可以说这是一个人人都要懂Python的时代，财务和行政人员都能操作Excel通过Python新媒体运营用爬虫采集文章，做数据分析报告；写收藏提示系统，也写游戏(开发拼图、飞机大战)；用Python等抢火车票和低价机票。
对于零基础的朋友，如果想学编程，肯定有很多人建议你从python开始。原因很简单，因为够简单，好用。甚至现在的小学生都在上python课程。Python用途广泛，堪称万能。逐渐广泛应用于后端开发、前端开发、爬虫、财务定量分析、自动化运维、大数据、Python等领域。相信它的热度会持续升温。
当然，学习Python的方法有很多，有免费的，也有付费的。还有许多在线Python学习资源，如书籍、文档、视频、音频等等。如果有一定的学习能力和时间管理能力，可以通过免费的网络视频资源自学。如果你不是那么自律，能合理安排自己，是有可能的。。。emm & # 8230老老实实跟老师学就是了！
我会经常总结一些教程，有需要的可以关注一下！
网上教程也很多，鱼龙混杂。你最好在课堂上找到教程，这些教程更规范，更有逻辑性，对小白更友好。是比较好的自学方法。当然，如果有技术娴熟的大牛指导，那就完美了。
以下内容适合对Python有很深兴趣，想在数据分析和人工智能领域做深入研究的小伙伴。
Python学习路线可作为以下参考:2020Python人工智能+数据分析课程大纲:
第一阶段–Python数据科学
Python基本语法
和环境安装、基本语法和数据类型、控制语句、错误和异常、错误处理方法、异常处理方法、常用内置函数、函数创建和使用、Python高级特性、高级函数、Python模块、PythonIO操作、日期和时间、类和面向对象、Python连接数据库。
Python数据清理
数字Python模块Numpy，数据分析工具Panda，Panda基本操作，Panda高级操作。
Python数据可视化
数据可视化基础，MLlib(基于RDD的API)机器学习，MatPlotlib绘图高级，高级绘图工具
第二阶段–业务数据可视化
Excel商业分析
Excel基本技能，Excel公式函数，图表可视化，人力和财务分析案例，业务数据分析方法和业务数据分析报告
Mysql数据库
Mysql的基本操作(一)，Mysql的基本操作(二)，Mysql的中级操作，Mysql的高级操作，电子商务的数据处理案例。
PowerBI
初级商业智能应用(PowerQuery)，初级商业智能应用(PowerPivot)，初级商业智能应用案例，存储过程，PowerBI桌面案例，PowerBI查询案例。
基本统计
微积分、线性代数基础和统计基础
（舞台上由人扮的）静态画面
表格基本操作，表格绘制，表格数据分析，表格流量分析
附加电源装置（Supplementary Power Supply Set的缩写）
客户画像，客户价值模型，神经网络，决策树，时间序列
第三阶段–Python机器学习
Python统计分析
数据准备、一元线性回归、多元线性回归、一般逻辑回归、逻辑回归和校正
Python机器学习基础
机器学习导论，KNN讲义，模型评估方法，模型优化方法，Kmeans，DBSCAN，决策树算法实践。
Python机器学习中级
线性回归，模型优化方法，逻辑回归，朴素贝叶斯，关联规则，协同过滤，推荐系统案例。
Python机器学习高级版
积分算法–随机，集成算法-AdaBoost，数据处理和特征工程，SVM，神经网络，XGBoost
第四阶段–实战项目
电子商务市场数据挖掘项目实战
背景和业务逻辑，详细说明分析策略，方法实现和结果，营销活动设计和结果评估，撰写数据分析报告。
金融信用评估项目实战
背景和业务逻辑，建模准备，数据清理，模型训练，模型评估，模型部署和更新。
第五阶段–数据采集
类库分析，数据分析，动态网页抽取，验证码，IP池，多线程爬虫，反爬虫措施，scrapy框架。
第六阶段–企业级
户外团队拓展训练、企业合作项目课程、管理课程、沟通与表达训练、职业素质课程。
以上就是全部零基础Python学习路线。希望对大家的学习有帮助。
最后，一点学习建议:
学习之前，给自己定一个目标计划，培养自己对编程的兴趣。在学习的过程中，一定要接触代码，学会记笔记，但不必刻意去背。理解密码比记忆密码更重要。学习使用搜索引擎和自己解决问题的能力。除了这些，你还要看大牛的技术专栏，通过对比大牛认清自己的现状，及时调整和改变。
学习是一个漫长的过程。所有的朋友都要有自己的长期规划，把长期规划分解成几个目标。目标完成后，给自己一定的激励。总之，加油就完事了。
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