1樓：進擊的小科
學習python程式設計需要學習：
第一階段：python語言及應用
課程內容：python語言基礎，物件導向設計，多執行緒程式設計，資料庫互動技術，前端特效，web框架，爬蟲框架，網路程式設計
掌握技能：
（1）掌握python語言語法及物件導向設計；
（2）掌握python多執行緒併發程式設計技術，資料庫互動技術，為大資料分析及挖掘做準備；
（3）掌握三大python後端框架結構，解決web前後端開發問題；
（4）掌握分散式多執行緒大型爬蟲技術，開發企業級爬蟲程式；
（5）掌握與機器學習、深度學習相關的基礎數學知識，訓練學員邏輯能力、分析能力，為人工智慧演算法的學習做好知識儲備。
第二階段：機器學習與資料分析
課程內容：機器學習概述，監督學習，非監督學習，資料處理，模型調優，資料分析，視覺化，專案實戰
掌握技能：
（1）進入人工智慧領域，掌握機器學習及資料分析基本概念；
（2）掌握機器學習經典演算法相關原理及優化過程；
（3）掌握資料處理基本方法，結合實際專案實現資料視覺化操作，完成資料分析應用。
第三階段：深度學習
課程內容：深度學習概述，tensorflow基礎及應用，神經網路，多層lstm，自動編碼器，生成對抗網路，小樣本學習技術，專案實戰
掌握技能：
（1）掌握tensorflow、bp神經網路、cnn卷積神經網路、遞迴神經網等深度學習演算法；
（2）掌握自動編碼機，序列到序列網路、生成對抗網路，孿生網路等基本應用；
（3）掌握深度學習前沿技術，並根據不同專案選擇不同的技術解決方案；
（4）掌握小樣本技術，及與深度學習融合的相關方法，為企業樣本不足情況提供解決方案。
第四階段：影象處理技術
課程內容：影象基礎知識，影象操作及運算，影象幾何變換，影象形態學，影象輪廓，影象統計學，影象濾波，專案實戰
掌握技能：
（1）掌握影象處理技術相關基礎知識；
（2）掌握影象降噪、增強、復原、分割、提取特徵等處理的方法和技術應用技巧；
（3）掌握影象與前沿深度學習處理方法的結合方法；
（4）掌握前沿深度學習模型，實現影象分類、目標檢測、模式識別等主要應用。
2樓：海翔飛it教育
學python應先從python開發基礎部分入手，如學習python語言介紹、環境安裝、 python基本語法、基本資料型別、 二進位制運算、流程控制、 字元編碼、檔案處理、 資料型別、使用者認證、函式、 **選單程式、購物車程式開發、 員工資訊表開發、內建方法、 遞迴、迭代器、裝飾器、 模組的跨目錄匯入、 b加密\re正則\logging日誌模組、 常用標準庫學習、 軟體開發規範學習、 計算器程式、 atm程式開發等，學完這些基本算是入門了
python要哪些要點要學習
3樓：一夕一夏花
分享一份千鋒的python學習路線，包含所有的技術。
4樓：育知同創教育
看看這個roadmap：
5樓：匿名使用者
入門的話：基礎語法學好，常用模組瞭解就差不多了！
6樓：優就業it智囊
python開發、前端開發、python爬蟲開發、資料分析、資料探勘、機器學習、演算法、人工智慧。
7樓：天蠍熊貓胖子
python開發、全棧開發、爬蟲、資料分析、資料探勘、人工智慧、機器學習、演算法等要點
python資料分析具體要學習哪些內容？
8樓：第三地平線
必需的是英語，統計學知識和python語法。對資料分析而言，最重要的是統計知識，也是最難的。英語就看個人了，python的語法很簡單，對新人友好。
新手開始學習Python，用Python2還是Python3比較好
2.x和3.x只有一些細微差別。學會任何一版的前提下，完全可以在一兩天之內，學會另外一版。真不知道這有什麼可糾結的 如果你沒有做好準備，拿出一兩年時間，而只是打算以 天 為單位，那無論學什麼語言，你也只能學到皮毛，python也是如此。而如果你已經決定用一兩年來學py，那也真的不差這一兩天時間。2t...
學習奮進的話
沒有永遠的春天，卻有永遠的春意 沒有永遠的纏綿，卻有永遠的思念 沒有永遠的成功，卻有永遠的追求 沒有永遠的年青，卻有永遠的青春！4 生活可以沒有魚肉，但卻不能沒有創意 學習可以沒有紙筆，但卻不能沒有思考 交友可以沒有菸酒，但卻不能沒有真誠 賺錢可以沒有利潤，但卻不能沒有良心。5 人生無需後悔，逝去的...
Python和R語言哪個更值得學習
都值得，關鍵看你主要用來幹嘛 python的優勢 大多數深度學習研究都是用python來完成的，因此keras和pytorch等工具都具有python優先的開發回，你可以在 答keras的深度學習導論和pytorch的深度學習導論中瞭解這些主題。python優於r的另一個優勢是將模型部署到軟體的其他...