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如果你每天花2小时来自学python,三个月后你将会感谢自己的努力

如果你每天花2小时来自学python,三个月后你将会感谢自己的努力

“只有可数据化的东西,方可被高效地管理”。德鲁克的管理思想影响着大多数企业管理者;数据化、数据分析能力是程序员、产品经理乃至运营人员的核心竞争力之一。

2018年开始裁员浪潮一波接一波,很多人无奈地被淘汰;被淘汰原因或许很复杂,但根本上还是综合技能不够。今天给大家推荐的这个教程,是一个数据分析的入门与进阶学习,将从数据分析基础开始,一步步深入,让你学会数据分析与可视化,大大提升职场竞争力。

根据TIOBE最新排名,Python与Java,C,C++,C#成为全球前5大流行编程语言。从云端、客户端,到物联网终端,python应用无处不在。从国内的百度、阿里、腾讯、网易、新浪,豆瓣,到国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook,Python的企业需求逐步上升,各公司都在大规模使用Python完成各种任务。

大家的学习感受和评价:

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“等一等!我嗅到了广告的味道!肯定是让我交钱买课割韭菜!”

如果你已经在这样想了,那就可以不用看下去喽哦!因为这个教程是分享给真的想要提升自我技能的同学

如何学习 Python?

既然你已经做出了选择,现在我们就来谈谈如何学习 Python。

其实很简单。选择一个教程,完成它。接下来,选择另一个。休息一下,然后重复这一步骤。

单凭一本书或一段视频是无法学会 Python 的。你需要不断地接触代码,循序渐进地增加练习量。耐心、恒心、坚持当下的选择,这些都是必需的品质。

如果你每天花2小时来自学python,三个月后你将会感谢自己的努力

一个适合初学者的路线图

建议选择在线课程而非阅读书籍。整个过程比选择单个教程或书籍要重要得多。

通过阅读书籍建立坚实的基础。

跟随教程使用 Python 完成一个单独的任务,如发送电邮或编写文件。你将会了解到许多有用的包和库,这些对于 Python 开发人员是非常实用的。

养成阅读文档的习惯。基于可用的库构建小型应用程序。

深入理解语言及其工具。了解该领域的专家正在开展的工作。

直接追溯到源头。

如果你已经用遍了图中的资源,以下链接中还列出了一些 Python 资源:

Best Python Resources at Full Stack Python (https://www.fullstackpython.com/best-python-resources.html)

在学习任何教程时,都要保证全程写代码。仅仅阅读代码示例是不够的。

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学习语言(或框架与库)和学习编程之间存在细微的差别。

不过,你还要明白:学习“Full Stack Web Developer“ 这门课程不会让你成为一名程序员。该课程只会教你用特定程序解决简单的问题。能理解程序固然是好事,但能够设计自己的程序是非常棒的。注意编程结构、设计模式和算法。这些不只限于 Python,对大多数语言都适用。

寻找答案

如果你遇到了困难,请在向另一个方向出发前,先尝试解决问题。互联网上很可能已经有人记录过该问题,大概率有人和你遇到过同样的问题。尝试在互联网上搜索解决方法。同时,Python 社区也随时欢迎你。你可以随时向他人求助。

关于 Python 要学的太多了,它被应用于许多领域。不要跳过基础知识直接到特定领域的专业知识。先学习调包再学习 PyTorch,先学习虚拟环境再学习 Django。从长远来看,Python 值得我们深入研究。当你使用了合适的库时,它可以减少调试程序所花的时间。

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要花多久?

学好一样东西需要时间,比大多数人告诉你的要更长。你无法在几个月内成为专家程序员。建议你重点关注 Python 至少一年时间。尽量避免分心和注意力的转移。

不要害怕学习新事物。要成为一个全面的开发人员,只会 Python 是不够的。学习 Markdown 和 HTML 都会有很大收益。你可能还需要在此过程中获取 JS 或统计信息。

永远做一名学者,但不要只做学者!

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任何创造或科学探索都有两个阶段不断重复:

在学习阶段,你应该专注于积累知识。阅读书籍,完成每个教程,并探索已经完成的工作。

在夯实阶段,你可以通过应用上一阶段得到的知识来创造自己的东西。不要怀疑自己的技能,不要听那些质疑的声音,完成一个你自己的应用。一旦完成了,回去再学习一遍。

平衡这两个阶段。学习阶段大约 1 到 2 个月,接下来是一个月的夯实阶段。

寓学于乐

为了激发自我的学习兴趣,你还需要了解语言的一切,了解所在领域的最新进展,了解其设计理念,寓学于乐!

教程内容包含内容共分26章,讲解了Python基础的方方面面,可以作为Python学习者的“宝典”。同时,穿插了3个大型实战项目

1. 坦克大战游戏。

采用游戏开发的方式,寓教于乐,快乐中掌握Python基础。

2. 手写算法和数据结构。

算法和数据结构是很多大公司面试的不二选择,我们这里讲解内容的同时,手把手

带你实现一个个底层算法,将内功练扎实。

3. 手写神经网络。

Python是人工智能的第一语言。我们创造性的在基础课程中就加入了如何编写一

个自己的神经网络,为踏入神经网络的大门打下“坚实基础”。

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