3个月零基础入门Python+数据分析,详细时间表+计划表分享

本文提供了一个针对初学者的三个月数据分析学习计划,包括Excel、SQL、R语言、Python和机器学习的入门教程资源,强调实践操作的重要性,并给出了具体的学习时间和进度安排。

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今天想给大家分享的是三个月零基础入门数据分析学习计划。有小伙伴可能会说,英语好像有点不太好,要怎么办?

所以今天我给大家分享的资源呢就是对国内的小伙伴很友好,还附赠大家一份三个月学习的计划表,大家只要按照我的计划表还有我的资料来,前提是大家必须严格遵照我的计划表,不可以偷懒哦。我的计划表就已经给大家安排了休息的时间,你只要跟着我的计划走三个月,保证你会学有所成,关于数据分析的学习笔记和学习资料,可以评论或私信我领取,那我们就开始吧。

excel学习

第一项学习内容呢是excel,大家不要觉得excel那么简单,谁不会啊,从小学的时候就开始用了,excel里有很多比较强大的功能,有些在数据分析里还是比较实用的,尤其是一些不是科技类的公司,他可能会倾向于就是用excel来做数据分析。所以我觉得这个作为学习的第一步是比较合适的,那么我推荐的资料呢是excel一千八百分钟视频教程大家可以去看。

大家不要觉得一千八百分钟好久,因为它是中文的,而且它的语速我听过是很慢的,所以大家一定要开二倍速,不然的话你可能会睡着,会影响学习效率。然后开二倍速的话其实只需要九天就可以学习完,就是一天如果只学两到三小时的话,所以这里我预期还给大家了两周,周末你还可以自己休息,你只要按照我这里的计划表,用九天的时间,然后每天按照我这里写的任务。因为这是一个视频集,所以它会分为十八集,所以大家只要每天学习两到三个小时,两周就可以学完。所以这是我们的第一步学习。

SQL数据库学习

第二步学习是sql,sql是数据库查询语言,所以它其实严格意义上不是一种编程语言,所以其实是很简单的。然后给大家找到的资料是数据分析sql数据库入门到精通,最简单易懂的小白必备教程。

十小时完整版,这是一个youtube上的视频,所以是英语讲的,但是这个up主把它翻译出了中文字幕,所以看起来没有压力,然后每天学两小时的话,只要五天,也就是一周就可以完成。

R语言学习

第三项学习是r语言,这个材料是r语言基础课程六讲,它的来源up主也在这里。然后这个六讲只有三小时,所以我们每天即使学习一个小时,按照这里三天就可以完成,所以大家按照这个时间表可以很轻松的完成。

Python学习

那学习完前三种的就可以学习python了,python我给大家前面总结过很全的学习资料,不过如果大家想要看重的材料呢,那我推荐的就是慕课网的北京理工大学出品的,是非常非常有名的课程。然后这个课程老师有自己的时间表,有自己的开课时间一共是八周。

所以这里我推荐他同一个系列的,北京理工大学的python数据分析与展示、python网络爬虫与信息体系这两门课大家可以根据自己的职业规划来选择你想学哪一门,或者是都学习。对于数据分析而言,以上四种学习就够了。

机器学习

但是如果是技术性比较强的呢,可能还需要学习一下机器学习。那我推荐的就是文达机器学习经典名课,中英文字母,机器学习的不二选择。它一共是二十个小时,所以每天如果学习两个小时的话,十天大家就可以学完。也可以根据我这里的时间表,大家每天按照这个任务来完成、来打卡就可以了。

关于我今天分享的材料呢,有一个缺点就是你没有办法真的去做一些练习题。我想说关于这些数据分析类的知识呢,你只是把它学到,从来不实际操作的话,它是没有用的。所以这种来源的学习资料的时候呢,我希望大家一定要跟着视频里老师如果做你就一样做,写excel,你就跟着老师一起来做,这样才能保证自己在学习的同时还可以得到练习。

​ 最后

为了帮助大家更好的学习Python,小编给大家准备了一份Python学习资料,里面的内容都是适合零基础小白的笔记和资料,不懂编程也能听懂、看懂,需要获取方式:点击这里【 Python全套资料】 即可获取。

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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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👉精品Python学习书籍👈

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。

温馨提示:篇幅有限,已打包文件夹,获取方式:点击这里【 Python全套资料】 即可获取。

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观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

