Python 这么热，应该如何学习呢？
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&Python 可以用来做什么？
在我看来，基本上可以不负责任地认为，Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级选手都在做的爬虫，还是Web 程序开发、桌面程序开发还是科学计算、图像处理，Python都可以胜任。
或许是因为这种万能属性，周围好更多的小伙伴都开始学习Python。 Python 现在到底有多热呢？我觉得我们可以看以下的这2组数据。
第一：Python 排名稳居前五
得益于 Python 在多个领域的应用都在逐渐变热，Python 在TIOBE榜上已经是稳居前5了。
第二：越来越多的公司在用 Python 做网站
除了大家熟悉的知乎、豆瓣，已经有越来越多的公司开始用 Python 来快速搭建网站产品。相应的，也有越来越多的公司开设了Python Web的职位。
根据我们的统计，目前在招的Python web 职位，所需技能按优先级中，Python基础和Django的优先级是最高的。
具体的排序，大致可以参考以下的这张图表：
那么，如果想要追赶 Python 的热潮，应该如何学习呢？
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　　Python是一种编程语言，相比其他语言有很多优势，所以现在很受欢迎。而这一块的人才也备受企业欢迎，所以很多人都会想去学Python，那Python学习路线是怎样的呢?
　　步骤0：热身
　　开始学习旅程之前，先回答第一个问题：为什么使用Python?或者，Python如何发挥作用?
　　观看DataRobot创始人Jeremy在PyCon Ukraine
2014上的30分钟演讲，来了解Python是多么的有用。
　　步骤1：设置你的机器环境
　　现在你已经决心要好好学习了，也是时候设置你的机器环境了。最简单的方法就是从Continuum.io上下载分发包Anaconda。Anaconda将你以后可能会用到的大部分的东西进行了打包。采用这个方法的主要缺点是，即使可能已经有了可用的底层库的更新，你仍然需要等待Continuum去更新Anaconda包。当然如果你是一个初学者，这应该没什么问题。
　　如果你在安装过程中遇到任何问题，你可以在这里找到不同操作系统下更详细的安装说明。
　　步骤2：学习Python语言的基础知识
　　你应该先去了解Python语言的基础知识、库和数据结构。Codecademy上的Python课程是你最好的选择之一。完成这个课程后，你就能轻松的利用Python写一些小脚本，同时也能理解Python中的类和对象。
　　具体学习内容：列表Lists，元组Tuples，字典Dictionaries，列表推导式，字典推导式。
　　任务：解决HackerRank上的一些Python教程题，这些题能让你更好的用Python脚本的方式去思考问题。
　　替代资源：如果你不喜欢交互编码这种学习方式，你也可以学习谷歌的Python课程。这个2天的课程系列不但包含前边提到的Python知识，还包含了一些后边将要讨论的东西。
　　步骤3：学习Python语言中的正则表达式
　　你会经常用到正则表达式来进行数据清理，尤其是当你处理文本数据的时候。学习正则表达式的最好方法是参加谷歌的Python课程，它会让你能更容易的使用正则表达式。
　　任务：做关于小孩名字的正则表达式练习。
　　如果你还需要更多的练习，你可以参与这个文本清理的教程。数据预处理中涉及到的各个处理步骤对你来说都会是不小的挑战。
　　步骤4：学习Python中的科学库—NumPy, SciPy, Matplotlib以及Pandas
　　从这步开始，学习旅程将要变得有趣了。下边是对各个库的简介，你可以进行一些常用的操作：
　　&根据NumPy教程进行完整的练习，特别要练习数组arrays。这将会为下边的学习旅程打好基础。
　　&接下来学习Scipy教程。看完Scipy介绍和基础知识后，你可以根据自己的需要学习剩余的内容。
　　&这里并不需要学习Matplotlib教程。对于我们这里的需求来说，Matplotlib的内容过于广泛。取而代之的是你可以学习这个笔记中前68行的内容。
　　&最后学习Pandas。Pandas为Python提供DataFrame功能(类似于R)。这也是你应该花更多的时间练习的地方。Pandas会成为所有中等规模数据分析的最有效的工具。作为开始，你可以先看一个关于Pandas的10分钟简短介绍，然后学习一个更详细的Pandas教程。
　　步骤5：有用的数据可视化
　　参加CS109的这个课程。你可以跳过前边的2分钟，但之后的内容都是干货。你可以根据这个任务来完成课程的学习。
　　步骤6：学习Scikit-learn库和机器学习的内容
　　现在，我们要开始学习整个过程的实质部分了。Scikit-learn是机器学习领域最有用的Python库。这里是该库的简要概述。完成哈佛CS109课程的课程10到课程18，这些课程包含了机器学习的概述，同时介绍了像回归、决策树、整体模型等监督算法以及聚类等非监督算法。你可以根据各个课程的任务来完成相应的课程。
　　任务：尝试Kaggle上的这个挑战
　　步骤7：练习，练习，再练习
　　恭喜你，你已经完成了整个学习旅程。
