10張架構圖包含Python所有方向的學習路線,你們要的體系全在這
一直以來都有很多想學習Python的朋友們問我,學Python怎麼學?爬蟲和資料分析怎麼學?web開發的學習路線能教教我嗎?
我先告訴大家一個點,不管你是報了什麼培訓班,還是自己在透過各種渠道自學,你一定要注重一個東西:完整的知識體系。
感覺很迷茫?學了一段時間還是不入流?很大一部分原因是因為你沒有一個完整的知識體系,你不知道自己現在的進度、未來的方向。
一、Python入門
初學者都會比較好奇,學了這麼久Python,什麼程度才叫入門了呢?
每個人對技術的認知都不盡相同,在我個人看來,你學完以下這些東西就可以算是入門了,為什麼?因為以下這些東西是Python進階各個方向都必備的基礎知識,你進階去學爬蟲或者web開發等方向,你都得先學會它們。
因為知識點放在一起比較多,我把它們稍加區分成基礎和高階程式設計兩塊,對於每一個自學的人,按照這個體系去打好基礎,你未來的路會走得更穩重。
適用人群:零基礎/基礎不紮實者,學Python都從這裡開始
二、爬蟲
爬蟲作為一個熱門的方向,不管是在自己兼職還是當成輔助技能提高工作效率,都是很不錯的選擇,當然了,還有一些以此為主職業的爬蟲工程師。
那麼爬蟲怎麼學習才能成體系?中級水平的爬蟲所需要的東西不是很多,參考這個體系去學習,如果能掌握90%,你可以很自信地說你已經精通爬蟲。
適用人群:爬蟲方向/資料分析方向/非程式設計師加薪
三、資料分析
誰都知道資料是這個時代最為寶貴的東西,但有一個前提就是,你拿到的資料你得懂,一切發揮不出應有功效的資料都是垃圾資料。
資料分析的使命就是發揮資料應有的作用:直接作用和間接作用。
如果你是從事大資料相關工作的IT人士,我建議你掌握但不要止步於下面的資料體系,不要以為會了Numpy、Pandas、Matplotlib就是會了資料分析,真正強大的東西還在後面。
如果你是把資料分析當成一個輔助技能,那麼學完下面這些就差不多,它們能滿足你大多數的需求。有些小夥伴可能還是非計算機專業且從事非IT類的工作,比如說運營之類的崗位,那麼我建議大家學Python入門+爬蟲+資料分析就可以了,它們足以提升你在職場的工作效率,不用去全棧、測試等方向浪費時間,對你沒什麼大的幫助。
適用人群:爬蟲方向/資料分析方向/非程式設計師加薪
四、web開發(前/後端)
web開發是程式設計師職業中的熱門,目前來講,人才缺口依然很大。web開發分為前端、後端、全棧3個方向,目前國內主流的還是前後端分離,前端主要考慮使用者體驗,後端主要考慮底層業務邏輯、平臺穩定和效能,最主要是要看你想做哪一部分?你是喜歡做使用者看得見的部分,還是考慮使用者看不見的部分。
至於全棧,輿論一直很大,褒貶不一,我的建議是如果時間和精力允許,在技術上追求更全面是不會錯的。
適用人群:前端/後端/全棧工程師
五、自動化測試
自動化測試已是未來的一種趨勢,現在很多的企業都要求程式設計師具備自動化測試的能力,而對於自動化測試這個領域來講,Python是目前最合適的語言。
適用人群:程式設計師/測試工程師
六、機器學習
機器學習是通往人工智慧的必經之路,難度也比前面的大很多,與演算法打交道是家常便飯,高付出也會帶來高回報,薪資待遇很不錯。
雖然Python在這方面確實很強,但提醒大家一點,這個領域的門檻比較高,本科生基本無緣,建議上了碩士以上學歷再考慮進入這個行業。
總結
上面就是Python所有方向的學習路線了,把你感興趣的方向掌握了90%之後,你去找工作不是什麼問題的。
有些細心的朋友可能會發現,我沒放人工智慧的學習路線。說實在的,人工智慧比機器學習要廣泛很多,它已經不是某一門語言就能單獨完成的事情了,所以這裡不做推薦。
同樣的,網路安全工程師我也沒有放進去談,雖然Python也能做網路安全方面的事情,但對於一個成熟的網路安全工程師甚至紅、H客而言,你需要精通的語言可不止1門而已了,又或者說,這已經不是語言工具層面的問題了。
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