① 如何快速學習python
1.要有決心
做任何事情,首先要有足夠的決心和堅持,才能做好事情、學好Python也是如此。
2.勤於動手
對於編程語言的學習,不能眼高手低,學的過程中,想到就要寫出來,一方面能夠培養出寫代碼的感覺,另一方面可以加深知識的掌控。
3.一套完整的學習體系
Python編程語言的全面學習,需要擁有一整套系統的學習資料和學習計劃,全面掌握Python基礎知識,對以後解決Python編程過程中的問題十分有益!
4.項目實戰訓練
Python編程基礎知識的學習最終目的是應用於項目中,因此,項目實戰訓練必不可少,多做幾個項目,盡量是功能完整的項目,形成項目思路,對以後進行項目實戰是很有好處的!
② Python該怎麼入門
對於python的入門
首先會學習python基礎語法,面向對象編程與程序設計模式的理解、python數據分析基礎、python網路編程、python並發與高效編程等等。
通過前期python學習來了解和掌握常量變數的使用,運算符的使用、流程式控制制的使用等,最後掌握python編程語言的基礎內容。
並會對常見數據結構和相應演算法進行學習,注重表格的處理,樹結構的處理知識。
第二階段主要學習內容是web頁面開發、web頁面特效開發、數據持久化開發、linux運維開發、linux測試開發、伺服器集群架構等等。
對js的掌握並在網路前端中使用,而且需要詳細將js學習並掌握,為將來從事全棧工作打下基礎,也會學習linux操作系統的基礎知識和掌握linux操作系統常用命令,並會學習linux自動化運維技巧等。
第三階段主要學習網路爬蟲,數據分析加人工智慧:
這一個階段需要學習的內容也是比較多的,例如:爬蟲與數據、多線程爬蟲、go語言、NoSQL資料庫、Scrapy-Redis框架。
需要掌握爬蟲的工作原理和設計思想,掌握反爬蟲機制,並且通過學習NoSQL資料庫和Scrapy-Redis框架,並且可以使用分布式爬蟲框架實現大量數據的獲取。
數據分析和人工智慧階段需要學習的數據分析、人工智慧深度學習、量化交易模型、數據分析-特徵工程和結果可視化和人工智慧機器學習等等。
需要理解隨機變數的數字特徵的概念和性質,並會利用性質計算隨機變數的數字特徵,了解可視化過程,圖形繪制。並且需要掌握Matplotlib模塊、常用的機器學習演算法等等。
最後就是對於python的入門學習,我們在學習理論、學習python語法基礎的同時我們應該多動手、多聯系。但是呢,對於我們零基礎的小夥伴呢,一般不建議自學。
你肯定要問為什麼?我就知道!原因大概有三點:
首先我們自學雖然成本低、學習時間靈活等,但是你想過沒,你要自學到就業的程度大概需要多長時間,辭職在家學習,或者買個網課,每天聽課、練,你可能需要1年左右,就這你還不一定能夠學會、換不一定能夠全面掌握企業需要的技術;然後報班學習的學員都已經學完工作半年了。
其次就是學習知識的系統性、前沿性。IT行業的學習一定要系統,不能說我們這里一點那裡學一點,完了全是一片一片的知識點,聽起來你都有涉及但是真正做項目反而使用不起來,很耽誤時間。其次就是前沿性,學習時一定要選擇最新的課程大綱、最新的課程。IT行業的技術更新很快。
最後就是就業服務和保障,我們選擇報班學習一般都有就業服務,當然我們在學習完也會進行模擬面試和簡歷指導的等工作。其次就是服務,一般培訓機構都有合作企業來招聘,大大增加了我們的就業機會。
總而言之你是零基礎選擇培訓絕對是最快速的轉行入門途徑!
