Python学习路线指导
Python应用领域和职业发展分析
简单的说,Python是一个“优雅”、“明确”、“简单”的编程语言。
- 学习曲线低,非专业人士也能上手
- 开源系统,拥有强大的生态圈
- 解释型语言,完美的平台可移植性
- 动态类型语言,支持面向对象和函数式编程
- 代码规范程度高,可读性强
Python在以下领域都有用武之地。
- 后端开发 - Python / Java / Go / PHP
- DevOps - Python / Shell / Ruby
- 数据采集 - Python / C++ / Java
- 量化交易 - Python / C++ / R
- 数据科学 - Python / R / Julia / Matlab
- 机器学习 - Python / R / C++ / Julia
- 自动化测试 - Python / Shell
作为一名Python开发者,根据个人的喜好和职业规划,可以选择的就业领域也非常多。
- Python后端开发工程师(服务器、云平台、数据接口)
- Python运维工程师(自动化运维、SRE、DevOps)
- Python数据分析师(数据分析、商业智能、数字化运营)
- Python数据挖掘工程师(机器学习、深度学习、算法专家)
- Python爬虫工程师
- Python测试工程师(自动化测试、测试开发)
说明:目前,数据分析和数据挖掘是非常热门的方向,因为不管是互联网行业还是传统行业都已经积累了大量的数据,各行各业都需要数据分析师从已有的数据中发现更多的商业价值,从而为企业的决策提供数据的支撑,这就是所谓的数据驱动决策。
给初学者的几个建议:
- Make English as your working language. (让英语成为你的工作语言)
- Practice makes perfect. (熟能生巧)
- All experience comes from mistakes. (所有的经验都源于你犯过的错误)
- Don’t be one of the leeches. (不要当伸手党)
- Either outstanding or out. (要么出众,要么出局)
Python学习路线
路线一-较为简单
推荐小白选择这个路线,日后如果有需求再深入学习也不迟
菜鸟教程学习Python: https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html
路线二-更加深入
对自己要求高的,有一定基础的可以选择这个路线,这个路线难度较高且学得比较深入
GitHub 100k+ star Python-100天从新手到大师: https://github.com/jackfrued/Python-100-Days
留言
以上只是我的个人意见,肯定不是最好的路线。适合自己的学习方式才是最好的,请各位擦亮眼睛做好选择。
本博客所有文章除特别声明外,均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。转载请注明来自 泉州七中网络安全社!
评论