不要再問我python好不好學了
我之前做過半年少兒編程老師，一個小學四年級的小孩子都能在我的教學下獨立完成python遊戲，植物大戰殭屍簡單版，如果要肯花時間，接下來的網絡開發也不是問題，人工智能也可以學個調包也沒啥問題。。。。。所以python真的是想學就一定能學會的！！！！
----------公衆號【一行數據】----------領取資料-----------回覆【python】--------------------
先聊聊互聯網轉行那些事兒
很多人是小白，想從事或轉行互聯網，想以python爲切入口，那麼恭喜你，這可能是你離互聯網工作最捷徑的一條道路了，畢竟python相對於java，C等語言代碼量小，更加簡單易學，只要肯用心，最多只需要兩個月，就能找到一份對應的工作，當然任何一份技能要精進都需要一萬小時，得做好心理準備
同時也許你有學歷，數學，學習方法等種種問題，我將在文末一一解答
下面將從基礎語法，高階語法，前端開發，web開發，爬蟲開發，自動化運維，數據分析，人工智能介紹學習攻略，並附上全套學習資料
1.Python基礎語法-主線任務1
使用python就像一個自由度超高的遊戲，你得學會以下幾點python基礎語法，拿到進入這個遊戲世界的鑰匙：
- 計算機組成原理
- Python開發環境
- Python變量
- 流程控制語句
- 高級變量類型
- 函數應用
- 文件操作
- 面向對象編程
- 異常處理
- 模塊和包
2.Python高階語法-主線任務2
學習完基礎語法，寫寫算法題不成問題，但是對應更復雜的環境和需求需要學習一些高階內容，學完以下內容就可以刷副本，攢經驗升級了：
- 網絡編程
- 併發編程
- 數據庫編程
- 正則表達式
- Linux系統應用
- 函數的高級應用
- Python語法高階
學完以上兩個主線任務就可以進行正式的工作內容，副本1，2，3一組緊密相關，副本4單獨一組，副本5，6一組緊密相關，也可以從這三組選一個來學儘快加入工作
3.副本1-前端開發
看你對做個網頁做個app有沒有興趣，學完副本3，4可以動手做一個相關的產品，來以此去求職，當然做的質量越高，學的東西就要越多，工資也是成正比的
- HTML
- CSS
- PS的應用
- JavaScript
- jQuery
- Vue.js框架
4.副本2-後端開發
對於網頁，遊戲等的後臺支持，需要熟練掌握框架的使用，掌握數據庫原理及相關優化
- Djano框架
- 數據庫mySQL，Redis，MongoDB
- git項目管理
- 接口開發
- flask框架
5.副本3-爬蟲
爬蟲就是爬取網絡上的數據，無論是網頁還是app，只要你能看到的數據都能爬取下來，當然有爬蟲就有反爬蟲，兩種職業互相博益還是挺有意思的，精通爬蟲必須要精通副本1-前端開發，你得知道網頁時怎麼來的，才能更好的爬取下來，爬下來的數據也可以爲副本4-數據分析做準備
- 爬蟲開發
- scrapy框架
- 索引操作
- 備份和回覆
- 定製化爬蟲採集系統
6.副本4-自動化運維
主要利用shell來做一些自動化腳本的發佈
7.副本5-數據分析
數據分析主要學習兩個科學計算庫numpy和pandas，兩個可視化庫matplotlib和seaborn，學完之後數據清洗，數據展示沒有問題，用python畫出了圖才能給別人講出有意思的故事，同時也能爲學習副本6-人工智能打下牢固的基礎
- 數據結構和算法
- 科學計算pandas和numpy
- 數據可視化matplotlib和seaborn
- 金融數據分析等
8.副本6-人工智能
python之所以能火，主要是因爲人工智能的風口，所謂風口上的 都會飛，那麼python也許就是風口上的代碼，人工智能的兩大目的分別是分類和預測，主要在識別圖片和預測未來等應用場景，同時python又有最大開源庫可以調用這些包來應用，所以應用起來非常方便，但是如果想從事人工智能行業，需要一定的數學基礎，瞭解底層算法，才能更好的進入到神經網絡和深度學習的領域
- 機器學習
- 量化交易
- 機器視覺
- 深度學習
- 自然語言處理
相關問題
1.學歷重要嗎
python是一門技術語言，在技術崗面試的時候主要看面試者技術能力過不過硬，學歷佔比沒有非技術崗那麼大
2.數學差可以學python嗎
python是一門編程語言主要講究邏輯，用到數學的地方不多，但是在人工智能(機器學習)方面用到了大量的概率統計的數學知識，需要有一定的基礎理解其中的原理，才能精進
3.學習時候要不要抄代碼
要抄代碼，就像下筆如有神一樣，邊學邊敲代碼，然後再改代碼，然後再自己寫代碼一步步進階
4.各個副本的職業前景
從就業前景來看：AI人工智能 > python後端 > web前端 > 數據分析 > 爬蟲 但是任何一個副本只要打到10000小時經驗值，錢景都非常可觀