③ python如何自學
學習python主要有自學和報班學習兩種方式。
具體學的順序如下:
①Python軟體開發基礎
掌握計算機的構成和工作原理
會使用Linux常用工具
熟練使用Docker的基本命令
建立Python開發環境,並使用print輸出
使用Python完成字元串的各種操作
使用Python re模塊進行程序設計
使用Python創建文件、訪問、刪除文件
掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包
②Python軟體開發進階
能夠使用Python面向對象方法開發軟體
能夠自己建立資料庫,表,並進行基本資料庫操作
掌握非關系資料庫MongoDB的使用,掌握Redis開發
能夠獨立完成TCP/UDP服務端客戶端軟體開發,能夠實現ftp、http伺服器,開發郵件軟體
能開發多進程、多線程軟體
③Python全棧式WEB工程師
能夠獨立完成後端軟體開發,深入理解Python開發後端的精髓
能夠獨立完成前端軟體開發,並和後端結合,熟練掌握使用Python進行全站Web開發的技巧
④Python多領域開發
能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟體
能夠熟練使用Python庫進行數據分析
招聘網站Python招聘職位數據爬取分析
掌握使用Python開源人工智慧框架進行人工智慧軟體開發、語音識別、人臉識別
掌握基本設計模式、常用演算法
掌握軟體工程、項目管理、項目文檔、軟體測試調優的基本方法
Python目前是比較火,學習之後可以從事軟體開發、數據挖掘等工作,發展前景非常好,普通人也可以學習。
想要系統學習,你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校,好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力,建議實地考察對比一下。
祝你學有所成,望採納。
④ python怎麼學習
對於很多想學習Python的小夥伴來說,不知道從何開始,小蝸這里整理了一份Python全棧開發的學習路線,大家可按照以下這份大綱來進行學習:
第一階段:專業核心基礎
階段目標:
1. 熟練掌握Python的開發環境與編程核心知識
2. 熟練運用Python面向對象知識進行程序開發
3. 對Python的核心庫和組件有深入理解
4. 熟練應用SQL語句進行資料庫常用操作
5. 熟練運用Linux操作系統命令及環境配置
6. 熟練使用MySQL,掌握資料庫高級操作
7. 能綜合運用所學知識完成項目
知識點:
Python編程基礎、Python面向對象、Python高級進階、MySQL資料庫、Linux操作系統。
1、Python編程基礎,語法規則,函數與參數,數據類型,模塊與包,文件IO,培養扎實的Python編程基本功,同時對Python核心對象和庫的編程有熟練的運用。
2、Python面向對象,核心對象,異常處理,多線程,網路編程,深入理解面向對象編程,異常處理機制,多線程原理,網路協議知識,並熟練運用於項目中。
3、類的原理,MetaClass,下劃線的特殊方法,遞歸,魔術方法,反射,迭代器,裝飾器,UnitTest,Mock。深入理解面向對象底層原理,掌握Python開發高級進階技術,理解單元測試技術。
4、資料庫知識,範式,MySQL配置,命令,建庫建表,數據的增刪改查,約束,視圖,存儲過程,函數,觸發器,事務,游標,PDBC,深入理解資料庫管理系統通用知識及MySQL資料庫的使用與管理。為Python後台開發打下堅實基礎。
5、Linux安裝配置,文件目錄操作,VI命令,管理,用戶與許可權,環境配置,Docker,Shell編程Linux作為一個主流的伺服器操作系統,是每一個開發工程師必須掌握的重點技術,並且能夠熟練運用。
第二階段:PythonWEB開發
階段目標:
1. 熟練掌握Web前端開發技術,HTML,CSS,JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系統中的前後端交互過程與通信協議
3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統開發
4. 深入理解網路協議,分布式,PDBC,AJAX,JSON等知識
5. 能夠運用所學知識開發一個MiniWeb框架,掌握框架實現原理
6. 使用Web開發框架實現貫穿項目
知識點:
Web前端編程、Web前端高級、Django開發框架、Flask開發框架、Web開發項目實戰。
1、Web頁面元素,布局,CSS樣式,盒模型,JavaScript,JQuery與Bootstrap掌握前端開發技術,掌握JQuery與BootStrap前端開發框架,完成頁面布局與美化。
2、前端開發框架Vue,JSON數據,網路通信協議,Web伺服器與前端交互熟練使用Vue框架,深入理解HTTP網路協議,熟練使用Swagger,AJAX技術實現前後端交互。
3、自定義Web開發框架,Django框架的基本使用,Model屬性及後端配置,Cookie與Session,模板Templates,ORM數據模型,Redis二級緩存,RESTful,MVC模型掌握Django框架常用API,整合前端技術,開發完整的WEB系統和框架。
4、Flask安裝配置,App對象的初始化和配置,視圖函數的路由,Request對象,Abort函數,自定義錯誤,視圖函數的返回值,Flask上下文和請求鉤子,模板,資料庫擴展包Flask-Sqlalchemy,資料庫遷移擴展包Flask-Migrate,郵件擴展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API,與Django框架的異同,並能獨立開發完整的WEB系統開發。
