python学习路线图（2023详细版）建议收藏

原创已于 2024-01-06 19:05:01 修改 · 139 阅读

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#python #学习 #开发语言

于 2023-09-21 09:24:20 首次发布

文章介绍了Python的全阶段学习路线，包括语言基础、商业数据分析、机器学习算法及项目实战，强调了规划学习的重要性。同时提供了学习资源链接，帮助读者系统掌握Python并提升就业竞争力。

Python是一种面向对象的程序设计语言，由Python3演变而来，Python的目标是简单、可扩展并且高效。Python可以作为 Web应用程序、桌面应用程序和桌面 Web应用程序开发的理想语言，并且有很多优点它可以使用一些简单的参数和函数、Python支持多种数据类型和操作方法、它支持面向对象编程风格和函数式编程风格、Python是一种高级编程语言，它可以构建各种复杂软件系统等等。

下面给大家推荐一个Python学习路线，有了这个路线小伙伴们学习Python就不迷路了：

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一：Python语言基础

首先就是Python语言的基础知识4大部分 （初识Python语言、常用数据结构和函数、函数和面向对象编程、Python网络数据采集） 其中包含了Python语言概述和环境安装、变量、数据类型和进制、运算符和分支结构、循环结构入门、循环结构的应用、字符串、列表的应用、元组和集合等等小知识点。

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二：商业数据分析

这个阶段就是掌握4大部分 （数据分析概述和EXCEL的应用、关系型数据库和SQL、商业智能工具、Python数据分析） 其中包含了数据分析和数据分析师概述、指标和指标体系建设、数据库概述和MySQL的安装使用、表关系和SQL的应用、SQL数据查询详解、认识和使用fineBl、数据思维和分析模型、从Excel到Power BI等小点。

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三：机器学习算法

这个阶段就是掌握4大部分 （机器学习的数学基础、机器学习算法、深度学习和神经网络、数据仓库和大数据挖掘） 其中包含了线性代数、微积分、概率论、机器学习概述KNN算法、回归算法、逻辑回归、朴素贝叶斯、推荐系统、深度学习和tensorflow入门、tensorflow的应用、Hadoop生态圈、ETL工具、数据仓库、Hive等小知识点。

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四：项目实战和就业指导

这个阶段就是掌握3大部分 （零售/电商行业数据分析项目实战、金融风险信用评估项目实战、就业指导和模拟面试） 其中包含了电商产品的生命周期、电商用户的生命周期、电商产品的“人货场”模型、电商产品业务痛点和机会点分析、信用风险评估体系申请者模型、评级模型、催收模型、信用风险评级模型开发流程等小点。

以上就是Python学习的4大阶段，希望上面的路线可以对不管是自学还是正在培训的小伙伴有帮助，喜欢的话点个关注！！！最后送上一张完整的Python学习路线图由于限制，如果看不清可以联系我。

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