大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python数据学习路径的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python数据学习路径的解答，让我们一起看看吧。
Python的学习方法和学习路径有哪些？
谢谢邀请
Python 可以说是一匹黑马了，伴随着人工智能，大数据的发展而渐渐步入人们的视野，其实python 的学习是不复杂的，因为从他都已经列入小学生教材了，可以看出他的入门，并不需要多大的门槛。下面我们具体说下python 的学习方法和学习途径。
1.学习方法
如果你要是没有编程基础，那么你肯定要从最基本的熟悉键盘下手，因为如果作为一名程序员如果你连盲打都不会，那么你的技术肯定不咋样呵。
在对键盘熟悉后，你就要非常勤奋的敲代码，不管你是跟着网上教程学，还是去培训班学习，在讲师讲解的时候，一定要跟上，有问题当天必须要解决，相信我，人都是有惰性的。老师留下的课后习题，也要认认真真的完成，多多请教比你技术好的人。
另外当今互联网这么发达，你要善于借助互联网，自己私下在网上搜索一些demo，从简单到复杂，跟着练习，前期的话，你可以先看懂别人的代码，最后再自己慢慢动手做。
2.学习途径
说到学习途径的话，我这里有两个建议。
第一，你可以去进入一个培训班学习，当然了，这个是要交学费的，交学费一是给培训机构了，二来也是对自己的一个交代，因为交过钱你会更加努力的学习。
2、理解知识点之后，做大量的练习，多敲代码，实践才是检验真理的唯一标准。
2、笔记很重要，将会是以后你复习的重要参考资料，笔记形式不限，Word版本，xmind的，或者是直接记录到博客上面都是可以的，也方面了他人查阅。
3、表达能力很重要的，比如说在面试的时候，你和另一个人技术水平一样，如果你的表达能力更好，你的薪资一定会更高，所以说在学习的过程中，可以刻意的练习表达，对于重要的知识点，常见的面试题，可以通过口述的方式来练习，去讲出来。
4、定期复习很有必要，Python知识点还是不少的，定期回去对知识点进行梳理。
附Python学习路线：
若是兴趣爱好可以自学，若是以就业为目的最好是进行系统化的学习，这样能够层层递进，而且有一个好的学习氛围，遇到问题的有老师能够及时帮助解决，再加上各种项目实战，这样提升会更快。
培训的话可以去中公参考下，从教学质量、教学模式、后期就业都挺好的。
Python使用率越来越高，已经成为数据工程师(和数据科学家)技能的重要组成部分。
网络上有大量的学习Python***，下面提到了其中的一些。
1、
在scratch平台上使用Python学习数据科学的完整教程：KunalJain的这篇文章涵盖了一系列可以用来开始学习和提升Python的***，这是必读的***。
在Scratch平台上使用Python学习数据科学的完整教程：
***s://***.***yticsvidhya***/blog/2016/01/complete-tutorial-learn-data-science-python-scratch-2/
2、
使用Python的数据科学导论：这是***ytics Vidhya上最受欢迎的课程，涵盖了Python的基本知识。我们还额外介绍了核心统计概念和预测建模方法，以巩固你对python和数据科学基础的理解。
使用Python的数据科学导论：
***s://trainings.***yticsvidhya***/courses/coursev1:***yticsVidhya+DS101+2018T2/about
Python爬虫教程和Python学习路径有哪些？
个人建议先在w3cshool上面看完python基础知识和高级部分的网络、数据库，面向对象部分内容。这个周期大概有2个月。
在学习爬虫框架scrapy,鉴于框架概念性太强，建议学习周期为4个月。
在基础部分的学习过程中，若是遇到不太懂的，别较真，往后看几章再返回来看，大多数都会明白了。
总之，编程就是多练多练!
学python这条路怎么走？
很高兴回答你的问题
python作为当下热门编程语言，依附于人工智能时代，对于作图，数据处理等有着事半功倍的效果。那到底怎么样才能学好它？怎么样进行系统学习？
想学好它那就必须要跟着好的老师，好的体系系统学习。
以下来说说怎么系统学习？
第一，爬虫高阶段。爬虫是数据收集的利器，它是基础但也困难，面对着大部分网站、app等反爬虫机制，高阶爬虫显得尤为重要。
第二，数据分析阶段。数据分析是数据进行处理的利器，它是学完爬虫后的一次提升，有的人觉得爬虫特别难，而且总是在做搬运，那么数据分析就相当于要高级一些，是将各种数据灵活运用（技术与商业需求结合）
第三，人工智能。人工智能是与未来人工智能时代接轨的利器，它是学完数据分析后的一次提升，它是需要再数据处理后，对数据用算法来进行建模操作，并不断用新的数据来进行训练判断，像常见的有监督与非监督算法。
更多精彩，敬请期待！
学Python这条路怎么走？这是很多初学者都会问的一个问题，这个时候要问下自己，学Python想干嘛？为了兴趣？还是为了找份工作？亦或是其他目的。
Python的应用领域非常广泛，如数据分析/挖掘、机器学习、爬虫、Web开发及游戏开发等。
不论选择哪一条路，Python基础，常用的数据分析扩展包Numpy、pandas及matplotlib等都是必学的。具体的学习路线图如下。
Python作为一门编程语言，首先需要学习Python的语法基础。
对于Python数据分析来说，常用到三个数据分析扩展包：Numpy、pandas、matplotlib。
在掌握了Python基础及一些常用的库后，就可以深入学习某个领域了，如机器学习、Python爬虫、Python Web开发等。
Python机器学习可以用于数据分析/挖掘、人工智能等领域，但对于数学有一定要求，Python只是一个工具而已。
对于编程语言的学习，我一向推崇理论+动手实践的学习方法，书本只能告诉你每一个专业名词、语法的概念及用法，而动手实践能够让你更加深刻理解它们的含义，让你对语言的学习进一步得到升华。
大学期间唯一和编程相关的课程就是C语言，但是由于专业为数学，所以平时大多数是和书本、公式、推导证明打交道，很少使用编程语言，也可以称得上接近零基础，后来实习期间自学Python，来说一下我的学习方法吧。
就如同前面所说的，如果有一点的C语言基础，对于学习Python会有很大的帮助。如果纯粹的零基础也没关系，需要花费一些时间去理解编程语言里面的一些通用概念。
我认为入门Python相对容易，因此我更加推荐网上免费的在线教程，非常多，而且非常好，当然如果喜欢纸质书籍的也可以购买书籍学习。
尤其的基础知识相对简单，如果有一点的编程基础一周或者更短的时间内即可对Python基本语法做一定的了解，如果购买在线课程，我认为会耗费很多时间。
关于入门阶段的在线教程我推荐两份：
Python菜鸟教程：***.runoob***
廖雪峰Python：***.liaoxuefeng***
关于入门书籍，我推荐一本不错的书籍，
到此，以上就是小编对于python数据学习路径的问题就介绍到这了，希望介绍关于python数据学习路径的3点解答对大家有用。