第三階段:爬蟲與數據分析
階段目標:
1. 熟練掌握爬蟲運行原理及常見網路抓包工具使用,能夠對HTTP及HTTPS協議進行抓包分析
2. 熟練掌握各種常見的網頁結構解析庫對抓取結果進行解析和提取
3. 熟練掌握各種常見反爬機制及應對策略,能夠針對常見的反爬措施進行處理
4. 熟練使用商業爬蟲框架Scrapy編寫大型網路爬蟲進行分布式內容爬取
5. 熟練掌握數據分析相關概念及工作流程
6. 熟練掌握主流數據分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟練掌握數據清洗、整理、格式轉換、數據分析報告編寫
8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網電影評論數據並完成數據分析全流程項目實戰
知識點:
網路爬蟲開發、數據分析之Numpy、數據分析之Pandas。
1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML,Beautifulfoup,正則表達式,代理池編寫和架構、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結構、商業爬蟲框架Scrapy,基於對爬蟲爬取原理、網站數據爬取流程及網路協議的分析和了解,掌握網頁解析工具的使用,能夠靈活應對大部分網站的反爬策略,具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應用大型商業爬蟲框架編寫分布式爬蟲的能力。
2、Numpy中的ndarray數據結構特點、numpy所支持的數據類型、自帶的數組創建方法、算術運算符、矩陣積、自增和自減、通用函數和聚合函數、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制,熟悉數據分析三大利器之一Numpy的常見使用,熟悉ndarray數據結構的特點和常見操作,掌握針對不同維度的ndarray數組的分片、索引、矩陣運算等操作。
3、Pandas裡面的三大數據結構,包括Dataframe、Series和Index對象的基本概念和使用,索引對象的更換及刪除索引、算術和數據對齊方法,數據清洗和數據規整、結構轉換,熟悉數據分析三大利器之一Pandas的常見使用,熟悉Pandas中三大數據對象的使用方法,能夠使用Pandas完成數據分析中最重要的數據清洗、格式轉換和數據規整工作、Pandas對文件的讀取和操作方法。
4、matplotlib三層結構體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪制、圖例、文本、標線的添加、可視化文件的保存,熟悉數據分析三大利器之一Matplotlib的常見使用,熟悉Matplotlib的三層結構,能夠熟練使用Matplotlib繪制各種常見的數據分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數據分析和可視化工具完成股票市場數據分析和預測、共享單車用戶群里數據分析、全球幸福指數數據分析等項目的全程實戰。
第四階段:機器學習與人工智慧
階段目標:
1. 理解機器學習相關的基本概念及系統處理流程
2. 能夠熟練應用各種常見的機器學習模型解決監督學習和非監督學習訓練和測試問題,解決回歸、分類問題
3. 熟練掌握常見的分類演算法和回歸演算法模型,如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等
4. 掌握卷積神經網路對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式,熟悉深度學習框架TF裡面的張量、會話、梯度優化模型等
5. 掌握深度學習卷積神經網路運行機制,能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識別、手寫字體識別、驗證碼識別等常規深度學習實戰項目
知識點:
1、機器學習常見演算法、sklearn數據集的使用、字典特徵抽取、文本特徵抽取、歸一化、標准化、數據主成分分析PCA、KNN演算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和演算法。熟悉機器學習相關基礎概念,熟練掌握機器學習基本工作流程,熟悉特徵工程、能夠使用各種常見機器學習演算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。
2、Tensorflow相關的基本概念,TF數據流圖、會話、張量、tensorboard可視化、張量修改、TF文件讀取、tensorflow playround使用、神經網路結構、卷積計算、激活函數計算、池化層設計,掌握機器學習和深度學習之前的區別和練習,熟練掌握深度學習基本工作流程,熟練掌握神經網路的結構層次及特點,掌握張量、圖結構、OP對象等的使用,熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設計,完成驗證碼識別、圖像識別、手寫輸入識別等常見深度學習項目全程實戰。
⑤ Python該怎麼入門
入門的話,可以先去網上找一些免費的視頻教程,網上很多,同時結合一些比如菜鳥教程 這些看看,邊聽邊跟著敲,經常翻翻文檔,有一定的積累後可以去找題操作練習,這樣學得比較扎實一點
⑥ 零基礎學Python應該學習哪些入門知識
關於零基礎怎麼樣能快速學好Python的問題,網路提問和解答的都很多,你可以網路下看看。我覺得從個人自學的角度出發,應從以下幾個方面來理解:
1 為什麼選擇學python?
