文章目錄
- 1. 方向一:Python入門
- 2. 方向二:Python爬蟲
- 3. 方向三:Python自動化
- 4. 方向四:機器學習
- 5. 方向五:資料分析與資料挖掘
- 6. 方向六:Python面試
- 7. 方向七:Python實戰經驗
??最近有不少粉絲問我有沒有推薦的學習視頻或者學習資料,作為AI比賽冠軍和資深的Python使用者,建議大家一定要確立好學習方向,然后再深入學習,
??入門者要先把Python語法學好,進階者可以選擇爬蟲、資料分析、機器學習等方向,下面就給大家分享下不同方向的優質課程,希望大家都學有所成,

1. 方向一:Python入門
??這門教程不涵蓋Python的任何應用方向,只講最基礎、最核心的內容,無論你之后準備從事什么方向開發,這門課里的內容都得學,包含了:內置物件和基本的運算、陳述句等等( 不含具體的應用方向,這個需要單獨去學),而且價格也足夠的便宜!挺值的~

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2. 方向二:Python爬蟲
??爬蟲現在的招聘需求非常多,即便學了之后不做爬蟲工程師,作為興趣愛好或者副業也是非常好的選擇,很多人幫別人爬取資料用來學習,識訓也是挺大的,
??這個教程中將爬蟲三要素網路請求、資料決議、資料存盤講解的非常詳細,非常適合新手學習,另外在反爬實戰上,講解了幾種特定場景下的反爬策略及處理方式,想學爬蟲的小伙伴們,可以點擊鏈接了解,
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3. 方向三:Python自動化
??這個方向其實更適合運營、文員等崗位,報表、檔案一大堆,學完這個教程可以完成自動整理與生成,各種檔案按自己的要求一鍵自動整理,解放你的生產力,
??這個教程全程漫畫講解,還是純干貨,號稱只講有用的,檔案自動整理、報表檔案自動化,聽完后你會發現二兩老師是一個非常有趣的老師,

教程傳送門:零基礎Python自動化辦公(漫畫版)
4. 方向四:機器學習
??如果你想從事人工智能行業,那機器學習就是你的必修課,學完這個教程,你將學會哪些知識呢?
- 掌味訓器學習演算法工程師的核心技術,可以面試行業相關作業
- 掌握獨立完成AI任務,可以建立模型去解決生活中很多資料相關問題(合理房屋/商品價格預測、資料分類與降維、影像分割等)
- 對于需要完成機器學習相關方向畢業設計的同學,你將懂得如何更合理地設計課題、開展專案、實作模型優化;
- 熟練使用AI工具,更有效地利用AI工具分析資料,幫助自己做決策,


教程傳送門:Python3從0入門機器學習演算法實戰(人工智能必修)
??想要學習機器學習的同學也可以訂閱我的專欄:機器學習入門之工具篇和AI比賽教程,
5. 方向五:資料分析與資料挖掘
??資料分析是Python應用較多的一個領域,這個教程包含了Python基礎、資料采集、資料處理到資料挖掘,這是我看過比較細致的教程了,
??主要講解了4個領域的經典專案,每一個專案都是遵從資料分析的5大步驟,商業目標建立→資料獲取→資料預處理→建立模型→模型發布,你可以掌握商業專案的分析方法論,


教程傳送門:Python資料分析與挖掘
6. 方向六:Python面試
??此教程搜集了各大互聯網公司的Python面試題以及類似的題目,包括Python語言本身的知識、Python SDK、Web、Python爬蟲以及演算法等內容,所以的源代碼都使用Python3.x撰寫,Python相關知識包括基本語法、正則運算式、字串、資料庫、網路、Web等,演算法包括了一些出鏡率高的內容、如與鏈表、樹、陣列相關的演算法,稱之為Python面試全集也無可厚非,
教程傳送門:Python 面試100講
7. 方向七:Python實戰經驗
??本教程結合作者十多年Python開發經驗,涉及到的知識點都是在實際作業中遇到的,并且已經解決的各種問題,還有的技術問題是搜集了國內外程式員遇到的各種型別的技術問題,部分和這些程式員直接交流,了解他們的需求以及某些理解上的困難, 通過總結這些技術問題,并給出多種可能的解答,將非常有助于Python程式員解決在實際作業中遇到的各種問題,

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