Python学习的起源：
先说说，我的工作跟运营和产品相关，对于技术不是刚需，甚至连使用场景都极少。最开始只是因为在一次内部数据平台的搭建过程中，发现小伙伴们都忙不过来了，就想着自己也学学，能帮忙弄一点是一点，毕竟这个项目我自己在推。
跟大多数同学一样，也算是从0起步，只不过在此之前先尝试了自学，但是发现没有基础网上各种零散的东西或者整套教程都有点脱离实际。索性就在51CTO上报了 【Python数据分析工程师】的课程：http://edu.51cto.com/mic-position/250.html 事实证明确实更容易上手，想快速上手的还是推荐系统的课程吧，当然喜欢钻研的或者有时间的选择自学也是一种很不错的方案。学习路径上，没有对的，只有适合的。

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结合课程说一下我的感受吧：
第一模块：计算机基础，安装、环境配置啥的，这种看看过之后就可以了。
注意点：之后真正常用的就是多环境/双Python版本的使用，其他都是很低频和基础的。

第二模块：主要是Python的基础知识点，元组、列表、切片、循环、面向对象等等，零碎的知识点很多，难度也不大。
两个小建议：1.每学完一个小知识点就要记下来，纸或者电子便签都可以，平时多回顾多看看，等要用的时候就会立马想起来；2.结合实际项目，一定要自己想自己敲代码去执行。

第三模块：自动化实践，引入了编程的各个模块的，这里开始学习上就开始有所侧重了。
注意点：管理目录和文件、日志、文本处理、自动化邮件、Json和API这些算是重点，只要你经常编程，这些都是很难绕开的，这些基础一定要打好，而操作办公文件、PS等可以根据工作性质来，但最好还是做到掌握。

第四模块：数据库相关的，MySQL相关知识算是很常用的，建议学精，其他的看工作需求吧，多接触多掌握总归不差。

第五模块：爬虫相关的，这是水比较深的一个方向，小白和大牛可以差很远。第一个建议就是，基础打牢！基础打牢！基础打牢！比如：1.基础知识：字符串、列表的迭代和切片，字典类型，For循环，内容写入、正则等；2.了解熟悉HTML基础知识；3.熟悉Requests和BeautifulSoup中的主要方法。
有了这些再接触分布式爬虫，scrapy+xpath等工具的时候才能更好的运用。

第六模块：数据分析。对于numpy（数据结构基础）、scipy（矩阵分析、信号分析、数理分析等）、pandas（基础数据分析套件）这些算是核心且高频使用的。这里除了Python知识，还有就是要培养自己的系统化思维，建议自己多去想想，比如要分析房地产行业的未来趋势，自己应该从哪些方面去下手，然后才是通过Python取数、存储、可视化等工作。

第七模块：现在已有的课程主要是统计学的知识，很多都是高中就学过的，再学起来也不算难，记住公式和方法，在用Python执行，就算是入门了。

总的来说，前4个模块是基石，要做到精通，后三个模块，都是入门，后续你可以选择一个方向深耕，这样对工作会更有好处。当然前提是你都学过，已经入门了，这其实对未来跟同事同行沟通都会很有帮助，也容易提升印象分。
在学习过程中有问题一定要多问，自己瞎捉摸或者百度不一定是最合适的，一个问题（如某些报错）自己折腾可能3个小时才能搞定，但是找老师可能十来分钟的事情，这里不仅仅省的是时间，更是确保不会打击积极性。

现在也算是毕业了，总的来说还是要谢谢各位同学和老师，当然还有助教、班主任，人都很nice，有问必答，态度也很赞，就是在整体的学习氛围营造上，可能还有点欠缺吧，大多数人可能像我一样蒙头自己去学了。这可能跟班级同学的来先后顺序有比较大的关系吧，有人可能还在第二模块，有人就已经第六第七模块了。

最后，希望同学们也多多加油，坚持学习，不断复习和巩固，多找项目练手，早点升职加薪~

当前文章：从0开始，快速完成Python数据分析工程师课程的经验分享
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