为什么自学 Python 很久却还是不会用？_python 基础教程学习了,但是还不会编程

希望所有正在学习一门新技能，尤其是编程这种技能的小伙伴，不要只是光学习啊~ 看看视频，听听讲解，读读书，反复观看，一天学满24小时也没用啊~

编程是技能类，是要讲究练习的，学会把老师讲解的内容变成你自己实际掌握的技能，最后能敲出代码，运行出效果才算是你的了

虽然你不想相信，但是这个是真实存在的现象，大学不同于小初高，不再是以老师教授，学生练习为主，光靠老师上课讲的那些内容肯定是远远不够的，老师大部分都是照本宣科，大致过一下知识点就算完事了，真正想技能上获得提升，那么就要看你个人的学习能力和课下的自学补充了~

大学就是学生阶段和进入社会阶段的一个衔接，这个阶段学会的最重要的一件事情就是学会自律，自己安排自己的时间和规划，并为之付出努力~

不过好在现在网络上各种学习资源还是非常多的，只要你学，那么就不愁找不到学习资源~

收藏夹中资料堆满，却不知从何下手

在知识共享的时代，最不缺的就是学习资料，上网随便一搜便有一大堆，但我们的学习时间是有限的，面对“五花八门”的资料，找到适合自己的很关键。

除了资料杂乱，靠自学坚持下来也很难。自制力不够、遇到问题没人帮忙、没有学习氛围等都是自学路上的“拦路虎”。

学习程序最快也是最好的办法就是：过、抄、仿、改、调、看、练、创、悟：

1、过：
学习一门新的语言，第一步就是把它所涉及的基础知识大体过一点，不求深解，只求了解——第一遍：无需了解太过深入的理论，大体知道这门语言是什么样的，主要面向哪些场合，一些基本的语法格式是什么样的就可以了。
2、抄代码：
刚开始写代码，没有多少人一上来就能立刻自己写一个很完善很强大的代码，甚至连基本的语法都会写错，这时候抄代码就很关键了，从书上抄，从例子里抄，边抄边想，边想边回忆语法。
3、模仿改：
自己会抄写一些简单的代码，熟悉了一遍此语言的简单语法后，但还不太清楚怎样下手写一个完整的代码模块，所以这一步要仿写了，仿照给出的代码写一个属于自己的代码
4、勤调试： 没有人能一下子写出完全正确的代码，自己试着写一些代码，通过不断调试来验证自己的一些想法，继续思考，再次验证，来回折腾。
熟悉一些基本的调试工具以及调试方法。
5、看n遍：
出错或遇到问题时，将代码从头看到尾，看了一遍又一遍，直到快全部记住时，总能找出问题原因，相信方法总会比问题多
6、练 重复2-5步三遍以上，不解释。
7、创新 拿出一个完全没有写过的代码，根据要求，一步步的写出来。
如果写不出来，或者中间一堆错误，请参考第六步。
8、悟：
主动找到写代码的感觉和成就感，并保持下去，世界上最难的语言就掌握了，将成为你软件生涯永远的工具。

Python优势明显
应用领域超多

如果要推荐一种人人都能掌握的编程语言，应该没有比Python更合适的了。

Python 简单易学，用途广泛，不仅可以在日常办公中提高大家的职场效率，还能被大型互联网企业应用于后端开发。随着大数据、人工智能等领域的快速发展，Python的应用领域也更加多了起来。

学习选对方向也很重要，Python大数据开发就不失为一个好的选择~

接下来我们就具体说下学大数据可以从事的岗位：

1、大数据开发工程师

开发，建设，测试和维护架构，负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。

2、数据分析师

收集，处理和执行统计数据分析；运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。

3、数据挖掘工程师

数据建模、机器学习和算法实现；商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。

4、数据架构师

需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署；高级算法设计与优化；数据相关系统设计与优化，需要平台级开发和架构设计能力。

5、数据库开发

设计开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。

6、数据库管理

数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等。

7、数据科学家

数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法；利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。

8、数据产品经理

把数据和业务结合起来做成数据产品；平台线提供基础平台和通用的数据工具，业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。

随着对大数据人才需求的增加，大数据行业的发展空间和待遇也越来越好，很多想转行大数据，大数据主要的三大就业方向大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。无论大小企业数据分析人才都成为刚需，科班出身优势明显，但相关专业和非科班出身通过学习掌握数据分析知识同时实践于职场也可以助力个人职业生涯。

薪资高、缺口大，自然成为职场人的“薪”选择！

任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！

Python+大数据学习路线图详细介绍

第一阶段 大数据开发入门

学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。

1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通

MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。

2022最新MySQL知识精讲+mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程

第二阶段 大数据核心基础

学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。

2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。

2022最新大数据Hadoop入门视频教程，最适合零基础自学的大数据Hadoop教程

第三阶段 千亿级数仓技术

学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。

数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。

大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库，在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）

第四阶段 PB内存计算

学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。

1.python入门到精通（19天全）

python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。

全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程

2.python编程进阶从零到搭建网站

学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。

Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程

3.spark3.2从基础到精通

Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。

Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程

4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战

通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。

全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台