就目前来说Python是人工智能的最佳编程语言，想要从事数据分析的话需要学习以下知识：
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1、熟练Python语言基础，掌握数据分析建模理论、熟悉数据分析建模过程；
2、熟练NumPy、SciPy和Pandas数据分析工具的使用；特别是Pandas和Numpy，Pandas是Python中一种数据分析的包，而Numpy是一个可以借助Python实现科学计算的包，可以计算和储存大型矩阵。
3、熟练掌握数据可视化工具，结合Python学习统计学、结合Excel学习SQL，然后结合Excel数据分析来学习numpy、pandas等以及数据可视化。
1、Python基础与Linux数据库
技能达标要求：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力;掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容。知识点包括Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、Python常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等
2、WEB全栈
技能达标要求：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django。涉及的知识点有HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、数据库操作、Flask配置等。
3、数据分析+人工智能
技能达标要求：掌握爬虫、数据采集、数据机构与算法，掌握人工智能技术。涉及的知识点有数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等。
4、高级进阶
技能达标要求：掌握自动化运维与区块链开发技术，具备自动化运维项目以及区块链项目经验。涉及的知识点有项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等。
1.找浅显易懂，例程比较好的教程，从头到尾看下去。不要看很多本，专注于一本。把里面的例程都手打一遍，搞懂为什么。
2.去找实际项目练手。最好是要有真实的项目做。可以找几个同学一起做个网站之类。注意，真实项目不一定非要是商业项目。
3.最好能找到一个已经会python的人。问他一点学习规划的建议，然后在遇到卡壳的地方找他指点。这样会事半功倍。
4.另外，除了学习编程语言，也兼顾补一点计算机基础，和英语。
5.不但要学写代码，还要学会看代码，更要会调试代码。读懂你自己程序的报错信息。再去找些github上的程序，读懂别人的代码。
6.学会查文档，用好搜索引擎和开发者社区。
想学Python的童鞋可以加企鹅裙前三位是227，中间是435，后三位是450分享软件视频资料
学Python和学其他的语言其实是相同的，我给新同事讲课的时候就说学编程和练武功其实是很相似，入门大致这样几步:
找本靠谱的书,
找个靠谱的师傅，
找一个地方开始练习。
学语言也是的：选一本通俗易懂的书，找一个好的视频资料，然后自己装一个IDE工具开始边学变写。下面我具体来讲讲:
1.找一本靠谱的书，难度一定要是入门级别，千万不能太复杂，不要一下子陷进去，会打乱节奏，学东西要循序渐进，不能一口吃个胖子.打个比方，学过java的同学都听过大名鼎鼎的thinking in java,这边书很厚很全，若一上来就学，肯定会吃力，时间长了就会失去兴趣，因此对初学者来说，一定要找一个通熟易懂的，简单的书。入门的书非常关键。
入门的书很多，但是我个人强烈推荐"A Byte of Python",这本书我读了2遍，作者写的思路非常清晰，对每一个知识点讲解的很到位，不多不少，刚刚好，对初学者来说，力道刚刚好。而且是全英文，对提高自己的英语水平，很有帮助.
网上有人会推荐"笨办法学Python",我个人觉得这本书没有"A Byte of Python"好 .一般有一些编程基本，我建议直接看"A Byte of Python".这本书的销量已经破百万了，而且在豆瓣上点评有8.8,可谓是入门级的神书.电子版大家可以在CSDN 搜一下就有，都是高清的.
2.多编写程序，这似乎是废话，但是确实是一句实话。学编程一定要亲身去编写，没有什么捷径.一开始哪怕你把书里面的例子一字不落敲一遍，也好过你只是去看书，而不动手。
而且学python 最好是坚持编，每天抽小半个小时，学一些知识点,不断的坚持.大概快的话几个星期基本就能入门了。
以上就是我对python 入门的感悟，希望对初学者能有一点帮助，能帮到一些人少走一点弯路.也就不枉我大半夜在这里码字了~~
最后说一下，我坚持原创，若我写的对大家有帮助，麻烦大家支持一下，也是对我的一点鼓励和动力。
当然，如果你是0基础，周围也没有大神带领，自己也学不进去，我劝你还是放弃吧，或者就找个培训机构花点钱学习
谢谢
事实上，如果列入Java，那么React、jQuery等等，或者其他多种软件包或框架也都需要被列入进来，然而这些显然会在未来几年中逐步更新换代的。考虑到篇幅所限就不多叙述别的知识了。）
1.Go语言
今年10月的TIOBE编程语言人气榜上，Go语言得到了简单但有力的描述：“谷歌的Go语言几乎无可匹敌，而这主要是受到Docker等Go语言编写的容器应用方案的大力推动。”
尽管Go语言最初的目的有实验性质，但Docker以及其它企业都把它作为自身基础设施的有力支柱，而理由则非常简单：它拥有迅如闪电的编译与执行速度，可以使用简单方法（Goroutines）支持并发机制，并且也为程序员们提供大量选项来构建并维护现有及新型技术。然而Go语言的好处需要到代码量达到一定量之后才能体会出来，比如当你遇见一个cpp文件一个小时都编译不完的时候，你就知道简化语法增加编译速度有多重要了。Go同样面向对象，但它不存在类型结构。
