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Python應該怎么學？本文Python學習路線全階段（從入門到精通），涵蓋了你所需要掌握的所有前沿技術及知識點！

第一階段：Python基礎

1、Linux

2、Python基礎語法到項目

3、初識Python語言

4、常用數(shù)據(jù)結構和函數(shù)

5、函數(shù)和面向對象編程

6、Python 辦公自動化

7、Python網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集

8、關系型數(shù)據(jù)庫 MySQL

9、Office 達人秀

10、我是報表高手P

11、圖高手養(yǎng)成記

12、繪圖的海龜

13、爬蟲的作用和分類

14、三方庫 requests 使用詳解

15、Python 并發(fā)編程的三種方式

第二階段：Python進階

1、Tornado

2、Flask

3、Django

4、Excel數(shù)據(jù)分析

5、爬蟲

6、Excel 數(shù)據(jù)分析和可視化

7、PowerBI和數(shù)據(jù)看板

8、Tableau和數(shù)據(jù)分析思維

9、NumPy和Pandas

10、Matplotlib，Seaborn，PyEcharts

11、NumPy科學計算庫

12、數(shù)據(jù)分析利器 Pandas

13、商業(yè) BI 與 Excel

14、Python 數(shù)據(jù)分析三大利器

15、Subplot 多子圖繪制方法

第三階段：Python高級

1、機器學習Sklearn

2、Swiper

3、數(shù)據(jù)分析和人工智能

4、統(tǒng)計學基礎

5、Python機器學習基礎

6、Python機器學習中級

7、Python機器學習高級

8、KNN 分類及優(yōu)化

9、sklearn 實現(xiàn) kmeans

10、Apriori 算法原理

11、Tensorflow 重要語法介紹

12、模型評分與預測

13、如何解決深層網(wǎng)絡的退化問題

14、LabelEconder 和獨熱編碼

15、XGBoost 選擇若分類器