⑴ 如何自學python
分享Python學習路線：
階段一：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
階段四：WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。
階段六：全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。
階段八：人工智慧
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、數據分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。
階段九：自動化運維&開發
Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。
階段十：高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。
對於Python開發有興趣的小夥伴們，不妨先從看看Python開發教程開始入門！B站上有很多的Python教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。
⑵ 如何入門Python數據分析的清單
入門Python數據分析分3步就可以完成。
1
基礎入門
很多人喜歡搞一本厚厚的書來看，雖然看完了但是還不會用Python，這是最大的悲哀。
傷心吧？難過吧？
其實，你只需要，看菜鳥網站的這個教程就足夠了。
簡單解釋下，上面的圖。
如果你的學習目的是：提高認知，將統計概率應用在生活中，用於指導你面對重大決策時做出最好的選擇，你的應該看《赤裸裸的統計學》這本書就夠了。
如果你的學習目的是：學習大數據的基礎知識：統計概率，希望成為數據分析師，實現升職加薪的目的，那你的學習參考書是《深入淺出統計學》或者《商務與經濟統計》。
《深入淺出統計學》適合沒有任何統計概率基礎的人學習，這本書足夠有趣和簡單。
如果你之前上學學習過一些統計概率的課，但是最後還是把課堂學的內容還給了老師，你應該選擇看《商務與經濟統計》這本書來重新鞏固你的基礎知識。
這些書的電子版也放到我的微信公眾號里了（對你就是這么好，么么噠）
4
學習遇到困難，去哪找幫助？
只要是學習就會遇到困難，遇到困難怎麼辦呢？
1）首先，你需要使用某搜索引擎查找問題（你知道我說的不是網路），一般都能查到你問題的答案。學會用英文搜索真的很重要。
2）利用某搜索引擎查不到答案的話，當然是找前輩們幫忙了。不過問了不一定有人回復，為了解決這個問題，我找來了我社群優秀會員和我的老鐵朋友們，現在你可以向來自BAT的人提問了。
⑶ 新手Python數據分析如何入門
1、數據獲取Python具有靈活易用，便利讀寫的特點，其能夠非常便利地調用資料庫和本地的數據，同時，Python也是當下網路爬蟲的首選東西。Scrapy爬蟲，Python開發的一個快速、高層次的屏幕抓取和web抓取框架，用於抓取web站點並從頁面中提取結構化的數據。Scrapy用途廣泛，能夠用於數據挖掘、監測和自動化測驗。
2、數據整理NumPy供給了許多高檔的數值編程東西，如：矩陣數據類型、矢量處理，以及精密的運算庫。專為進行嚴格的數字處理而產生。多為很多大型金融公司運用，以及核心的科學核算組織如：Lawrence
Livermore，NASA用其處理一些原本運用C++，Fortran或Matlab等所做的使命。PandasPandas是根據NumPy的一種東西，該東西是為了處理數據剖析使命而創立的。Pandas納入了大量庫和一些標準的數據模型，供給了高效地操作大型數據集所需的東西。pandas供給了大量能使咱們快速便捷地處理數據的函數和方法。你很快就會發現，它是使Python成為強壯而高效的數據剖析環境的重要因素之一。
3、建模剖析Scikit-learn從事數據剖析建模必學的包，供給及匯總了當時數據剖析范疇常見的演算法及處理問題，如分類問題、回歸問題、聚類問題、降維、模型挑選、特徵工程。
4、數據可視化如果在Python中看可視化，你可能會想到Matplotlib。除此之外，Seaborn是一個類似的包，這是用於統計可視化的包。關於自學python入門，Python數據剖析怎麼入門，以上就是一個根本的學習路線規劃了。
⑷ 如何自學Python
分享Python學習路線。
第一階段Python基礎與Linux資料庫。這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。
學習目標：掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。
第二階段WEB全棧。這一部分主要學習Web前端相關技術，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 資料庫操作、Flask配置等知識。
學習目標：掌握WEB前端技術內容，掌握WEB後端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。
第三階段數據分析+人工智慧。這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。
學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。
第四階段高級進階。這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。
學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。
按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。
