序文
Python言語を体系的に学び、将来Python関連の開発職に就きたいと考えている学部生は、自分自身で体系的な学習計画を立てる必要があります。ビッグデータ、モノのインターネット、人工知能などのテクノロジーの発展に伴い、今後、IT（インターネット）業界や伝統的な業界でPython開発職が大量に放出されることになるでしょう。
Python 言語は、Web 開発、ビッグデータ開発、人工知能開発、組み込み開発に使用できる典型的なオールシナリオ プログラミング言語です。ビッグデータと人工知能に牽引されて、Python 言語の現在の上昇傾向は非常に明白です。 。Python 言語は、主に IT 業界で使用されている Java 言語と異なり、その応用範囲が非常に広く、現在、伝統的な業界（金融、医療、教育など）の多くの実務者も積極的に学習しています。 。
大学生が Python 言語を学習する場合は、自分の知識構造に基づいて特定の学習方向を選択する必要があります。たとえば、ソフトウェア エンジニアリングとコンピューター サイエンスとテクノロジーを専攻する学部生は Python ビッグデータの方向を選択でき、モノのインターネットを専攻する学生は、Python ビッグデータの方向性を選択できます。 Python IoT の方向を選択します。現在の人材需要から判断すると、ビッグデータ分野の人材需要の方が大きい一方で、モノのインターネット分野の人材需要はまだ十分に解放されていません。将来的にはIoTの分野も拡大し、順次リリースしていきます。
Python ビッグデータの方向性を選択した学生は、学習の過程で体系的な学習に注意する必要があります。Python 言語の基礎から始めることができます。学習教材の選択では、適度な難易度の教材を選択する必要があります。
最後に、これからPythonとデータ分析を学びたい人に向けて、マインドマップや定番書籍、サポートビデオなど、入門から上級までの完全なPython学習ルートを紹介します！
1. Python の概要
以下の内容は、Python の応用全般に必要な基礎知識であり、クローラ、データ分析、人工知能などをやりたい場合は、まず学習する必要があります。高いものはすべて原始的な基礎の上に建てられます。しっかりした基礎があれば、前に進む道はより安定します。
含む：
コンピュータの基本
Pythonの基本
Python入門ビデオ600話：
ゼロベース学習ビデオを見るのが最も早くて効果的な学習方法で、ビデオ内の教師のアイデアに従って、基礎から詳細まで簡単に始めることができます。
2. Python クローラー
人気の方向性として、爬虫類はアルバイトでも仕事効率を上げるための補助スキルとしても最適です。
クローラーテクノロジーを通じて関連コンテンツを収集し、分析、削除することで、本当に必要な情報を取得できます。
この情報収集・分析・統合作業は、生活サービス、旅行、金融投資、各種製造業の製品市場需要など、幅広い分野で応用可能であり、クローラ技術を活用することで、より正確かつ正確な情報を取得することができます。有効な情報を活用してください。
Python クローラーのビデオ素材
3. データ分析
清華大学経済管理学院が発表した報告書「中国経済のデジタル変革：人材と雇用」によると、データ分析人材の格差は2025年に230万人に達すると予想されている。
人材の格差がこれほど大きいと、データ分析は広大なブルーオーシャンのようなものになります。初任給10万は本当に当たり前です。
4. データベースとETLデータウェアハウス
企業は、ビジネス データベースからコールド データを定期的に転送し、履歴データの保存専用のウェアハウスに保存する必要があります。各部門は、独自のビジネス特性に基づいて統合されたデータ サービスを提供できます。このウェアハウスはデータ ウェアハウスです。
従来のデータ ウェアハウス統合処理アーキテクチャは ETL であり、ETL プラットフォームの機能を使用します。E = ソース データベースからデータを抽出、L = データ (ルールに準拠していないデータ) のクリーンアップ、変換 (異なる次元と異なる粒度)ビジネス ニーズに応じたテーブルの計算)、さまざまなビジネス ルールの計算)、T = 処理されたテーブルを段階的に、完全に、異なる時点でデータ ウェアハウスにロードします。
5. 機械学習
機械学習とは、コンピュータのデータの一部を学習し、他のデータを予測・判断することです。
機械学習の核心は、「アルゴリズムを使用してデータを解析し、そこから学習し、新しいデータに関する意思決定や予測を行うこと」です。つまり、コンピュータは、得られたデータからあるモデルを取得し、そのモデルを用いて予測を行うというもので、人間が一定の経験を積んだ後に新たな問題を予測するなど、人間の学習プロセスに似ています。
機械学習教材:
6. 高度な Python
基本的な文法内容から、プログラミング言語の設計を理解するためのより深い高度な知識まで、ここで学習すると、Python の入門から上級までのすべての知識を基本的に理解することができます。
この時点で企業の採用要件はほぼ満たせますが、面接資料や履歴書のテンプレートがどこにあるのかわからないという方のためにコピーも用意しましたので、まさに体系的な学習と言えます。乳母と .
ただし、プログラミングの学習は一夜にして達成できるものではなく、長期的な継続とトレーニングが必要です。この学習ルートを整理する中で、私自身も技術的な点を復習しながら、皆さんと一緒に進めていきたいと思っています。プログラミングの初心者であっても、高度な技術を必要とする経験豊富なプログラマーであっても、誰もがそこから何かを得ることができると私は信じています。
それは一夜にして達成できますが、長期的な忍耐力と訓練が必要です。この学習ルートを整理する中で、私自身も技術的な点を復習しながら、皆さんと一緒に進めていきたいと思っています。プログラミングの初心者であっても、高度な技術を必要とする経験豊富なプログラマーであっても、誰もがそこから何かを得ることができると私は信じています。
データ収集
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