據統計零基礎或非專業的人士學python的比較多,據HackerRank開發者調查報告2018年5月顯示(見圖),Python排名第一,成為最受歡迎編程語言。Python以優雅、簡潔著稱,入行門檻低,可以從事Linux運維、Python Web網站工程師、Python自動化測試、數據分析、人工智慧等職位,薪資待遇呈上漲趨勢。
2 入門python需要那些准備?
2.1 心態准備。編程是一門技術,也可說是一門手藝。如同書法、繪畫、樂器、雕刻等,技藝純熟的背後肯定付出了長時間的反復練習。不要相信幾周速成,也不能急於求成。編程的世界浩瀚無邊,所以請保持一顆敬畏的心態去學習,認真對待寫下的每一行代碼,甚至每一個字元。收拾好自己的心態,向著編程的世界出發。第一步至關重要,關繫到初學者從入門到精通還是從入門到放棄。選一條合適的入門道路,並堅持走下去。
2.2 配置 Python 學習環境。選Python2 還是 Python3?入門時很多人都會糾結。二者只是程序不兼容,思想上並無大差別,語法變動也並不多。選擇任何一個入手,都沒有大影響。如果你仍然無法抉擇,那請選擇 Python3,畢竟這是未來的趨勢。
編輯器該如何選?同樣,推薦 pycharm 社區版,配置簡單、功能強大、使用起來省時省心,對初學者友好,並且完全免費!其他編輯器如:notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推薦了。
操作環境?Python 支持現有所有主流操作平台,不管是 windows 還是 mac 還是 linux,都能很好的運行 Python。並且後兩者都默認自帶 Python 環境。
2.3 選擇自學的書籍。我推薦的書的內容由淺入深,建議按照先後順序閱讀學習:
2.3.1《Python簡明教程》。這是一本言簡意賅的 Python 入門教程,簡單直白,沒有廢話。就算沒有基礎,你也可以像讀小說一樣,花兩天時間就可以讀完。適合入門快速了解語法。
2.3.2 廖雪峰編寫的《Python教程》。廖先生的教程涵蓋了 Python 知識的方方面面,內容更加系統,有一定深度,有一定基礎之後學習會有更多的收獲。
2.4 學會安裝包。Python中有很多擴展包,想要安裝這些包可以採用兩種方法:
2.4.1 使用pip或easy_install。
1)在網上找到的需要的包,下載下來。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;
2)解壓縮該文件;
3)命令行工具cd切換到所要安裝的包的目錄,找到setup.py文件,然後輸入python setup.py install
2.4.2 不用pip或easy_install,直接打開cmd,敲pip install rsa。
3 提升階段需要恆心和耐力。
完成入門階段的基礎學習之後,常會陷入一個瓶頸期,通過看教程很難進一步提高編程水平。這時候,需要的是反復練習,大量的練習。可以從書上的例題、作業題開始寫,再寫小程序片段,然後寫完整的項目。我們收集了一些練習題和網站。可根據自己階段,選擇適合的練習去做。建議最好挑選一兩個系列重點完成,而不是淺嘗輒止。
3.1 多做練習。推薦網站練習:
crossin編程教室實例:相對於編程教室基礎練習著重於單一知識點,
編程實例訓練對基礎知識的融會貫通;
hackerrank:Python 部分難度循序漸進,符合學習曲線
實驗樓:提升編程水平從做項目開始;
codewar:社區型編程練習網站,內容由易到難;
leetcode:為編程面試准備,對初學者稍難;
牛客網:提供 BAT 等大廠筆試題目;
codecombat:提供一邊游戲一邊編程;
projecteuler:純粹的編程練習網站;
菜鳥教程100例:基於 py2 的基礎練習;
3.2 遇到問題多交流。
3.2.1 利用好搜索引擎。
3.2.2 求助於各大網站。推薦
stackoverflow:這是一個程序員的知識庫;
v2ex:國內非常不錯的編程社區,不僅僅是包含程序,也包含了程序員的生活;
segmentfault:一家以編程問答為主的網站;
CSDN、知乎、簡書等
3.2.3 加入相關的QQ、微信群、網路知道。不懂的可以隨時請教。
⑦ Python該怎麼入門
零基礎,毫無編程經歷自學python怎麼樣?
