在学习Python的过程中，我们总是有各种问题，怎么才能快速高效地学会Python?我在学习的过程中，深深的觉得对于成人或者进入职场的人来说，学习一门新的知识，目的不在于积累，而在于解决问题。只有遇到问题，解决问题，才能让自己从小白进入大神，下面来说一说0基础学Python怎么才能实现高薪就业?

选择好Python学习方向

我要学习python的目的不是为了解这门语言，而是为了要学会运用这门语言来解决问题。但python的应用方向，实在太广了。在python基础知识学完之后，如果应用方向不同，要学习的东西也会大不同。

我不能说我要做web开发，学完python基础知识，跑去学numpy，pandas等知识，也不能说我要用python做数据分析，学完python基础知识，然后就跑去学django，flask框架。这个道理，就跟我们想要去泰国旅行，肯定不会买去日本的机票一样，很简单，但是我们不得不承认，还是会有人犯迷糊，上来就开干。

Python就业方向有哪些?

1)网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣

2)自动化运维：自动化处理大量的运维任务

3)数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果

4)游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中

5)自动化测试：编写为简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。

6)网站开发：借助django,flask框架自己搭建网站。

7)爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、系统管理员的脚本任务等。

8)人工智能：Python由于简便、库多、可读性强、可植入等优点，被作为人工智能的主要开发语言，所以学Python是进入人工智能行业的不二利器。

规划好Python学习路径

当我确定好方向后，下一步骤就是顺着这个方向，建立好我自己的学习路径地图。

这个路径是1个系统性的逻辑主线，这个主线会让我知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。然后每学习一个部分，我就能够有一些实际的成果输出，利用成果产出来形成正向刺激，激励后续的学习。

当我确定好学习python的数据分析知识，就按照数据分析的流程“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个路径，给自己建立了学习地图：

1、python基础知识

2、爬虫基本知识+sql

3、numpy

4、pandas

5、matplotlib

6、sklearn

7、统计学与概率论

对Python基本概念建立认知

python是我学习的第一门编程语言，我在开始学习python的时候，是一个连什么是字符串都不知道小白。所以对我来说，最重要的开始是，首先对这一领域的基本概念建立认知!

事实上，对一门领域完全零基础的人，想要开始学习它的话，真正重要的工作是先对这门领域的基本概念建立认知。比如我在看到教程中有句话是“为变量赋值”，那我至少得知道，什么是变量?赋值是什么意思?

所以网上一些教程典型的通病就是，教学者用一个我们不懂的概念去解释另一个我们不懂的概念，然后我们还是不懂。因为教学者提前预设了作为0基础的我们的立场：已经有其他编程语言基础，只是没有接触python。

但其实，对真正如我一样的0基础的小白来说，大多时候，python是我们学习的第一门编程语言。所以这个时候，对我们来说，学习python，不仅是学习这门语言本身，还是在借着这门语言，帮我们建立对编程世界的一些基本概念的认知。

当我入了门之后，就是顺着在第二步建立的学习路径，一路升级打怪，毕竟，我的征途是星辰大海!

如果你想要在短时间内快速入门，顺利掌握一门技术，建议还是选择培训机构。而达内是你的不二选择。从达内出来的学员，一直以来深受相关企业的认可，良好的教师团队和全方位的教学方式，都是培训出高质量IT人才的关键，不要再担心自己没有经验和基础，一毕业就高薪就业，真的不是幻想，而是真真实实的存在!

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