你覺得 15 年內自己所在的 IT 行業很安全嗎？

No！據麥肯錫全球研究院發布的一份就業報告中顯示，到 2030 年，中國預計將有 1200 萬～ 1.02 億人面臨重新就業的局面。

越來越多的人學習編程不再只是為了當程序員，而是為了提升效率，多一份職業技能，正面應對瞬息萬變的全球大環境。

國家剛發布的《中國教育現代化 2035》指出，人工智能將再升級成為未來核心支柱產業之一。其實，你現在就能感受到，身邊很多會計、編輯、產品經理、快遞小哥......都已經悄悄開始在順應趨勢變化。

就連剛小學 4 年紀的小孩都已經加入了 Python 編程大隊中了 ▼

20 年前你能想象到學習英語和打字是人人必須掌握的基本技能嗎？

那現在，Python 將是另一項未來人人都要掌握的使用工具。

它能使用的場景太多了，比如爬取數據、分析數據、統計數據、自動編輯文案等等。

即使你是文科生，0?基礎，沒學過編程也別怕，Python 將是你入門編程世界的一門最簡單的編程語言。

因為在這兒，你將更容易的學會?Python！

讓 3800 多人選擇的編程專欄

我見過市面上很多的 Python 講解教程和書籍，他們大都這樣講 Python 的：

先從 Python 的發展歷史開始，介紹 Python 的基本語法規則，Python 的 list, dict, tuple 等數據結構，然后再介紹字符串處理和正則表達式，介紹文件等 IO 操作，再介紹異常處理， 就這樣一章一章往下說。

雖然這樣的講解很全面，但是單純的理論說明經常很枯燥，讓人越看越累，越累越不想看。

那么，有沒有比這更好的方法呢？

因為我也有過那段「自學」Python 的迷茫時期，所以我深知好的系統學習規劃和生動的老師講解，是事半功倍并且省下我們更多青春的關鍵。

所以我提煉出過往 5 年多的工作經驗，并和遠在美國學府進修的?AI 博士后老師一起撰寫了這個《Python 全棧 60 天精通之路》專欄。

別人在介紹知識點時都會說「這東西是什么」，但我不想這樣做。我覺得「為什么這東西是這樣」或者「在什么場景、適應什么需求、有什么好處，才會用這東西」，反而更能讓你們對知識本身有更深刻的理解。

每天 1 小時

我將整個 Python 內容按天劃分為 60 天。即使你是上班族或者課業量較大的學生，也能輕松完成當天的課程任務。

少刷 1 小時動森或抖音，就能讓你在成為 Python 全棧工程師的路上比別人更快幾倍！

案例教學

純碎的理論知識學起來很枯燥，但是結合一個個的小案例，以此切入，會讓你學起來更爽。

有趣

圖文并茂，演示動畫，加上有趣的例子、有趣的小項目，學起來更有樂趣。

自成體系

就像偵探片那樣，一步一步，一環扣一環地鋪開 Python 技術棧。

面試與實戰結合

深度剖析?30 道最高頻 Python 面試題+ 20 道 LeetCode 高頻面試題+20?道機器學習高頻面試題。?打通理論知識，案例實戰，一線互聯網公司的面試題等整個體系，學以致用，理論和實戰、面試相結合。

業務項目實戰

不僅會有實戰環境部署方案，還有實際的項目：Python GUI 開發項目，Flask 在互聯網公司敏捷開發，Kaggle 數據分析項目，機器學習分類、聚類手把手實戰項目。

60 天知識脈絡圖

對照這個 60 天的知識脈絡圖，你可以從頭來學，也可以根據自己的實際情況選擇性的學習，Python 從基礎到人工智能各階段所需要的知識點都包含在內，無須再別處尋找資料。

