Python應(yīng)該怎么學(xué)？本文Python學(xué)習(xí)路線(xiàn)全階段（從入門(mén)到精通），涵蓋了你所需要掌握的所有前沿技術(shù)及知識(shí)點(diǎn)！

第一階段：Python基礎(chǔ)

1、Linux

2、Python基礎(chǔ)語(yǔ)法到項(xiàng)目

3、初識(shí)Python語(yǔ)言

4、常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)

5、函數(shù)和面向?qū)ο缶幊?/p>

6、Python 辦公自動(dòng)化

7、Python網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集

8、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL

9、Office 達(dá)人秀

10、我是報(bào)表高手P

11、圖高手養(yǎng)成記

12、繪圖的海龜

13、爬蟲(chóng)的作用和分類(lèi)

14、三方庫(kù) requests 使用詳解

15、Python 并發(fā)編程的三種方式

第二階段：Python進(jìn)階

1、Tornado

2、Flask

3、Django

4、Excel數(shù)據(jù)分析

5、爬蟲(chóng)

6、Excel 數(shù)據(jù)分析和可視化

7、PowerBI和數(shù)據(jù)看板

8、Tableau和數(shù)據(jù)分析思維

9、NumPy和Pandas

10、Matplotlib，Seaborn，PyEcharts

11、NumPy科學(xué)計(jì)算庫(kù)

12、數(shù)據(jù)分析利器 Pandas

13、商業(yè) BI 與 Excel

14、Python 數(shù)據(jù)分析三大利器

15、Subplot 多子圖繪制方法

第三階段：Python高級(jí)

1、機(jī)器學(xué)習(xí)Sklearn

2、Swiper

3、數(shù)據(jù)分析和人工智能

4、統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)

5、Python機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

6、Python機(jī)器學(xué)習(xí)中級(jí)

7、Python機(jī)器學(xué)習(xí)高級(jí)

8、KNN 分類(lèi)及優(yōu)化

9、sklearn 實(shí)現(xiàn) kmeans

10、Apriori 算法原理

11、Tensorflow 重要語(yǔ)法介紹

12、模型評(píng)分與預(yù)測(cè)

13、如何解決深層網(wǎng)絡(luò)的退化問(wèn)題

14、LabelEconder 和獨(dú)熱編碼

15、XGBoost 選擇若分類(lèi)器