知識星球為什麼都說Python是最佳程式設計入門語言？
取用Elliott Hauser 的說法，好的程式語言學生在入門時需要獲得五樣東西。
1.非常棒的首次體驗，就像一本書的第一頁，首先需要“入迷”，學習新知識不可避免的會遇到挫折，但要有持續的熱情和好奇心，這對於那些從未接觸過編碼的年輕人來說是至關重要的；
2.Web程式設計的能力，對於職業發展和程式工藝來說，Web程式設計越來越重要，學生有機會就應當掌握一定的Web架構基礎；
3.桌面程式設計能力，儘管將來趨勢將更多的轉移到Web應用上，但沒什麼能比開發和執行一個本地程式來的直接；
4.有市場的職業技能，儘管在學術和業餘程式設計中已經非常出色，但教授學生的技能在職業環境中也應該能派上用場；
5.社群支援和輕鬆的語言環境，這裡再一次強調，對於那些從未接觸過編碼的年輕人來說是至關重要的。
而Python在所有程式語言中，是最能夠滿足這五點的。
你學的是假Python？
但是在你的Python學習過程中，是否有過以下經歷，或正在面臨類似的局面，讓你開始懷疑人生呢：
買了本書，過了很久也沒有看完第一章
開始還能跟著寫幾行程式碼，後來突然就看不懂了
也看了些教程和影片，似乎明白了，但還是沒法自己寫程式碼
入門了很多次，每次過兩個月就又全忘了
但對於初學者，尤其是自學者，太多問題的打擊，很可能就成了入門到放棄了。這裡我們針對大家的問題，分享一些經驗：
設定明確的學習標的
先建立整體的認知
借用網上的這張圖，程式設計與之很類似。如果說圖上的點是程式設計相關的各種概念和技術，學習的過程就好比繪製這張圖：你透過學習，瞭解了這些技能點，並將其連線起來。
一種繪製方法就是先畫好一個點的細節，再從這個點出發精確畫出通往下一個點的線，依次一個個畫下去。這是種看似穩妥，實際上卻低效且很容易出錯的方式。更合理的方法是：先確定紙上點的大體分佈，畫出他們的輪廓，然後畫好關鍵位置上的點，連線關鍵點，之後再逐步完善分支和細節。
學習程式設計是一個反覆迂迴、不斷迭代的過程，而不是一路到底的單行道。
在剛接觸程式設計的時候，你根本無須在意太多細節，而是更應該對程式設計有個直觀的印象，知道技術能夠實現什麼，體會程式設計的樂趣。這和上一點是相輔相成的：當你有了一個標的，就可以去瞭解達到標的需要哪些知識點、怎樣的學習路徑，以此來確立自己要學習的內容；而當你對程式設計的有一個整體的認知，又會更清楚自己學了程式設計可以做什麼，讓自己的標的更明確。
選擇合適的起點和路線
在有了明確的標的，建立了整體的認知之後，接下來的事情就很自然了：選擇一個合適你的起點，朝著通往標的的方向，開始你的學習，點亮技能圖譜上的點，並將其連線起來。否則，盲目地從一個不恰當的地方開始，比如選了一本起點較高的書，或是上手就去折騰某個框架，就會事倍功半，效率很低，甚至導致放棄。所謂“欲速則不達”，就是這個道理。
如果你做了上一點，有些基本的整體認知，自然就會明白那些“21天精通XX”、“兩個月成為資料分析師”的宣傳語有多荒唐。
以上三點，通俗來說就是，你要弄清楚：
1.學了幹嘛
2.學哪些內容
3.從哪學起
你去隨便找一款目前市面上流行的手機遊戲，會發現它們的新手引導也是類似的套路：
1.向你說明遊戲的勝利條件，引導你取得一場勝利（明確標的）
2.讓你體驗一套高階別高配置的陣容（整體的認知）
3.指導你遊戲基本操作和初期的升級（起點和路線）
這些遊戲經過精心設計，力求讓玩家成癮。對於學習也是如此，讓自己儘快“上癮”，才能深入下去。
以上只是學習程式設計的一個開端，針對上手之後的建議，關於學習程式設計的經驗，歡迎大家留言討論。
對於希望能把python學好，併在工作中完美實踐的同學們，北風網從python的生態環境、語法規則到函式、科學運算庫，以理論加實踐的方式，引導大家學習“真”python！
大家都知道，中國人工智慧行業正處於一個創新發展時期，對人才的需求也在同步急劇增長。
如今Python語言的學習已經上升到了國家戰略的層面上。國家相關教育部門對於“人工智慧普及”格外重視，不僅將Python列入到小學、中學和高中等傳統教育體系中，並藉此為未來國家和社會發展奠定了人工智慧的人才培養基礎，逐步由底層向高層推動“全民學Python”，從而進一步實現人工智慧技術的推動和社會人才結構的更迭。
Python崗位年薪至少在10-20w之間，而且除了北、上、廣、深外，杭州和合肥等二、三線城市的待遇正在與一線城市持平。
未來，無論你身處何地，都能享受到全國人工智慧、Python“一盤棋”帶來的“市場發展紅利”。順應潮流的風向標，Python人工智慧工程師發展前途廣闊。
本套課程基於當下最熱門的人工智慧與資料科學為背景,結合當下熱門專案，使用資料領域主流語言python作為課程的實戰工具,旨在幫助學員快速掌握python資料科學與人工智慧領域最核心演演算法與案例實戰。課程基於windows環境進行講解與程式碼演示,需要同學們搭建Python環境,推薦根據課時（使用Anaconda搭建python環境）來進行python和其依賴庫的安裝。
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資料分析師
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機器學習工程師
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資料挖掘領域
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爬蟲工程師
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人工智慧演演算法工程師
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計算機視覺工程師
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自然語言處理工程師
第一階段：Python語言及其資料領域工具包使用
本階段旨在幫助大家快速掌握資料領域最常用的語言和工具包使用方法，全程實戰！
第二階段：Python網路爬蟲
本階段從零開始帶領大家一步步爬取豐富的頁面資料，自己動手豐衣足食！
第三階段：機器學習演演算法與案例實戰
本階段註重機器學習演演算法原理推導，從零開始講解每一個複雜的機器學習演演算法，基於真實資料集進行案例實戰！
第四階段：資料挖掘實戰
本階段從實戰出發，以實際問題為標的建立機器學習模型，從零開始完成一系列實戰任務！
第五階段：深度學習原理與框架
本階段從神經網路基礎開始講起逐步進軍AI高階網路架構，結合深度學習最主流框架tensorflow與caffe進行案例實戰。
第六階段：深度學習專案實戰：
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