自學本身難度較高，一步一步學下來肯定全面且扎實，如果自己有針對性的想學哪一部分，可以直接跳過暫時不需要的針對性的學習自己需要的模塊，可以多看一些不同的視頻學習。
⑸ 小白如何系統學習python從入門到精通
步驟如下：
一、python開發基礎
明確這部分的學習目標：掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。
第二階段：web開發
根據第一階段掌握的條件判斷，循環，函數，類這些知識進行；還要了解html、css的基礎知識。開發網站，網頁基本都是用html和css寫的，就算不會寫前端，開發不出來漂亮的頁面或網站，但也要知道html標簽的相關知識。
第三階段：數據分析
數據分析這塊要我說相關知識內容，我還真分享不出寶貴的經驗，主要還是靠自己去實踐去學習，我就不做過多的講述了。主要還是從數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識去學習，才能步入數據分析這個廣闊的數據世界。
第四階段：高級進階
這一階段就相當於游戲裡面的終極大BOSS，難度指數很高，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。所以的知識都需要靈活運用起來，你會時不時遇到讓你傷腦筋的問題。
這一階段學習最有效的方法就是實踐，不斷實踐、不斷發現問題、不斷去解決問題。
四件事幫你快速渡過入門期
多利用業余時間閱讀一些關於技術的文章，並總體掌握正在發生什麼。通常，當你陷入困境時，意味著你對需要澄清的事情做出了不正確的假設。
學會利用搜索引擎。這一點很顯然是值得一提。在網上查找並詢問有過這個問題的人是一個非常重要的技能。Stackoverflow可以說是互聯網上最好的網站。不要害怕在那裡問自己的問題。通常，只要盡力正確地闡述你的問題就OK了。
向你認識的人請求幫助。通常，你或許已經理解了技術，而且有了問題，但是你可能需要更高層次的上下文才能真正解開謎團。不要膽怯，大著膽子上前去問吧。
不要鑽牛角尖。遇到難題，耗了半天時間還沒弄懂，就暫時跳過吧，當知識積累到一定程度，回頭再進行解決你會發現簡單多了。不要一味的去鑽牛角尖，一定要解決，這樣會耗費大量的時間與精力。
⑹ Python數據分析怎麼入門
一、數據獲取Python具有靈活易用，方便讀寫的特點，其可以非常方便地調用資料庫和本地的數據，同時，Python也是當下網路爬蟲的首選工具。Scrapy爬蟲，Python開發的一個快速、高層次的屏幕抓取和web抓取框架，用於抓取web站點並從頁面中提取結構化的數據。Scrapy用途廣泛，可以用於數據挖掘、監測和自動化測試。
二、數據整理NumPy提供了許多高級的數值編程工具，如：矩陣數據類型、矢量處理，以及精密的運算庫。專為進行嚴格的數字處理而產生。多為很多大型金融公司使用，以及核心的科學計算組織如：Lawrence Livermore，NASA用其處理一些本來使用C++，Fortran或Matlab等所做的任務。PandasPandas是基於NumPy的一種工具，該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas納入了大量庫和一些標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具。pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數據的函數和方法。你很快就會發現，它是使Python成為強大而高效的數據分析環境的重要因素之一。
三、建模分析Scikit-learn從事數據分析建模必學的包，提供及匯總了當前數據分析領域常見的演算法及解決問題，如分類問題、回歸問題、聚類問題、降維、模型選擇、特徵工程。四、數據可視化如果在Python中看可視化，你可能會想到Matplotlib。除此之外，Seaborn是一個類似的包，這是用於統計可視化的包。
關於Python數據分析怎麼入門，環球青藤小編就和大家分享到這里了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。
⑺ python不錯的入門學習教程或者學習路線適合新手的
可以去菜鳥教程去學，裡面有很多基礎入門的教程。
不過你想深入學習的話，學馬哥python， 網上有一些免費的教程，課程很系統，講的通俗易懂
⑻ 誰知道這個python數據分析教程是哪個機構的嗎或者有資源的！ 非常感謝
使用Python進行數據挖掘是最近幾年才開始火起來的，之前網上很多的資料都是關於Python網頁開發等。但使用Python進行數據挖掘的側重點已經完成不一樣了。本人就是浪費了很多時間來篩選這些博客、書籍。所以就有了本文，希望能幫大家少走一點彎路。
熟練掌握任何一門語言，幾乎都需要經過以下過程：
良師－－學習Python課程＋入門書籍＋瀏覽技術博客
社區幫助－－善於使用搜索引擎、Mail List
益友 －－ 尋找學習夥伴
Learn by Code －－項目實踐
一、Python學習課程推薦
這兩個學習課程從最基礎的Python語法開始，介紹了Python數據分析、統計模型以及機器學習的各個方面，內容十分充足。之所以建議使用老外的課程是因為，老外上課假定你什麼都不會，講解深入淺出，尤其是對於華盛頓大學的機器學習課程，把復雜的概念講解得十分簡單。
1. 密歇根大學的《學習使用Python編程並分析數據》主要包括以下課程(講解十分詳細，深入淺出，非常適合入門學習，視頻都是有字幕的)：
《大家的編程 (Python 入門》：課程涵蓋了如何使用Python的基本指令編寫程序. 課程對學生沒有先設要求, 我們只涉及到最基本的數學, 有一定使用電腦經驗的人都可以完全掌握這門課的內容.
