发布于 由吴枫

未来已来（四）——Python学习进阶图谱

如下，是我们学习Python编程的路径选择：A1-A2是必修，A3系列是个人根据自己的方向进行选择，A4及其之后则是人工智能线的深度学习路径。

（A1-A2）必修

等级 课程 内容 项目 目标
A1 初识AI 1. 人工智能科普：本质、应用、起源、学习路径
2. Python基础语法知识：输入、输出、变量、条件判断		 1. 本地编程环境配置
2. 编写简易人机对话小游戏
3. 体验人工智能代码		 1. 了解人工智能本质和应用，制定自己的学习路径
2. 掌握基本数据类型及转换关系
3. 会写输入和输出
4. 掌握条件判断的用法
A2 基础语法 1. 数据类型：布尔值、列表、字典
2. 控制流：for循环和while循环
3. 函数的用法和写法，使用open()函数完成文件读写
4.Python面向对象的编程思想		 1. 文字冒险游戏
2. 学会给代码做debug
3. 封装、使用函数及模块
4. 将python代码制作为可执行文件，双击执行
5. 乘法表
6. 小乌龟画国旗
7. bad_apple字符画视频
8. 打印星阵图		 通关基础语法，为后续的人工智能应用做铺垫

(A3)自选

等级 课程 内容 项目 目标
A3-1 人工智能应用 1. 调用模块的通用方法
2. 自学新模块的通用方法
3. 利用requests、json调用人工智能接口
4. 简单人工智能库的调用：如jieba		 待填充 1. 学会调用已有人工智能技术：语言识别、图像识别、自然语言处理、人脸识别、图像处理、计算机视觉……
2. 能够自学简单的模块，实现一些简单的功能：打开浏览器/制作二维码/发邮件/定时执行任务
A3-2 网络爬虫 1. HTML基础
2. Xpath/BeautifulSoup/PyQuery/selenium爬虫常用模块的使用
3. Scrapy框架使用和数据存储
4. 常见应对反爬虫技巧		 1.新浪财经股票信息爬虫 1. 能够从网络上自动抓取自己需要的信息：商业分析、舆情监测、生活助手
2. 胜任初级爬虫工程师（需额外学习A3-4）的工作
A3-3 Git与项目实现 1. 掌握git语法管理自己的代码
2. 加入开源协作社区github
3. 小型项目的实现步骤
4. 图形化界面Tkinter模块
5.实战练习		 待填充 1. 学会使用git对自己的代码进行版本管理
2.学会借助github上的开源代码提高工作效率，使日常重复、繁琐的工作自动化完成
3. 掌握项目实现的完整思路，开发出自己的独立小程序
4. 能够完成图形化界面程序，开发桌面应用
A3-4 数据科学 1.SQL语法，使用Python接入数据库
2. 数据分析模块：Pandas、NumPy、SciPy…
3. 数据可视化模块：matplotlib、Seaborn、ggplot…		 1. 量化交易（需要通关A3-3和新浪财经爬虫项目，推荐有金融理财相关背景的学员） 1. 掌握数据库管理、数据分析、数据可视化的技能
能够制作数据看板，实现数据指标监控
3. 能够胜任数据运营、初级爬虫工程师（需额外学习A3-3）、量化交易、初级BI商业分析师等工作
A3-5 自动化办公 1. 文档管理：shutil和zipfile，自动完成复制/移动/改名/删除/读取/解压/压缩
2. 数据处理：openpyxl和csv，自动处理excel和csv数据
3. 文字处理：docx和pyPDF2，处理word和pdf文档
4. 信息传输：使用Python发送邮件/微信/短信		 待填充 借助Python处理日常办公文档，使繁琐、重复性的工作自动化
A3-6 多媒体处理 1. 图像编辑：Pillow库处理图片，实现拷贝/粘贴/合并图片、放大缩小、分离和合并通道、几何转变、模式转换、图像增强、模糊特效、添加文字/数字、转变字符画…… 2. 通过openCV可实现计算机图像、视频的编辑。应用图像识别、运动跟踪、机器视觉等 视频编辑与音频编辑 学会使用Python自动化处理多媒体文件，提高设计师工作效率
A3-7 web开发 1. 前端：HTML5、CSS、Javascript、JQuery库
2. 后台：Django框架技术
3. 项目实战练习		 待填充 利用Python胜任web开发工作，实现：新闻、购物、导航、博客、论坛等网站的搭建
A3-8 自动化测试 1. 软件测试的分类与环境搭建
2. 元素定位与浏览器控制
3. 自动化测试模型介绍
4. Selenium深度应用
5. 自动化测试实战		 待填充 帮助测试人员提高综合的技术高度与宽度，从而摆脱简单的手工测试，向高级测试工程师的道路迈进。
A3-9 自动化运维 1. Linux基础
2. 服务器软件安装与管理
3. 高并发下的Web架构
4. Python自动化运维
5. Python自动化监控/报警/安装配置/部署
6. Docker 容器实战
9. 自动化运维管理实战		 待填充 IT运维自动化是一组将静态的设备结构转化为根据IT服务需求动态弹性响应的策略，实现减少人工干预、降低人员成本以及出错概率，实现：堡垒机、CMDB、全网监控、主机管理等。

备注：

  1. A3内容呈并列关系，在完成A1-A2的学习之后，可根据需要进行选择学习

  2. 如果希望去做金融理财的量化分析，至少需要修A3-2和A3-4，并且完成项目《新浪财经股票信息爬虫》和《量化交易》

  3. 如果希望去学习更加深度的A4、A6知识，至少需要完成：A3-1、A3-2、A3-3、A3-4的学习

  4. A3-7至A3-9明显偏技术向，推荐有相关工作需求的学员选择

（A4）自选

等级 课程 内容 项目 目标
A4 多元统计分析和机器学习 1. 高等数学、概率论与数理统计…
2. 机器学习十大算法：有监督算法、无监督算法
3. 集成算法
4. Scikit-Learn框架		 待填充 1. 掌握机器学习常用算法思想，如最近邻算法、聚类算法、决策树、随机森林等
2. 能够利用python建立机器学习模型，对一些应用场景进行智能化，比如用户聚类、用户流失预测、用户付费预测、垃圾邮件识别、产品等级划分、智能推荐等
3.可转向数据分析工程师、机器学习算法工程师、搜索算法工程师、推荐算法工程师

（A5-A6）自选

等级 课程 内容 项目 目标
A5 深度学习（一） 1. 神经网络算法入门：RNN/CNN…
2. 深度学习框架学习：TensorFlow、Keras		 待填充 1. 掌握深度学习常用框架：Tensorflow、Keras的基本语法
2. 可自行搭建图像相关算法，实现图像分类、人脸识别、目标检测等
3. 可自行搭建NLP常见算法，实现文本分类、文本自动生成、问答系统等
4.人工智能工程师（初阶）
A6 深度学习（二） 1. GAN网络(生成对抗网络)
2. 强化学习算法
3. 项目实战、大型赛事		 待填充 1. 掌握GAN网络相关算法，实现图像、文本等生成任务，如风格迁移、图像自动上色、图像美化、图像超分辨率、对话系统等
2. 掌握强化学习相关算法，利用强化学习完成最优策略生成任务，如AlpahGO、推荐算法、文本生成等
3. 人工智能工程师（进阶）

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