目錄大綱

一 Python 基礎篇

Day 1：Python 兩大特性和四大基本語法

Day 2：Python 四大數據類型總結

Day 3：list 和 tuple 的基本操作、深淺拷貝和切片操作詳細等 5 個方面總結

Day 4：list 和 tuple 的 13 個經典使用案例

Day 5：dict 和 set 基本操作、字典視圖等 6 個方面詳解總結

Day 6：dict 和 set 的 15 個經典使用例子

Day 7：數學運算、邏輯運算和進制轉化相關的 16 個內置函數

Day 8：16 個類型函數和 10 個類對象相關的內置函數大盤點

Day 9：Python 字符串和正則介紹總結

Day 10：Python 文件操作 11 個案例總結

Day 11：Python 時間模塊使用邏輯大盤點

二 Python 實戰環境搭建

Day 12：Python 四種常用開發環境總結

Day 13：Python 包安裝的 2 個實際案例（包括安裝遇到的各種問題及解決方法）

Day 14：7 個 Web、爬蟲、打包工具 PyInstaller 等包介紹和入門案例總結

Day 15：8 個數據分析、機器學習和深度學習包和框架和入門案例總結

Day 16：PyInstaller 打包過程詳解

三 Python 進階篇

Day 17：Python 列表生成式高效使用的 12 個案例

Day 18：Python 對象間的相等性比較等使用總結

Day 19：yield 關鍵字和生成器，nonlocal 關鍵字和 global 關鍵字使用總結

Day 20：Python 函數的 5 類參數使用詳解

Day 21：5 個常用的高階函數，3 個創建迭代器的函數

Day 22：Python 多線程和協程 6 方面使用邏輯通俗易懂總結

Day 23：Python 應用迭代器和生成器的 9 個案例

Day 24：Python 30 道高頻面試題及詳細解答

Day 25：Python 最被低估的模塊 collections 3 個常用類總結及案例解讀

Day 26：Python 裝飾器的本質解密，結合 3 個裝飾器的案例

Day 27：Python 常見的 10 個坑點合集和 logging 日志管理模塊的使用總結

Day 28：Python 后端框架 Flask 和前端 HTML+CSS+JS 數據交互案例講解和實戰

四 Python 數據分析篇

Day 29：NumPy 通過這五大功能順利入門 + 10 道練習題

Day 30：NumPy 進階高效使用邏輯，掌握這 5 方面功能

Day 31：NumPy 廣播機詳細解讀，10 道練習題和數據集小案例

Day 32：Pandas 讀寫文件 5 類問題及 30 個參數和案例使用總結

Day 33：Pandas 兩個核心數據結構 iterrows 和 itertuples 比較，特有的 set_index、reset_index、reindex 操作

