Python到底该怎么学
不管是前几年还是现在，Python在编程界一直处于C位，确实Python一直被成为胶水语言肯定是有它的优势不论从自身的可读性、维护性、移植性、及跨平台等优势来说，受到了众多开发者的青睐，所以尽管有人一直在灭火，可是热度依然不减，上次写了一篇关于Python相关的学习内容，大家问问留言问我，学习周期要多久？没有基础能学吗？所有阶段都要学习吗？怎么快速入门？接下来就来做个统一的回复：
“Python很简单”的误区
Python编译起来对比Java和C++相对简单一些，这边就不举例了。但之所以说简单，是因为Python的库很多，不需要你从头开始编译，直接调用就可以了。而且运行速度快。所以Python被大家说为简单，仅限入门学习基础语法以及精通掌握的人。
但是后期学到Python高阶函数等内容就发现越来越难，每一个知识点都是长篇大论的内容。
Python如何学好
有一点点语法基础后建议大家看笨办法学Python这本书，相对来说简单。而且讲的内容都很浅，用一些集中的时间去读完，就会发现原理你也都能理解。
书籍看完了可以找一些视频课程，跟着敲代码了。大家前期学Python会有很多成就感，后面要学习一下linux相关的知识，起码一些常用的命令是一定要会的。前期最好自己可以完成一个小游戏类的项目，比如飞机大战这类的。
学到这里大家就可以学一些web前端相关的内容了，有一点web知识就可以接触爬虫和网站开发了。
一般来说按照进度学习前8天来学习Python集成开发环境以及种简单的变量一直学到函数相关知识点。看书最好是一周的集中时间来啃完一本书。在用五天的时间学习Python面向对象以及设计模式。
后面用两天的时间进行项目学习，在用一天的时间默写项目中出现的代码。以上步骤全部下来顶多一周的时间就算是入门了。
至于后面的web和爬虫，在大家有了基础之后只会学习的越来越轻松。
真正的难点
真正的难点在于选好方向，数据分析方向就需要有良好的算法基础，并且不同行业的数据分析都需要行业经验。
人工智能方向是一个综合学科，不建议没有任何工作经验的同学直接入门人工智能方向，容易自闭哈哈~
Python的火爆程度不用多说，2022年市场需求量不断攀升，它的多功能性，从脚本、运行服务器到数据分析，是关键原因所在，Python还拥有强大的社区。
此外，有许多机器学习库就是用Python编写的，随着大数据和人工智能的兴起，Python作为一种科学语言的流行程度急剧上升。
Python语言可谓十分强大，行内称它为“内置电池”或“胶水语言”。开源社区和独立开发者长期为Python贡献了丰富大量的第三方库，其数量远超其他主流编程语言，可见Python的语言生态系统完善。Python市场辐射范围越来越广，让更多人选择去Python培训班学习，那么参与Python培训班学成之后就业怎么样？好找工作吗？
由于Python进入国内市场还不太久，所以目前国内也只有北上广深、成都、武汉、杭州等大城市有较多的岗位，所以在投递简历时应该一线、二线的大城市的岗位为目标。
对于身在北上广的同学们来说，那么可选择性以及进大公司的概率要大太多，找工作的效率也要高很多。因为大城市尤其是一线城市是全中国公司质量和密度最高的城市，企业不是人才竞争大而是急需人才，所以求职效率相比小城市高，学Python才好找工作。
确定好了城市还不够，只有通过企业的笔试面试才有机会当程序员。很多人听说程序员工资高，但碰到困难就退缩，这不是学习编程的正确态度。正确的学习方法应该是虚心接受他人的指导，参加正规Python培训机构的课程系统科学的学习。
很多会编程的Python程序员一到面试就挂。自我感觉良好认为Python编程简单调用几个库的事，其实是基础不好；一到笔试面试题，连基本的选变量是合法的都答不上更何况算法。
首先，扎实的Python技术是核心，参加Python培训就像高考冲刺，很轻松的学会并掌握技能是不可能的，每天懒懒散散没有多少代码量的积累不具备岗位要求的职业技能很难找到工作，所以参加培训时一定要努力多学多练。扎实掌握Python技术，能够独立处理公司需要解决的问题，你去参加面试才有意义，Python方面的工作也才好找。
其次，沟通能力很重要，在面试的时候面试官不仅考察你的技术能力与价值观，沟通能力也是面试官很看重的。面试前做好准备，用心写一份简历，因为简历是用人单位了解你的唯一工具，必须用心去做才能不被淘汰，掌握常见的面试题，通过做面试题增加自己的知识储备发现自己的不足。
如果想通过Python培训班学习，千万不要抱着报培训班就等于有工作，这个想法是极为不理性，不管是自学还是培训最终核心点在于你是否能最终掌握这门技能，项目经验是否丰富，能否符合招聘的基本要求，只有自己有真本事找工作才能更容易。
根据国内的发展形势，大数据未来的发展前景会非常好。自 2018 年企业纷纷开始数字化转型，一二线城市对大数据领域的人才需求非常强烈，未来几年，三四线城市的人才需求也会大增。
在大数据领域，国内发展的比较晚，从 2016 年开始，仅有 200 多所大学开设了大数据相关的专业，也就是说 2020 年第一批毕业生才刚刚步入社会，我国市场环境处于急需大数据人才但人才不足的阶段，所以未来大数据领域会有很多的就业机遇。
薪资高、缺口大，自然成为职场人的“薪”选择！
任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！
Python+大数据学习路线图详细介绍
第一阶段 大数据开发入门
学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。
1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通
MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。
2022最新MySQL知识精讲+mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程
第二阶段 大数据核心基础
学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。
2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。
2022最新大数据Hadoop入门视频教程，最适合零基础自学的大数据Hadoop教程
第三阶段 千亿级数仓技术
学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。
数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。
大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库，在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
第四阶段 PB内存计算
学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。
1.python入门到精通（19天全）
python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。
全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程
2.python编程进阶从零到搭建网站
学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。
Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程
3.spark3.2从基础到精通
Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。
Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程
4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战
通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。
全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台