《Python 數據結構》：本課程將介紹Python編程語言的核心數據結構。我們將學習編程語言的基礎概念，探索如何使用Python的內置數據結構，如列表、字典、元組，進行更為復雜的數據分析。
《使用 Python 訪問網路數據》：使用Python爬取和解析網路數據
《Python 資料庫開發》：使用Python和資料庫進行交互
《使用 Python 獲取並處理數據，並用可視化方式展現數據》
2. 華盛頓大學的《機器學習》專項課程
在專項課程頁面無法選擇旁聽，必須點擊進入單獨課程頁面才可，這個課程專題旁聽是有限制的，無法提交作業；如有需求，可以申請獎學金，回答三個問題即可，系統自動通過申請。
《機器學習基礎：案例研究》：你是否好奇數據可以告訴你什麼？你是否想在關於機器學習促進商業的核心方式上有深層次的理解？你是否想能同專家們討論關於回歸，分類，深度學習以及推薦系統的一切？在這門課上，你將會通過一系列實際案例學習來獲取實踐經歷。
《機器學習：回歸》
《機器學習：分類》
《機器學習：聚類和檢索》
《機器學習：推薦系統和降維》
《機器學習：應用深度學習創建智能運用》
二、網上打碼教程
Learn by doing!!! 學習編程最有效的方式就是敲代碼！
Codecademy圍繞Python 的基礎語法，內容非常豐富。
DatacampPython基本語法（他家的R語言課程十分不錯！）
三、Python技術博客
簡單介紹一些非常棒的Python技術學習的博客
1.廖雪峰Python教程簡單易上手的Python基礎語法教程，值得學習, Python 2和Python 3版本都有。
2.非常棒的pandas練習Github Repo
3.很詳細的Python 爬蟲教程
4.國外Data Science博客大全
四、Python入門書籍推薦
常用書籍下載網址，幾乎囊括了網上能找得到的所有Python相關的書籍（PDF、Epub和mo bi格式），且提供雲盤下載鏈接。你值得擁有！
python | 搜索結果
1. 掌握Python語法的基礎上學習《Python for data analysis》是比較不錯的選擇，涵蓋了ipython notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用。
2.《Python數據分析與挖掘實戰》介紹了使用Python進行數據挖掘的詳細案例，數據和代碼都可以下載，作為機器學習的進階學習是不錯的選擇（這本書也用對應的R語言和Matlab 版本）。
3.《Python Cookbook》很厚的一本書，可以作為Python語法查詢手冊。
再添加幾個外文書籍下載網址：
1.All IT eBooks全
2.Library Genesis各種書籍，不局限於編程書籍
3.Fox eBook - eBooks Free Download Site
4.Development / Programming / AvaxHome
五、推薦訂閱博客（更細頻率較高）
iPhone上可以使用Reeder閱讀器，Instapaper用來保存後稍後閱讀，因為信息量比較大。
No free HunchKaggle競賽平台的官方博客，包括一些優秀的代碼解讀以及高分選手的采訪，十分有用的經驗（來自不同背景，不同年齡層次，不同職業的選手）
Flowing Data十分有用的數據分析的案例
Python日報內容十分精彩的集錦（中文）
六、FAQ (待續)
Python 2.x還是Python 3.x?
如何安裝Python包？ 強烈推薦Anaconda包，你值得擁有！尤其是Windows系統。
是否需要很強的統計和數學背景？ 有良好的數學和統計背景固然很好，但是現在很多崗位對數學和統計背景要求並不很多，都是簡單的演算法，Python編程已經能夠很方便地實現，更多的是對業務的深入理解。如有需要建議，邊學習Python邊學習數學統計。
七、實踐項目
Kaggle競賽項目，裡面不僅僅有很多競賽項目，而且有很多可供學習的代碼、博客以及論壇，都是實戰項目，有很強的實踐價值。
⑼ python大數據開發
So little score, so many questions.
