學習Python的基礎語法時，不需要太多的基礎。基本上妳只需要熟練掌握計算機的日常功能，對Python感興趣就可以了。但如果想在人工智能領域發展，線性代數、概率統計等高級數學知識基本是必須的，因為這些知識可以讓妳在編程過程中邏輯更清晰，思路更強。
給妳分享壹個千峰Python的學習大綱。
第壹階段——Python數據科學
Python基本語法
簡介與環境安裝，基本語法與數據類型，控制語句，錯誤與異常，錯誤處理方法，異常處理方法，常用內置函數，函數創建與使用，Python高級特性，高級函數，Python模塊，PythonIO操作，日期與時間，類與面向對象，Python連接數據庫。
Python數據清理
數字Python模塊Numpy，數據分析工具Pandas，Pandas基本操作，Pandas高級操作。
Python數據可視化
數據可視化基礎，MLlib(RDD基礎API)機器學習，MatPlotlib畫圖高級，高級畫圖工具。
第二階段——業務數據可視化
Excel商業分析
Excel基本功，Excel公式函數，圖表可視化，人力&；財務分析案例、業務數據分析方法和業務數據分析報告。
Mysql數據庫
Mysql的基本操作(壹)、Mysql的基本操作(二)、Mysql的中級操作、Mysql的高級操作、電子商務的數據處理案例。
PowerBI
主要商業智能應用程序(PowerQuery)，主要商業智能應用程序(PowerPivot)，主要商業智能應用程序案例，存儲過程，PowerBI桌面案例，PowerBI查詢案例。
基本統計
微積分，線性代數，統計學。
（舞臺上由人扮的）靜態畫面
表格基本操作，表格繪制，表格數據分析，表格流量分析。
附加電源裝置（Supplementary Power Supply Set的縮寫）
客戶畫像，客戶價值模型，神經網絡，決策樹，時間序列
第三階段——Python機器學習
Python統計分析
數據準備，壹元線性回歸，多元線性回歸，壹般邏輯回歸，邏輯回歸和校正。
Python機器學習基礎
機器學習導論，KNN講義，模型評估方法，模型優化方法，Kmeans，DBSCAN和決策樹算法。
Python機器學習中級
線性回歸，模型優化方法，邏輯回歸，樸素貝葉斯，關聯規則，協同過濾，推薦系統案例。
Python機器學習高級版
集成算法-隨機森林，集成算法-AdaBoost，數據處理和特征工程，SVM，神經網絡，XGBoost。
第四階段——項目實戰
電子商務市場數據挖掘項目實戰
項目背景&；業務邏輯、指定分析策略、方法實現及結果、營銷活動設計及結果評估、撰寫數據分析報告。
金融風險信用評估項目實戰
項目背景&；業務邏輯、建模準備、數據清洗、模型訓練、模型評估、模型部署和更新。
第五階段-數據采集
爬蟲類庫分析，數據分析，動態網頁抽取，驗證碼，IP池，多線程爬蟲，反爬對策，scrapy框架
第6階段-企業課程
團隊戶外拓展訓練、企業合作項目課程、管理課程、溝通與表達訓練、職業素質課程。
以上是零基礎Python學習路線的全部內容，希望對妳的學習有所幫助。