零基礎自Python,其實說難也不難,說不難,難的是需夠堅持,足夠聰明果你有很強的意志力和學習力,也是可以自學Python的,首先你需要先給自己制定一個具體的學習路線,根據學習路線制定具體的學習方案,將Python知識一步步分解開來學習,這樣既不會學的混亂,也能做到心中有數,當然最主要的是這個學習路線要循序漸進的來,切不可急功近利,因為基礎打牢,能力才能一步步的提升。
如果你是小白用戶,滿足以下條件:
會使用電腦,但從來沒寫過程序;
還記得初中數學學的方程式和一點點代數知識;
想從編程小白變成專業的軟體架構師;
每天能抽出半個小時學習,不要再猶豫了,這個教程就是為你准備的!准備好了嗎?
Python 編程有很多方向,絡爬蟲、數據分析、Web開發、測試開發、運維開發、機習、人能、量化交易等等,各個方向都有特定的技能要求,比如學數據分析就要重點掌握統計學、SQL 等知識,搞運維就要非常熟悉 Linux 系統,所以你首先要清楚你選擇的是什麼方向,這個方向有哪些知識是需要重要掌握的。
其實 Python 非常適合初學者上手,相比較於其他主流編程語言,它有更好的可讀性。以及非常豐富的第三方組件庫,我們幾乎不用再做「重復造輪子」的工作。其次,開發環境也是極其易配。
彎路一:盲目的去學當初我在對於Python這個行業什麼都不了解的情況下,比如:不知道未來發展趨勢,不知道學習Python應該注意哪些初始問題,不知道具體的學習規劃學習路線等等,一味的買書看書,看視頻,到了中期階段萌生放棄的想法,和主要是因為覺得自己越學越迷茫,也知道自己這樣學找不到工作,這是初學者最大的誤區。
彎路二:沒人指點。在之前,Python對於我來說是從來不了解的行業,而我當時從來沒有想過找一個這個行業比較厲害的人去請教下,現在我終於認識到了一點什麼叫「方法不對,努力白費」所有的Python大神都有自己的學習方法,而學Python的學習也基本是一致,而對於一個什麼都不懂的初學者根本不會知道怎麼學,這也是造成失敗的最直接原因。所以學Python一定要有人指點。
彎路三:盲目看書對於新手來說,學習一個技能肯定是買書看書,但是後來我才實踐的證明,對於一個啥都不懂的初學者來說看書基本可以成為無用的,因為這樣的結果就勢必會造成大多數人的情況:能看懂,但是永遠不會寫,這就是我最初出現的問題,非常煩人,所以建議初學者少看書,多動手,必須弄清楚Python的效率學習方法。
彎路四:本是從來都不看,所以說視頻在精不在於多,我當時自學Python的時候也搜集了各種視頻,這里看看,那裡看看,學的一點都不系統,而且學了之後也找不到工作,視頻一定要最新的,Python更新的快,舊的是不可以的,如果沒有可以私我哦~我給大家准備了許多資料。
彎路五:代碼規范因為最初還有自己一個人,沒人告訴,我最初編寫代碼的時候不知道寫代碼的基本規范,所有的代碼全部是頂格寫,自己看的時候都費勁,後來有人告訴我寫代碼應該注意規范,我才明白。
學習Python確定切記三點
1.少看書,多動手,手別懶
2.初學的問題,不要覺得自己很NB,該找人問就找人問
3.學Python的人很多,同時放棄的占據80%
很多人在學習的時候會擔心自己的學歷找不到工作,說下我對於這個事情的理解,現在這個社會好像在說學歷越來越重要,我個人並不是這樣認為的,如果一個人因為學歷而不去學習技術,一直做又臟又累的活,那他可能就是這樣的命運。人不會因為學歷而不是學習技術,至少學歷無法改變,但是你總可以改變其他的東西。
⑧ 如何快速學習Python
零基礎的初學者,建議選擇培訓班進行系統化學習,才能更快上手。如果想自學,首先選擇好python方向,比如說數據採集方向(爬蟲),Web開發方向,人工智慧方向等;接著學習python必學的內容,如Python的基礎語言、學習Python的資料庫編程;然後就可以根據書籍或教學視頻,一步步來學習Python;最後去尋找合適的python項目實例,查漏補缺的同時提升自己的能力。
