方向有web后端开发、大数据分析网络爬虫和人工智能,当然如果再细分的话还有自动化测试、运维等方向。

在学习Python的基础语法时,并不需要太多的基础,基本只要熟练使用电脑日常功能并对Python感兴趣就可以了,但如果想要在人工智能领域方向发展的话,线性代数、概率、统计等高等数学知识基本是必需的,原因在于这些知识能够让你的逻辑更加清晰,在编程过程中有更强的思路。

分享一个千锋Python的学习大纲给你

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。

阶段一:Python开发基础

Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括:Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

阶段二:Python高级编程和数据库开发

Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括:面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。

阶段三:前端开发

Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括:Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。

阶段四:WEB框架开发

Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括:Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。

阶段五:爬虫开发

Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括:爬虫开发实战。

阶段六:全栈项目实战

Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括:企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

阶段七:数据分析

Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括:金融量化分析。

阶段八:人工智能

Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括:机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。

阶段九:自动化运维&开发

Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括:CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。

阶段十:高并发语言GO开发

Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括:GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。