　　你现在已经学会了你需要的所有技能。现在就是如何练习的问题了，还有比通过在Kaggle上和数据科学家们进行竞赛来练习更好的方式吗?深入一个当前Kaggle上正在进行的比赛，尝试使用你已经学过的所有知识来完成这个比赛。
　　步骤8：深度学习
　　现在你已经学习了大部分的机器学习技术，是时候关注一下深度学习了。很可能你已经知道什么是深度学习，但是如果你仍然需要一个简短的介绍，可以看这里。
　　我自己也是深度学习的新手，所以请有选择性的采纳下边的一些建议。deeplearning.NET上有深度学习方面最全面的资源，在这里你会发现所有你想要的东西—讲座、数据集、挑战、教程等。你也可以尝试参加Geoff
Hinton的课程，来了解神经网络的基本知识。
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是学习Java还是Python？一张图告诉你！
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Java 和 Python 一直都是两种很火很强大的编程语言，对于刚开始起步学习编程的同学来说，会迷惑且最经常问的问题是，我该学 Java 还是 Python，是不是 Python 容易学，或是应该先学什么编程语言等等这样的问题。庆幸的是，我们有信息图形，可以指出 Python 和 Java 之间一些重要的不同点。
一张图告诉你！Python 和 Java 的不同点
从图表中，你可以很容易看出 Java 比 Python 罗嗦。在 Java 中读一个文件要写10行代码，而在 Python 中只要两行。这一点是 Python 的优势，因为很多新手程序员会喜欢编写很少的代码，第二点则是关于静态变量，动态变量，你需要强类型的语言和严谨的编译器来检测犯二的代码。
在 Java 中，你不会看到，在一个字符串变量中接着存整型变量。执行速度是企业级应用的命脉，你可以看到 Java 比 Python 快，但是要记住，你需要编译才能运行 Java 程序，而 Python 程序不要编译可以直接运行。Python 控制台可以直接解释 python 命令，这对于新手来说意味着会更加简单！所以现在 Python 和 Java 2：2，扯平了。
虽然你还会看到 Java 中 hello world比 Python 需要更多行代码，但最终你会发现，他们二者的能力是一样的，没有谁差。当然，学 Java 并把它当成职业生涯的编程语言，你绝不会后悔。但与此同时，你可以在任何时候学习 Python，这对于写一些小的工具集也非常有用。
作为一名 Java 程序员，肯定会建议你先学 Java，然后再学 Python，但如果你问一个 Python 程序员，可能会得到一个完全相反的答案。与此同时，Python 已经不再是乳臭未干的黄毛小子了，它已经成长而且和主流的编程语言，像 Java，C++ 有的一拼。
当最开始接触 Python 的时候，会觉得它是一门脚本语言，但是后来发现这是误解。你也可以在 Python 中进行面向对象的编程。对于初学者，选择一种具有吸引力的，同时有着强大社区支持的语言去学习。现在 Java 和 Python 都满足刚才说的条件，甚至在做了一些很棒的分析比较之后，依然很难得出应该学习哪个语言。
最后，无论你选择何种编程语言，都去好好享受编码吧。 AI——当下最热的领域
对很多人来说，“人工智能”这个词既让人倍感兴奋，又觉得高深莫测。毕竟，几乎所有巨头——从国外的 Google、Facebook、Apple、Amazon 到国内的 BAT、华为、美团、今日头条等，都在争相进军这一领域。人工智能技术也渗入到生活的方方面面，从手机上的语音助手，新闻资讯应用里推送的文章，到逛淘宝时的物品推荐，无一不用到人工智能技术。Python——最好的AI语言
1991年，经Guido van Rossum（吉多·范罗苏姆）推出后，Python就成为了通用语言中的大热门，在数据科学社区中得到了广泛应用。目前使用的主流版本是3.6和2.7。
1、极受欢迎的主流通用编程语言，模型种类多、适用范围广，有众多社区支持。
2、许多在线服务都提供Python API。
3、上手简单。低门槛使其成为菜鸟程序猿的理想“初恋”。
4、Pandas、scikit-learn和Tensorflow等包使Python在高级机器学习应用中也有很强的存在感。
1、型别安全：作为一个动态类型语言，Python时时刻刻求关注。类型错误（比如向心心念念期待着Integer的方法传递了一个String）差不多是家常便饭了。
2、对于特定的统计、数据分析问题，R包“海纳百川”式的涵盖范围使其在面对Python时有那么一丢丢优势；但是谈到通用语言，Python总能给你更快、更安全的选择。
小结：哪里需要哪里搬的好手
Python是数据科学语言的上佳之选，对象绝不仅限于初学者。很多数据科学流程都围绕着ETL（抽取-转换-加载）展开，这与Python的通用性简直是天作之合。诸如谷歌Tensorflow等库更使得Python在机器学习领域大出风头。
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呵呵呵，培训机构还要求你啥么？？你交钱，别人教你做人。
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没啥要求，只要你给钱就行了
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