Python 学习全路径：基础筑牢，数据算法精研，多领域实战升华

一、整体结构

分为四个主要阶段以及多个细分的职场学习方向。四个阶段从基础语言知识逐步深入到商业应用、算法学习以及项目实战，而职场学习方向则涵盖了从基础开发到全栈工程、运维、数据分析、大数据和机器学习等多个领域。

二、各阶段详情

1. 第一阶段：Python 语言基础

   • 初识 Python 语言：了解 Python 语言的基本情况并完成环境搭建，掌握变量、数据类型、进制转换，熟悉运算符、分支结构和循环结构的基础与应用。这部分是编程的基石，为后续学习奠定基础语法知识。
   • 常用数据结构和函数：深入学习字符串、列表、元组、集合和字典等数据结构的操作与应用，同时掌握函数的基本定义与使用方法，是构建复杂程序逻辑的重要组成部分。
   • 函数和面向对象编程：学习包和模块的组织与使用，掌握函数的高级特性如闭包、装饰器和生成器等，理解面向对象编程的基础概念（类、对象、继承、多态等）及其进阶应用，使代码的组织和复用性更强。
   • Python 网络数据采集：从爬虫的基本概念出发，掌握页面抓取、解析页面的多种方式，学会数据的持久化存储，了解如何处理 Cookie 和使用商业 IP 代理，掌握获取动态页面内容的技术（如 Selenium 应用），并能够提升爬虫效率、破解验证码以及使用 Scrapy 框架构建高效爬虫，可应用于数据收集与挖掘等场景。

2. 第二阶段：商业数据分析

   • 数据分析概述和 Excel 的应用：对数据分析领域和数据分析师职业有宏观认识，学会构建指标和指标体系，熟练掌握 Excel 的安装、基础操作、函数公式计算以及透视表、透视图和数据看板的制作，Excel 是数据分析的常用工具，对于初步的数据整理和分析极为重要。
   • 关系型数据库和 SQL：了解数据库的基本概念并掌握 MySQL 的安装与使用，理解表关系并熟练运用 SQL 进行数据查询（包括普通查询和窗口函数查询等），同时学会在 Python 程序中接入 MySQL 数据库，以便实现数据的存储、读取和处理的自动化。
   • 商业智能(BI)工具：除了 MySQL 相关知识拓展，重点学习从 Excel 到 Power BI 的过渡与应用，包括在 Power BI 中进行数据清洗、构建分析模型、数据可视化和报表制作，并通过实际项目操作加深理解，同时认识 Tableau 和 fineBI 等其他 BI 工具以及培养数据思维和分析模型构建能力，提升数据呈现和决策支持能力。
   • Python 数据分析：介绍 Python 数据分析的常用工具，如使用 NumPy 进行高效的批量数据处理（包含线性代数相关操作），利用 Pandas 进行数据分析的各种操作，为更深入的数据分析和挖掘提供技术支持。

3. 第三阶段：机器学习算法

   • 机器学习的数学基础：涵盖线性代数、微积分、概率论、统计学和信息论等多方面数学知识，为理解和推导机器学习算法提供理论依据，是深入学习机器学习的前置要求。
   • 机器学习算法：从机器学习的整体概念出发，依次学习多种经典算法，如 kNN 算法、回归算法、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、聚类算法（含轮廓系数评估）、集成算法等，掌握特征工程的方法和评价指标，并通过实际项目实战巩固算法知识，使学习者能够根据不同场景选择合适的算法并进行应用开发。
   • 深度学习和神经网络：了解推荐系统的基本原理，入门深度学习框架 tensorflow，学习其应用以及卷积神经网络等知识，可应用于图像识别、语音识别等复杂任务的处理。
   • 数据仓库和大数据挖掘：对 Hadoop 生态圈有整体认识，了解 ETL 工具、数据仓库的概念与应用，掌握 Hive 和 Spark 的基本使用（包括 Spark core、Spark SQL 和 Spark MLlib），为大数据处理和分析提供技术储备。

4. 第四阶段：项目实战与就业指导

   • 项目实战：零售/电商行业数据分析项目实战和金融风险信用评估项目实战。通过实际项目的锻炼，将之前学习的知识进行整合应用，提升解决实际问题的能力，积累项目经验。
   • 就业指导和模拟面试：从技术和心理两方面为就业做准备，包括如何制作一份优质的简历，熟悉面试流程和注意事项。

三、职场学习路线详情

1. python 语言基础：从 Python3 入门开始，学习数据类型、字符串，掌握判断/循环语句、函数、命名空间和作用域等基础编程概念，理解类与对象、继承和多态等面向对象特性，还涉及 tkinter 界面编程、文件与异常处理以及简单的数据处理，并通过 Pygame 实战游戏项目巩固基础编程技能。
2. python 语言高级：深入学习 Python 常见第三方库的使用并开展网络编程，掌握正则表达式用于文本处理，能够开发多种类型的爬虫（邮箱、文件遍历、金融数据等）并运用多线程技术提高爬虫效率，学习 Python 线程、进程、MySQL 数据库操作、协程以及 jython 相关知识，提升 Python 编程的深度和广度。
3. python 全栈工程师前端：学习 HTML、HTML5、CSS、CSS3 等网页基础技术，通过实战设计网页界面，掌握 javaScript 和 jquerry 进行动态网页交互开发，了解 jquerry EasyUI、Mobile 简介以及 photoshop 图像处理基础知识，还会使用 Bootstrap 框架快速搭建响应式网页，为全栈开发的前端部分奠定基础。
4. python 全栈工程师后端：从 Django 框架入门，逐步深入到高级应用并进行实战项目开发，掌握后端开发的路由、视图、模型等核心概念与技术，构建完整的后端应用系统。
5. python 全栈工程师后端高级：深入学习 Flask 和 Tornado 开发原理，并分别进行项目实践，了解不同后端框架的特点和应用场景，能够根据项目需求灵活选择合适的后端框架进行开发。
6. Linux 基础：掌握 Linux 系统的文件处理、权限管理、帮助命令、文件搜索、压缩解压等常用命令操作，学习 VIM 编辑器使用、软件包管理、用户和用户组管理以及 Linux Shell 开发，为在 Linux 环境下进行开发和运维工作提供基础支持。
7. Linux 运维自动化开发：运用 Python 开发 Linux 运维相关工具，如报警工具、安全审计工具、业务质量报表工具等，同时学习 Kali 安全检测工具的使用并进行密码破解实战，提升 Linux 系统的运维效率和安全性。
8. python 数据分析：利用 numpy 进行数据处理，pandas 进行数据分析，matplotlib 进行数据可视化，scipy 进行数据统计分析，并开展 python 在金融数据分析领域的应用，从数据处理到分析可视化形成完整的数据分析流程。
9. python 大数据：学习 Hadoop HDFS 的分布式存储原理与应用，使用 python 进行 Hadoop MapReduce 编程，掌握 python Spark core、Spark SQL 和 Spark MLlib 的使用，构建大数据处理和分析的技术能力。
10. python 机器学习：从机器学习基础知识简介开始，学习多种经典机器学习算法，如 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、支持向量机和聚类 k-means 算法，为从事机器学习相关工作提供算法基础和实践能力。