“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。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。

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。

       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。

  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。

  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”。

  另外如果小伙伴想获取更多的资料可添加微信：13120004346进行获取