Python – 100天从新手到大师
Python – 100天从新手到大师是一个作者为骆昊创建的python从入门到大师的100天教程(哈哈),教程开源在github上,有兴趣的可以去看看。
大致目录如下
Day01~15 – Python语言基础
Day16~Day20 – Python语言进阶
Day21~30 – Web前端入门
Day31~35 – 玩转Linux操作系统
Day36~40 – 数据库基础和进阶
Day41~55 – 实战Django
Day56~60 – 用FastAPI开发数据接口
Day61~65 – 爬虫开发
Day66~80 – 数据分析
Day81~90 – 机器学习和深度学习
Day91~100 – 团队项目开发
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 – 100天从新手到大师地址
Python-100-Days:https://github.com/jackfrued/Python-100-Days
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