Python从零基础到进阶，打造高效学习路线

曾经听到过这样一句话：
使用 Python开展数据科学为你提供了无限的潜力…

现如今，Python已不再只是计算机领域的专属工具了。 通过在知网数据库检索主题词-“Python”，可以看到像建筑科学与工程、高等教育、经济学、地球科学、生物学等，越来越多的非计算机专业科研人员选择将Python应用于自己的研究工作当中。

上图来源于以主题词Python在知网检索结果**
当科研人员面对大量实验和论文数据的收集、存档和分析等基础工作时，使用Python的科学计算功能**处理大型数据集，可以显著提升工作效率。

但对于一个编程0基础的科研人来说，想快速掌握Python科学计算绝非易事，绝大多数人都被看上去枯燥的理论知识和繁冗的代码编写给吓倒了。

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Python所有方向的技术点做的整理，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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当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

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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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