前言
有个同事刚跳到某手，据说年包 55w，三餐、房补全包！每月根本不用花什么钱。
其实，这么好的福利在互联网行业挺常见的，想要年薪 50w 真的不难。不是我站着说话不腰疼，你随便到招聘 APP 上看看岗位 ：
python 岗的薪资普遍很高，月薪能过 3 万、年薪能上 50w 的，比例绝对不低，如果你还没达到，那你工作上很可能存在下面几个问题：
技术不精：表面上用过很多技术，但对底层和大型架构掌握不深；
职场瓶颈期：薪资涨不上去，很难升职，只能等着被淘汰；
自学没方法：市面上太多书籍、视频、课程，完全不知道怎么系统学习；
投完简历就凉凉：非名校非科班出身，进大厂无望…
我们再来看个数据，根据某某网的调研显示，97% 的技术人都会面临这几个问题。
说白了，要么是因为公司不行，没啥好项目，每天写写业务，没 bug 就万幸了；要么是自己不行，在学习上没啥毅力，就算是底子好，时间久了也废了。
曾有个真实经历
朋友小希（化名）刚入职的时候，她经常一声不吭加班到10点多，周末一个电话就赶回公司。
但是整整一年多，工资一点儿没涨不说，还经常被领导叫去“谈话”！
有一次，领导让她做华北地区7个分部的产品销售报告。小希一拿到数据，就开始了紧张的工作：
成百上千个PDF合同，一个个手动打开，摘录出公司名称、采购清单、数量等信息
不断地Ctrl+C、Ctrl+V，眼睛都看花了，脑袋全是懵的…
▲合同信息不便泄露，图片为模拟素材
最后表格倒是做出来了，但瞅着满屏的数据，小希完全不知道怎么分析，更别提什么总结性的分析报告了。拖到开会前1个小时，才硬着头皮交了上去。
看到密密麻麻的数据表，老板皱着眉，劈头盖脸就是一顿骂：
“你能带脑子工作吗？复制粘贴做出来的表格有什么用？！”
小希脸皮薄，被老板凶得泪水在眼眶里直打转。她这才明白：成年人的世界，要想赢得体面和尊重，只能靠实力。
别人花大半天才做完的工作，
她5分钟搞定！
一个偶然的机会，小希听一个前辈提到：
“职场晋升的底层能力之一，就是数据思维。
它能让你站在老板的角度看问题，而不是一直停留在问题表面。”
接着，前辈给她推荐了一个办公神器——Python，说是用这个不但能实现数据分析、可视化，还能自动解决80%以上的重复工作。
小希有些半信半疑，但Python竟然真的给她打开了一个全新的世界。之前得花大半天才做完的报表
用Python直接读取合同里的文字信息、自动粘贴到Excel表格里，再自动汇总整理，整个过程只需要几分钟！
能用工具几分钟搞定的事，再也不用Ctrl+C、Ctrl+V手动粘贴大半天了。光这个就给小希节省了大把时间！
▲用Python自动进行数据分析
而且，之前最让小希头疼的产品销售报告，再也不是什么难事了。她现在直接用Python把各类数据整合到一起，自动进行数据分析，随后生成动态的可视化图表，让领导一眼就能抓住问题的关键点，纵观全局
领导多次在会议上表扬小希，让大家学习她的工作方法和数据思维。那个曾经被领导骂“不带脑子工作”的小希，摇身一变，成了团队里不可或缺的存在。
事实上，Google，Yahoo，IBM、腾讯、阿里等公司早就大量使用Python了，并且一直在招Python人才。
现在，Python再也不是程序员的专属，它逐渐成为“未来10年，职场人的新一代Office技能”。
HR，用Python几十行代码就抓取了上千条应聘信息，招聘效率提升了3倍不止。
财务，用Python不但能一键抓取财务报表上所有的数据，还能自动对数据进行清洗、去重、存储、展示和分析。
▲用Python处理财务表格和统计数据
运营人，用Python抓取竞品销售额、用户浏览信息、点击行为等，分析后制定出高效的运营策略，助你快速升职加薪。
对于我们职场人来说，学习Python最好的时机是5年前，其次就是现在。
别人薪资高都是有原因的，比你厉害的人都在背后偷偷学习！只要自己实力够强，你也能乘风破浪，薪资两年翻一番！
关于Python的自学
最后给大家介绍一个完整的python学习路线，内容是从入门到进阶，既有思维导图，也有经典书籍，还有配套视频，给那些想学习python以及数据分析的小伙伴们一点帮助！
一、Python入门
下面这些内容是Python各个应用方向都必备的基础知识，想做爬虫、数据分析或者人工智能，都得先学会他们。任何高大上的东西，都是建立在原始的基础之上。打好基础，未来的路会走得更稳重。
包含：
计算机基础
python基础
Python入门视频600集：
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。
二、Python爬虫
爬虫作为一个热门的方向，不管是在自己兼职还是当成辅助技能提高工作效率，都是很不错的选择。
通过爬虫技术可以将相关的内容收集起来，分析删选后得到我们真正需要的信息。
这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等，都能够借助爬虫技术获取更精准有效的信息加以利用。
Python爬虫视频资料
三、数据分析
清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2025年，数据分析人才缺口预计将达230万。
这么大的人才缺口，数据分析俨然是一片广阔的蓝海！起薪10K真的是家常便饭。
四、数据库与ETL数仓
企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面，各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务，这个仓库就是数据仓库。
传统的数据仓库集成处理架构是ETL，利用ETL平台的能力，E=从源数据库抽取数据，L=将数据清洗（不符合规则的数据）、转化（对表按照业务需求进行不同维度、不同颗粒度、不同业务规则计算进行统计），T=将加工好的表以增量、全量、不同时间加载到数据仓库。
五、机器学习
机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。
机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。
机器学习资料：
六、Python高级进阶
从基础的语法内容，到非常多深入的进阶知识点，了解编程语言设计，学完这里基本就了解了python入门到进阶的所有的知识点。
到这就基本就可以达到企业的用人要求了，如果大家还不知道去去哪找面试资料和简历模板，我这里也为大家整理了一份，真的可以说是保姆及的系统学习路线了。
但学习编程并不是一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。
一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。
资料领取
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