以下为Go语言中的“Hello World”编写方式：
package main import "fmt" func main() { fmt.Println("Hello, World") }
2.Rust
与火狐浏览器同宗同源的Rust是一类系统编程语言，它运行速度极快、不存在段错误并且可以保障安全。与Go不同，Rust并不具备垃圾回收机制（Go的垃圾回收机制速度很快），因此Rust编程适用于嵌入式系统。
与Go类似，Rust依赖于代码分支结构——但Rust更为复杂。两种语言都是免费，并且它们都拥有自己的支持工具生态系统。Rust博客主页中的“稳定性即可交付性”口号正是Rust的理念所在; 其在RedMonkt及其它编程语言榜单上皆拥有不俗表现，其未来发展自然值得关注。
下面来看一段出色的Rust代码示例：
let number = 13; println!("Tell me about {}", number); match number { // Match a single value 1 = println!("One!"), // Match several values 2 | 3 | 5 | 7 | 11 = println!("This is a prime"), // Match an inclusive range 13...19 = println!("A teen"), // Handle the rest of cases _ = println!("Ain't special"), } let boolean = true; // Match is an expression too let binary = match boolean { // The arms of a match must cover all the possible values false = 0, true = 1, }; println!("{} - {}", boolean, binary); }
3.Git
时至今日，每个人都需要使用版本控制系统（简称VCS）。VCS实际上就是一套容纳代码及数据的存储库。它能够追踪变更，并使用开源meld等diff工具进行变更查看。
各类VCS的工作原理大体相同。大家需要利用源代码文件建立一个项目，而后即可随时对其进行检查、编辑而后确认（提交）。
由Linux之父Linus Torvalds编写的Git是一套分布式VCS，因此其可供团队成员以远程方式使用各自的文件进行编辑，而后将变更的结果进行合并。如果存在冲突，也就是两位成员对同一文件提交了不同编辑结果，Git则会在合并时以高亮方式显示冲突部分。接着，大家必须手动编辑并修改这些内容。从人气角度讲，Git已然所向披靡。
4.HTML
在今天探讨的四种技术中，HTML显然最为简单。HTML是网页标记语言，是浏览器能够阅读的语言。只要你写的东西想要浏览器能正确显示出来，那就要懂HTML。其中的/代表着关闭标签，而且大多数HTML标签都利用这种开放标签加/关闭标签的形式起效。（对于以HTML起始的内容，标头可选且为文档中的不可见部分，而本体则容纳可见部分。）
大多数其它HTML标签用于实现布局与文本格式; 其同样易于使用。尽管HTML的技术标准已经相当陈旧，但其仍然被广泛使用——如果大家尚不了解，请一定找点时间进行学习。
5.Python
如果，只能选择掌握一种编程语言，那么我的答案是Python。早在互联网诞生之前，Basic是每一位开发者所必须了解的语言选项; 如今Python就是新时代下的Basic。这是一种通用型编程语言，虽然没人会利用其编写那些“重量级”应用——例如游戏或者操作系统（这类应用仍然使用C++）。
Python易于学习，且使用缩进而非大括号标记结构。以下代码来自Python维基词条：
parents, babies = (1, 1) while babies 100: print 'This generation has {0} babies'.format(babies) parents, babies = (babies, parents + babies)
Python语言带有解释特性，因此大家可以在Python shell中尝试各种命令丈表达式。其速度很快，但相比优化型编译语言稍慢一点。它拥有规模庞大的资源库，且可通过多种方式实现进一步提速。大家可以使用pypy等替代性方案或者利用Cython将其编译为C; 如果大家了解C语言，也能够编写自己的C、Go或者Rust扩展。
Python在科学家群体中亦大受欢迎。最近推出的英特尔Python（免费）使得Python成为一种面向机器学习的可用语言，其适用场景包括大数据、神经网络以及其它相关技术。英特尔打造的这套发行版包含超过100套软件包（NumPy、SciPy等），且专门进行了优化以使用英特尔MKL及英特尔TBB库——二者内置于其中且可免费使用。大部分高强度任务都可由这些经过优化的英特尔库负责执行。
6.Linux
即使大家身为专业Windows用户及程序员，Linux同样值得加以关注，它能帮助您更快地学习，它还能使用多种技术方案。举例来说，Python、Go以及Rust就更适合在Linux平台上使用。（要在Windows上进行Rust程序编译，大家需要使用微软VC++或者MinGW——这是一套GNU编译器与工具集合，专门用于Windows平台上的开发与运行任务）。
对于Windows用户，大家只需要下载免费VirtualBox并安装一套Linux发行版（我个人推荐Ubuntu 14.04 LTS或者16.04 LTS）即可开始Linux之旅。在此之后，大家即可学习Linux，安装各类编程语言，运行本地LAMP（Linux Apache MySQL PHP）Web服务器甚至尝试进行开发工作。