Day 34：Pandas 實戰 Kaggle titanic 幸存預測之 7 步數據清洗

Day 35：Pandas 實戰 Kaggle titanic 數據探索性分析

Day 36：Pandas 與數據讀取、選取、清洗、特征工程相關的 12 個實用小功能

五 數據分析實戰篇

Day 37：Matplotlib 繪圖原理總結，18 種繪圖常用的技巧

Day 38：繪圖神器 pyecharts 快速上手的方法總結、參數配置技巧，繪制常用的 10 類圖案例

Day 39：Pandas 實戰 Kagge 百萬級影評數據集之數據清洗和特征工程

Day 40：Pandas 實戰 Kaggle 百萬級影評數據集之 10 大維度探索分析

Day 41：PyQt 制作 GUI 實戰 - 通過制作小而美的計算器學會使用 PyQt

六 基礎算法篇

Day 42：程序員必知必會的基本算法知識大盤點

Day 43：8 個排序算法原理總結，包括 Python 完整代碼實現

Day 44：掌握算法必考的動態規劃算法，2 大核心要點和 3 個經典案例總結

Day 45：面試必考 Leetcode 算法題實戰和分析總結

七 機器學習算法篇

Day 46：必備統計學知識：概率、期望、方差、標準差、協方差、相關系數、t 檢驗、F 檢驗、卡方檢驗

Day 47：機器學習必備的數學基礎知識：最常用的求導公式，矩陣特征值分解等

Day 48：機器學習不得不知的概念：樣本空間、特征向量、維數、泛化能力、歸納偏好等

Day 49：機器學習之 9 種常見的概率分布及圖形繪制展示

Day 50：OLS 線性回歸實戰上篇：機器學習回歸原理詳細介紹，包括假設和原理，梯度下降求權重

Day 51：OLS 線性回歸實戰下篇：手寫不調包實現線性回歸算法實戰

Day 52：貝葉斯分類案例解析和編寫

Day 53：貝葉斯算法實戰：實現單詞拼寫糾正器

Day 54：高斯混合模型聚類原理分析和求解總結

Day 55：聚類模型實戰：不調包實現多維數據聚類案例

Day 56：機器學習降維算法之 PCA 原理推導和案例解析

Day 57：Kaggle 機器學習項目實戰：從數據預處理，到模型選擇，調參技巧，訓練技巧和結果分析

Day 58：AI 專家 Alicia 總結：深度學習背景知識，反向傳播算法，訓練神經網絡常用技巧等經驗總結

Day 59：使用 TensorFlow、PyTorch 深度學習進行項目實戰

八 經驗分享

Day 60：美國名校博士、AI 專家 Alicia 關于如何學習數學、機器學習、數據分析、前言深度學習技術的總結和展望

Day 61：專欄總結和 zglg 過往 5 年一線互聯網公司算法開發經驗分享

限時福利

如果你想快速挑戰?Python 全棧，請別猶豫

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現在訂閱你將獲得什么？

1. 陪伴式教學

專欄內容將采取打卡式的授課方案，將?700?多個知識點拆解為?60 天的學習任務，你只需按照規劃好的學習進度閱讀即可，既輕松又不會增添太多的學習負擔，尤其適合正在工作或上學的你。

不僅有原理解析還配有相應的實戰案例，能夠讓你快速掌握怎樣選擇解決方案運用于不同的業務場景中。

2. 經驗豐富的講師資源

我和另一位在美國就讀 AI 的博士后一起合力創作此專欄。我主要負責 Python 數據處理等模塊，因為我本人在這塊已經有 5 年多的工作經驗，熟知業務中經常會遇到的問題有哪些，并且也提煉出一套更適合大部分開發者的解決問題的思維方案。

另一位作者 Alicia 目前正在美國進修 AI 博士后，她會負責 Python 機器學習算法這塊。因為她本專業就是數學，后來深耕機器學習這方向，有著大量的科研和開發經驗。

3.?360度全方位答疑服務

目前已經有 3800 多位同學在群內一起打卡交流，若遇到不懂的問題只要往群里一拋，很快就會得到其他同學和老師的專業詳細解答。回復問題的時間，平均都在?9 分鐘之內。

而且還會每隔一段時間將之前群內的問題匯總打包，以供后面能重復查閱?▼

4.?訂閱福利

現在訂閱此專欄，不僅能享受限時 7 折，還將獲得價值 400 元的熱門題庫，這里面包含了 450 多道面試和工作中必備的問題答案。更方便你平時查閱相關問題快速找到解決方案。

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Python 已被多家平臺評選為 2020 年最值得掌握的編程語言第一名！相信學習完這門專欄，一定會讓你超越別人成為最值錢的 Python 全棧工程師！

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訂閱專欄，即可入群與作者交流

適合人群

Python 語言愛好者

Python 語言進階

Python 數據分析愛好者

?廣大程序員想入門算法者

機器學習算法入門

機器學習算法進階

?Python 和人工智能愛好者

?運營、市場、金融從業者等需要分析數據的人

訂閱須知

1. 怎樣獲取福利？

訂閱專欄后可聯系小助手「GitChatty6」，發送入群口令即可獲取額外福利。

2. 如何閱讀專欄？

本專欄可在 GitChat 服務號、App 及網頁端上多端閱讀。

3. 專欄內容有多少？

本專欄為圖文內容，總共 60 篇課時。

4. 專欄有效期多久？

本專欄一經購買，即可享受永久閱讀權限。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的恭喜了！5 月逼自己学下这项技能，年薪 35 万起的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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