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没错,就是Python!我力挺的原因就是...

Python的火根本停不下来!

在过去的两年间,Python一路高歌猛进,成功窜上“最火编程语言”的宝座。

而近期,数据科学网站KDnuggets,发布的2018数据科学和机器学习工具调查结果也显示:Python荣登第一,成为最受青睐的分析、数据科学、机器学习工具。2017年Python已经拥有超过50%的份额,如今2018年已经提高至65.6%。

表:KDnuggets2018年顶级分析/数据科学/ ML软件调查

俗话说外行看热闹,内行看门道,我们已经知道了python的火热情况,但是学一门编程语言是需要花大量精力的,所以我们最关心的还是

“我有必要去学吗, 这门编程语言适合我吗? 我应该怎么学?”

对于看到这篇文章的读者,有两个问题想必是你们所关心的:要不要学习 Python?如何快速学习 Python?学习Python有哪些坑?

▌第1个问题:要不要学习 Python?

未来是人工智能的时代,有理由相信 Python 将发挥更大的作用。

2017年7月20日,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。

2017年10月11日,教育部决定自2018年3月起,在计算机二级考试加入了「Python 语言程序设计」科目。

2018年1月16日上午,教育部召开新闻发布会,在此次「新课标」改革中,正式将人工智能、物联网、大数据处理划入新课标,这也就意味着今年秋季入学的高中生,将要开始学习 Python 了。

看到这里,你还会怀疑学习 Python 的意义吗?凡事预则立,不预则废,生在这个时代,没有理由对 Python 一无所知。

对此,我想说,完了我爱上了Python!因为Python的方向太多了!

▌第2个问题:如何快速学习 Python ?

Python好不好,事实足以说明,重点是Python该怎么学。在我看来,有3个要素。

第一,明确学习目标。

第二,系统性学习。

明确了目标,还需要掌握学习方法,任何一门编程语言都应该先系统性学习,而不是碎片化地学习,毕竟一门语言包含太多细节,碎片化的学习,顾此失彼,浅尝辄止,无法从全局把握。

当然,系统学习也要讲究方法,一头扎进书本里,动辄数百页的教材难免让人望而却步,很多时候效果并不好。

因此,系统学习需要选择精炼的资料,篇幅短,知识点全面,并辅以生动的实例,事半而功倍。

第三,阶段性成果。既然是学习,必须有阶段性成果,比如,动手写一个抢票软件、爬虫、或小工具......

不仅可以明确学习目标,还兼具趣味性,更可带来成就感,作为正向激励,形成良性循环。

▌第3个问题:学习 Python 的几个坑要注意!

那么,如果想要追赶 Python 的热潮,应该如何学习呢?

现在许多人在自学之外,都会选择在线课程作为辅助。选择课程的衡量标准是什么呢?我认为有以下几条坑不能踩:

  • 是否有循序渐进的练手项目,课程作业

如果课程里面,只是对着屏幕把项目代码敲一遍,那其实看了也不能自己真正掌握,重要的是自己在课程作业里动手实践,所以课程中有没有循序渐进的练手项目,帮你提升能力,这是很重要的。

  • 是否涵盖 Python 全栈 所需的重点职业技能

比如是否有学习到:Python基础;Python网络爬虫;数据挖掘与机器学习;Python Web开发,Python自动化运维。

  • 是否针对零基础的同学讲解得生动易懂

不少课程会标注课程所需的知识储备,需要先掌握哪些知识,才能看懂这门课,只有少数课才真正是零基础可以学习的,这个是需要注意的。

我觉得更多学习在线课程的,还是零基础的同学,毕竟有基础的话,自己撸文档就好了。

  • 是否配备了高质量的答疑服务

实际编程会遇到问题被卡住,真是太常见的一个事情了,很多程序员没了stackoverflow也是无法正常工作的。

但初学者很可能是,连问题都描述不清楚的,所以有个老师帮初学者,即时解决问题的话,能节省很多时间。

本文分享自微信公众号 - AI科技大本营(rgznai100)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2018-07-20

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