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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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<think>嗯,用户现在问的是零基础计算机学习计划,我需要先理解他们的需求。他们可能完全没有编程或计算机科学的基础,想要一个系统的学习路径。之前他们问过选择C++还是Python,现在可能想进一步规划整个学习过程。 首先,我应该考虑用户的学习目标。是职业导向还是兴趣驱动?如果是职业,可能需要更结构化的课程,如果是兴趣,可以更灵活。但用户没有明确说明,所以需要覆盖通用情况。 接下来,需要分阶段制定计划。零基础的话,第一阶段应该是计算机基础概念,比如硬件、软件、操作系统这些。然后是编程入门,可能用Python,因为容易上手。之后可以深入数据结构和算法,再接触实际项目,最后拓展到其他领域。 还要考虑学习资源的选择,推荐一些适合新手的书籍、在线课程和实践平台。比如《计算机是怎样跑起来的》这种入门书,Python的在线教程,LeetCode的算法练习等。 另外,用户可能担心学习过程中的困难,比如如何保持动力,遇到问题怎么解决。所以需要加入一些学习建议,比如项目驱动学习,加入社区,定期复习等。 可能还要比较不同学习路径,比如先学Python还是直接学C++,但根据之前的回答,Python更适合零基础。不过用户可能也有兴趣了解其他路径,但这次的问题更关注整体计划,所以应该以Python为主线,再逐步扩展。 最后,确保回答结构清晰,分阶段说明每个阶段的目标、内容和推荐资源,并给出实用建议,帮助用户坚持下去。</think>以下是针对零基础学习者的计算机科学系统学习计划,结合知识结构与时间管理策略,提供可操作的成长路径: --- ### 学习阶段模型(总周期约12-18个) 设知识密度为$K(t)$,实践强度$P(t)$,理论深度$D(t)$,则学习曲线满足: $$ K(t) = \int_{0}^{t} \left(0.6P(\tau) + 0.4D(\tau)\right)d\tau \quad (t \in [0,18] \text{}) $$ --- ### 第一阶段:基础筑基(1-3) **目标:建立计算机系统认知** 1. **硬件基础**(20小时) - 拆解旧电脑识别部件(主板/CPU/内存/硬盘) - 理解二进制与逻辑门(用[逻辑门模拟器](https://circuitverse.org/)搭建简单电路) - 学习进制转换:完成$ (1011)_2 = (?)_{10} $等练习 2. **操作系统原理**(30小时) - 双系统安装(Windows+Linux) - 掌握基础Shell命令: ```bash # 统计代码行数 find . -name "*.py" | xargs wc -l ``` - 用Wireshark抓包分析HTTP请求 3. **网络基础**(20小时) - 用Packet Tracer模拟网络拓扑 - 理解IP地址分类(计算C类网络$192.168.1.0/24$可用主机数) --- ### 第二阶段:编程启航(4-6个) **选择Python作为第一语言**(推荐学习顺序) 1. **基础语法**(50小时) - 完成[Python Tutor](http://www.pythontutor.com/)可视化练习 - 实现:计算器/猜数字游戏/文件批量重命名工具 2. **核心编程范式**(80小时) - 面向过程:用递归实现汉诺塔问题 - 面向对象:设计「图书馆管理系统」类结构 ```python class Book: def __init__(self, isbn, title): self.isbn = isbn self.title = title self.borrowed = False ``` 3. **算法入门**(100小时) - 时间复杂度分析(对比冒泡排序$O(n^2)$与快速排序$O(n\log n)$) - 在LeetCode完成前100道简单题(重点:哈希表/双指针) --- ### 第三阶段:系统深化(7-12个) **构建完整的计算机知识体系** 1. **数据结构**(60小时) - 手动实现:链表/栈/队列(C语言版) ```c typedef struct Node { int data; struct Node* next; } Node; Node* createNode(int data) { Node* newNode = (Node*)malloc(sizeof(Node)); newNode->data = data; newNode->next = NULL; return newNode; } ``` 2. **计算机组成原理**(80小时) - 用Logisim设计8位ALU - 理解流水线技术(计算5级流水线加速比) 3. **数据库系统**(50小时) - SQL实战:设计电商数据库ER图 - 优化查询:EXPLAIN分析索引效果 --- ### 学习资源配置方案 | 知识领域 | 推荐资源 | |----------------|--------------------------------------------------------------------------| | 编程基础 | 《Python编程:从入门到实践》+ Codecademy交互课程 | | 算法训练 | LeetCode每日一题 +《算法图解》 | | 系统原理 | 《深入理解计算机系统》+ Nand2Tetris项目 | | 项目实践 | GitHub Trending项目 + 阿里云天池竞赛 | --- ### 时间管理策略 采用**番茄工作法**优化学习效率: $$ 每日学习量 = \sum_{i=1}^{n} \left( 25\text{分钟专注} + 5\text{分钟休息} \right) \times 有效性系数\gamma $$ 建议配置: - 工作日:3个番茄钟(晚7-9点) - 周末:6个番茄钟(上下午各3个) - 每预留2天实践日(完成小项目) --- ### 关键里程碑检测 设置阶段性目标验证学习效果: 1. **3**:能用Python自动化处理Excel数据 2. **6个**:实现带GUI的备忘录程序(Tkinter/PyQt) 3. **9个**:在Kaggle完成入门级机器学习比赛 4. **12个**:独立开发全栈博客系统(Django + MySQL + Bootstrap) --- ### 避坑指南 1. **硬件误区**:不要盲目追求顶配电脑(i5+16GB内存足够学习) 2. **语言选择**:避免陷入「应该先学C还是Python」的争论 3. **数学恐惧**:遇到离散数学难题时,使用[3Blue1Brown](https://www.3blue1brown.com/)可视化辅助 4. **求职准备**:建立GitHub作品集比证书更重要(Star数≥50为佳) --- ### 学习成效公式 设总投入时间为$T$,有效学习率为$\eta$,则技能水平: $$ S = \eta T \cdot \left( 0.5\log(项目数) + 0.3\sqrt{刷题量} + 0.2\times 社区活跃度 \right) $$ 建议参数:$\eta ≥ 0.7$(关闭手机通知可提升至0.85) 按照此计划,每天保持3小时高效学习,12个后可达到初级开发工程师水平(对标阿里P4级)。关键是要保持代码量的持续增长,建议每周至少提交10次Git Commit。
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