为什么自学Python看不进去?

本文分享了一位自学Python并找到工作的经验,强调了反复实践、做项目和使用Pycharm、VScode等开发工具的重要性。同时推荐了JupyterNotebookfor科学计算,以及在线自学资源和实战案例,还提供了Python学习路线图、视频教程和面试真题等资料。

看不进去很正常,因为你没有找到学习的方法。

那我是怎么学呢?一遍又一遍的啃书,每天至少花3个小时看书敲示例代码,做demo项目,我记得那会去面试的时候面试官问我做过什么项目,我就把自己做的一个聚合网站演示给他看,这是我从0开始自学python做的第一个完整项目,最后也顺利的找到了我的第一份Python工作。

看这篇回答的,如果也非常想学好python,希望你能耐心看完,一定能让你在零基础的情况下,也能在python学习上有所成就。

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推荐一些学习资源,对的学习方法+坚持一定能学好Python。

开发工具

pycharm

Pycharm是最好的Python代码编辑工具之一,没有什么学习成本,下载安装后可直接上手。

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VScode

VSCode 是一款更轻量级的代码编辑器,需要额外安装python插件

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Sublime

Sublime Text 与 VSCode 差不多,不过这是一款付费工具,也能免费使用,就是经常有弹框提示

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Jupyter

Jupyter Notebook是一个以网页的形式打开,可以直接在网页页面中编写代码和运行代码的工具,代码的运行结果也会直接在代码块下显示的程序。更适合用在科学计算等场景中

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自学网站

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对于初学者,要学习数据分析的初学者,但是又不会 Python,又用不好 Excel 的同学,完全可以在网上找一些免费的教程来学习。这些教程一般会比较有针对性,学习起来比看书,看博文要高效的多。

关于Python的技术储备

如果你是准备学习Python或者正在学习,下面这些你应该能用得上:

① Python所有方向的学习路线图,清楚各个方向要学什么东西
② 100多节Python课程视频,涵盖必备基础、爬虫和数据分析
③ 100多个Python实战案例,学习不再是只会理论
④ 华为出品独家Python漫画教程,手机也能学习
⑤历年互联网企业Python面试真题,复习时非常方便

文末有领取方式哦

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
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二、Python课程视频

我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了。

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三、Python实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

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四、Python漫画教程

用通俗易懂的漫画,来教你学习Python,让你更容易记住,并且不会枯燥乏味。
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五、互联网企业面试真题

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
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这份完整版的Python全套学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要也可以扫描下方csdn官方二维码或者点击主页和文章下方的微信卡片获取领取方式,【保证100%免费】

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<think>好的,用户想要获取Python数据科学方向的学习路线和自学教程。我需要根据提供的引用内容来整理出一个结构清晰的回答。首先,用户提到了三个引用,其中引用[1]列举了几本相关的书籍,引用[2]和[3]提到了视频教程和其他资源。需要把这些资源整合到学习路线中。 首先,确定学习路径的几个阶段:基础语法、数据处理与分析、机器学习、深度学习、项目实践。每个阶段需要推荐相应的书籍、视频和实战练习。例如,基础部分可以推荐《Automate the Boring Stuff with Python》和小甲鱼的视频。数据处理方面,引用[1]中的《Python for Data Analysis》是关键,同时引用[3]提到的图文教程和库资料也需要包含进去。机器学习和深度学习部分则引用[1]中的相关书籍,如《Hands-On Machine Learning》和Chollet的深度学习书。 另外,用户需要自学教程,所以视频资源如网易云课堂、Bilibili的小甲鱼课程应该被提及。引用[3]中的Python中文库资料和MySQL等补充材料也要加入。最后,项目实战部分需要结合真实数据集,比如Kaggle,并推荐参与社区,保持持续学习。 需要注意回答的结构要清晰,分阶段说明,每个阶段包含书籍、视频、实战练习,并正确标注引用来源。同时,按照系统指令,数学公式用$...$,但在这个问题中可能涉及较少,但如果有的话要正确应用。最后生成相关问题,比如学习资源、数学基础、时间规划等。</think>### Python数据科学学习路线(分阶段详解) #### 一、基础语法阶段(1-2个月) 1. **核心教材** - 《Automate the Boring Stuff with Python》[^1]:通过实际案例快速掌握基础语法 - 学习重点:变量/循环/函数/文件操作/正则表达式 2. **视频辅助** - 小甲鱼《零基础入门学习Python》[^2]:B站播放量超千万的互动式课程 - 配套练习:建议每章完成10个以上代码练习 3. **实战验证** - 完成豆瓣电影爬虫、Excel数据清洗等小型项目[^3] - 推荐平台:Codecademy/Python官方Tutorial #### 二、数据处理与分析阶段(2-3个月) 1. **Numpy/Pandas核心** - 《Python for Data Analysis》:O'Reilly经典教材,重点掌握: $$ \text{DataFrame操作} = \sum_{i=1}^n \text{apply}(f(x_i)) $$ - 关键技巧:数据透视表/时间序列/缺失值处理 2. **可视化工具链** - Matplotlib/Seaborn:绘制直方图、热力图等 - 案例:用$y=sin(x)+ε$生成模拟数据并可视化 3. **数据库交互** - SQL基础+Python操作MySQL[^3] - 练习:从数据库提取数据生成分析报告 #### 三、机器学习阶段(3-4个月) 1. **算法基础** - 《Hands-On Machine Learning》:涵盖监督/非监督学习 - 重点推导:线性回归的$θ=(X^TX)^{-1}X^Ty$闭式解 2. **Scikit-learn实战** - 完成鸢尾花分类、房价预测等经典案例 - 掌握交叉验证、网格搜索等技巧 3. **特征工程** - 标准化处理:$x' = \frac{x-μ}{σ}$ - 实践:Kaggle泰坦尼克生存预测项目 #### 四、深度学习阶段(2-3个月) 1. **TensorFlow/Keras** - 《Deep Learning with Python》[^1]:François Chollet原著 - 实现MNIST手写识别:准确率可达99%+ 2. **神经网络基础** - 理解反向传播:$\frac{∂L}{∂W} = δ \cdot a^{T}$ - 可视化工具:TensorBoard 3. **实战项目** - 使用预训练模型(如ResNet)进行迁移学习 - 部署模型到Flask/Django Web应用 #### 五、持续提升路径 1. **大数据扩展** - 学习PySpark处理分布式计算[^3] - 掌握Dask并行处理技术 2. **社区参与** - 贡献开源项目(如Pandas/Numpy) - 定期参加Kaggle竞赛 3. **知识管理** - 使用Jupyter Notebook建立代码库 - 编写技术博客记录学习心得 ```python # 示例:Pandas数据清洗模板 import pandas as pd def clean_data(df): df = df.dropna() # 处理缺失值 df['date'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='s') # 时间转换 df = df[df['value'] < df['value'].quantile(0.95)] # 剔除异常值 return df ```
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