Si quieres aprender Python por tu cuenta, ¿cuáles son los métodos de aprendizaje recomendados?

¡La vida es corta, elijo Python!

Se puede decir que esta es una era en la que todos deberían conocer Python. El personal financiero y administrativo puede operar Excel a través de Python; las operaciones de nuevos medios utilizan rastreadores para recopilar artículos y realizar informes de análisis de datos; , además de escribir juegos (desarrollar rompecabezas, batallas de aviones), usar Python para conseguir billetes de tren y billetes de avión de bajo coste, etc.

Para aquellos que no tienen conocimientos básicos, si quieren aprender a programar, muchas personas definitivamente les recomendarán que comiencen con Python. La razón es simple, porque es bastante simple y fácil de usar. Incluso los estudiantes de primaria están comenzando a aprender cursos de Python ahora. Python tiene una amplia gama de usos y puede considerarse casi omnipotente. Poco a poco se utiliza ampliamente en desarrollo de back-end, desarrollo de front-end, rastreadores, análisis cuantitativo financiero y operaciones automatizadas. y mantenimiento, operación y mantenimiento automatizados y big data. En campos como Python, creo que su popularidad seguirá aumentando.

Por supuesto, hay muchas formas de aprender Python, algunas gratuitas y otras de pago. También hay muchos recursos de aprendizaje de Python en línea, como libros, documentos, videos, audios, etc. capacidad de aprendizaje y capacidad de gestión del tiempo, puede comenzar a estudiar por su cuenta a través de recursos de video gratuitos en línea. Si no es tan autodisciplinado y puede organizarse de manera razonable, entonces es posible. . . emm... ¡simplemente aprende del maestro honestamente!

¡También resumiré a menudo algunos tutoriales! ¡Los amigos que lo necesiten pueden prestar atención!

También hay muchos tutoriales en Internet y son mixtos. Es mejor buscar tutoriales en el aula. Esto es más estructurado, lógico y amigable para los principiantes. método de estudio, por supuesto, si se combina con la guía de un experto técnico, sería perfecto.

El siguiente contenido es adecuado para aquellos que tienen un profundo interés en Python y desean realizar una investigación en profundidad en el campo del análisis de datos y la inteligencia artificial.

La ruta de aprendizaje de Python se puede utilizar como la siguiente referencia: Esquema del curso Inteligencia artificial de Python + Análisis de datos 2020: Fase 1 - Ciencia de datos de Python

Sintaxis básica de Python

Introducción e instalación del entorno, sintaxis básica y tipos de datos, declaraciones de control, errores y excepciones, métodos de manejo de errores, métodos de manejo de excepciones, funciones integradas de uso común, creación y uso de funciones, funciones avanzadas de Python, funciones avanzadas, módulos de Python, Operaciones PythonIO, fecha y hora, Clases y orientado a objetos, Conexión Python a la base de datos

Limpieza de datos Python

Módulo digital Python Numpy, herramienta de análisis de datos Pandas, Operaciones básicas de Pandas, Pandas operaciones avanzadas

Visualización de datos Python

Conceptos básicos de visualización de datos, aprendizaje automático MLlib (RDD-Base API), dibujo MatPlotlib avanzado, herramientas de dibujo avanzadas fase 2: visualización de datos comerciales

Análisis empresarial de Excel

Habilidades básicas de Excel, funciones de fórmulas de Excel, visualización de gráficos, casos de análisis humano y financiero, métodos de análisis de datos empresariales, informes de análisis de datos empresariales

Base de datos MySQL

Operaciones básicas de Mysql (1), operaciones básicas de Mysql (2), operaciones intermedias de Mysql, operaciones avanzadas de Mysql, casos de procesamiento de datos de comercio electrónico

PowerBI

Aplicación de inteligencia de negocios elemental (PowerQuery), Aplicación de inteligencia de negocios elemental (PowerPivot), casos de aplicación de inteligencia de negocios primaria, procedimientos almacenados, casos de PowerBI Desktop, casos de PowerBI Query

Conceptos básicos de estadística

Cálculo , conceptos básicos de álgebra lineal, conceptos básicos de estadística

Tableau

Operaciones básicas de Tableau, dibujo de Tableau, análisis de datos de Tableau, análisis de tráfico de Tableau

SPSS

Retrato del cliente, modelo de valor del cliente, red neuronal, árbol de decisión, tercera etapa de series de tiempo: aprendizaje automático de Python

Análisis estadístico de Python

Preparación de datos, regresión lineal única, lineal múltiple regresión, regresión logística general, regresión logística y corrección

Conceptos básicos del aprendizaje automático de Python

Introducción al aprendizaje automático, folletos KNN, métodos de evaluación de modelos, métodos de optimización de modelos, Kmeans, DBSCAN, árbol de decisiones práctica de algoritmos

Aprendizaje automático de Python Intermedio

Regresión lineal, métodos de optimización de modelos, regresión logística, Bayes ingenuo, reglas de asociación, filtrado colaborativo, casos de sistemas de recomendación

Avanzado Aprendizaje automático de Python

Algoritmo integrado: bosque aleatorio, algoritmo integrado: AdaBoost, procesamiento de datos e ingeniería de funciones, SVM, red neuronal, práctica del proyecto XGBoost fase 4

Datos del mercado de comercio electrónico práctica de proyectos mineros

Antecedentes del proyecto y lógica empresarial, estrategia de análisis especificada, implementación de métodos y resultados, diseño de actividades de marketing y evaluación de resultados, redacción de informes de análisis de datos

Implementación práctica de evaluación de crédito de riesgo financiero proyecto

Antecedentes del proyecto y lógica empresarial, preparación de modelos, limpieza de datos, entrenamiento de modelos, evaluación de modelos, implementación y actualización de modelos. La quinta etapa: recopilación de datos

Análisis de bibliotecas rastreadoras, análisis de datos, extracción dinámica de páginas web, código de verificación, grupo de IP, rastreadores de subprocesos múltiples, contramedidas anti-rastreo, fase seis del marco scrapy: cursos corporativos

Capacitación en desarrollo de equipos al aire libre, cursos de proyectos de cooperación corporativa, cursos de gestión, comunicación y capacitación en expresión, cursos de calidad profesional

Lo anterior es todo el contenido de la ruta de aprendizaje de Python de base cero, espero que sea útil para el aprendizaje de todos.

Finalmente, algunas sugerencias de aprendizaje:

Fíjate un plan de objetivos antes de estudiar y cultiva tu interés por la programación. Durante el proceso de aprendizaje, debes tocar el código y aprender a tomar notas, pero no las memorices deliberadamente. Viva estos códigos, comprender el código es más importante que recordarlo. Aprenda a utilizar motores de búsqueda y aprenda a resolver problemas usted mismo. Además de esto, debe leer más columnas técnicas de vacas grandes, comprender su situación actual en comparación con las vacas grandes y realizar ajustes y cambios oportunos.

Aprender a programar es un proceso a largo plazo. Todos los amigos deben tener su propio plan a largo plazo y dividir el plan a largo plazo en objetivos segmentados. Después de completar los objetivos, date una cierta motivación en una frase, simplemente anímate y listo.