拓展:python必學的具體內容
1、Python的基礎語言
從Python的基礎語法開始學習 ,了解什麼是Python的變數,什麼是循環,什麼是函數,什麼是模塊類等等。
2、Python的文件操作
學習完基礎之後,進行一些簡單的聯系,如文件的操作。學習文件操作的時候,要學習文件的寫入和讀取以及了解各種文件之間的讀寫不同知識點。
3、Python的資料庫編程
一般學習Mysql資料庫的操作,包括資料庫的增加數據,刪除數據,以及查詢數據以及對應的SQL語句等都是學習的重點。
4、Python的網路編程
要學習網路編程,一般需要了解三個方面:
1.寫出基本的TCP連接,知道編寫TCP的各個步驟,例如創建socket、綁定port、埠復用等,對TCP稍微做了解,知道協議的每個欄位,了解三次握手。
2.了解基本的伺服器並發模型,例如多進程、多線程、IO復。
3.了解一些網路庫例如twisted。
⑨ python入門教程(非常詳細)
新手入門教程如下:
1、編程環境的安裝與使用。比如Python的學習一般推薦軟體自帶的IDLE,簡單好用。
示例
6、選擇結構,這是讓計算機具有一定的選擇、判斷能力的基礎。比如我們常見的登錄,VIP就要用到選擇結構。
7、循環結構,這是讓計算機具有重復的能力。前提是事件要具有一定的規律性,比如1,3,5,7,9……
8、文件的讀取和寫入,這個主要是針對大量的數據處理而言的。
一般來說,掌握以上內容就是入門了。
⑩ 初學者如何學習python
Python相對比較簡單,零基礎也能學,但新手不建議自學。
python是一門語法優美的編程語言,不僅可以作為小工具使用提升我們日常工作效率,也可以單獨作為一項高新就業技能!所以學完Python編程之後,只要真的掌握了相關技術,想要找到好的工作還是比較容易的。
建議大家可以從以下三方面來入手:
①先自學一些python書籍
大家可以從書中了解一些基礎知識,建立一些編程認知。
但是這樣的方式,還是難免會因為沒什麼基礎很快就覺得枯燥了,所以在書籍方面還是建議大家結合視頻課程一起來學習,才能更高效一點。
②網上找相關課程
在mooc網學習的是北京理工大學的一門python公開課,整個流程學習下來能夠了解一些基礎相關,但課程比較淺顯,還是感覺有些不系統,也很難靠自學迅速入門。
③報班學習
很多人對網上報班有些排斥,因為難免會覺得會被割韭菜。但是對於零基礎的小白學習python編程而言,跟著專業系統化一點的團隊一起學習,勢必會更省時省力一點的。
畢竟我們沒有基礎,靠自學又沒啥時間去堅持,能有合適的【線上陪伴式】的課程,還是挺值得一試的。建議大家可以先從體驗課開始,了解清楚課程含金量,看看往期學員的體驗回饋後再報班學習。
Python的學習學習順序如下:
①Python軟體開發基礎
②Python軟體開發進階
③Python全棧式WEB工程師
④Python多領域開發
互聯網行業目前還是最熱門的行業之一,學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的,發展前景非常好,普通人也可以學習。
想要系統學習,你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校,好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力,能夠在校期間取得大專或本科學歷,中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的,建議實地考察對比一下。
祝你學有所成,望採納。