前言
着眼大数据分析领域，Python有着强大的科学计算类库。面对海量的数据，Python只要调用若干个Python库：NumPy，pandas（处理数据的函数和方法），matplotlib（和scipy（高效的数学运算）就能高效准确地解决大量的数据分析难题，而Java在这些领域是无法和Python竞争的。
这几年人工智能的兴起和发展，让Python的优势越来越明显，自动化方面、机器学习Python的优势不言而喻。
Python 的入门学习还是比较简单的，建议跟着教程多动手多练习。
下面给大家准备了超强干货——热门python学习视频和从B站精选的学习python的优秀视频！
首先梳理一下Python最佳学习路线图：
python语言基础
- Python3入门，数据类型，字符串
- 判断/循环语句，函数，命名空间，作用域
- 类与对象，继承，多态
- tkinter界面编程
- 文件与异常，数据处理简介
- Pygame实战飞机大战，2048
python语言高级
- Python常见第三方库与网络编程
- Python正则表达式
- 邮箱爬虫，文件遍历，金融数据爬虫，多线程爬虫
- Python线程、进程
- Python MySQL数据库，协程，jython
python全栈工程师前端
- HTML
- HTML5
- CSS
- CSS3
- 网页界面设计实战
- javaScript
- jquerry
- jquerry EasyUI, Mobile简介，photoshop
- Bootstrap
python全栈工程师后端
- Django入门
- Django高级
- Django实战
python全栈工程师后端高级
- Flask开发原理
- Flask开发项目实践
- Tornado开发原理
- Tornado开发项目实践
Linux基础
- 文件处理命令
- 权限管理命令
- 帮助命令
- 文件搜索命令
- 压缩解压命令
- 命令使用技巧
- VIM使用
- 软件包管理
- 用户和用户组管理
- Linux Shell开发
Linux运维自动化开发
- 开发Linux运维
- Linux运维报警工具开发
- Linux运维报警安全审计开发
- Linux业务质量报表工具开发
- Kali安全检测工具检测
- Kali 密码破解实战
python数据分析
- numpy数据处理
- pandas数据分析
- matplotlib数据可视化
- scipy数据统计分析
- python 金融数据分析
python大数据
- Hadoop HDFS
- python Hadoop MapReduce
- python Spark core
- python Spark SQL
- python Spark MLlib
python机器学习
- 机器学习基础知识简介
- KNN算法
- 线性回归
- 逻辑斯蒂回归算法
- 决策树算法
- 朴素贝叶斯算法
- 支持向量机
- 聚类k-means算法
-END-
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。所有资料文末免费领取！！！
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。
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