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第一阶段：Python核心强化（1-1.5个月）
1. 学习内容：
- 深入函数：闭包、匿名函数、函数参数进阶
- 高级数据结构：collections模块（OrderedDict、defaultdict等）
- 上下文管理器（with语句）、迭代器协议
- 模块与包：import机制、setup.py打包
2. 学习资源：
- 推荐书籍：《Python Cookbook》（第三版）
- 视频教程：B站“王树森Python进阶”
- 练习平台：LeetCode中等题、编写自定义工具包
第二阶段：数据分析深化（2-2.5个月）
1. 学习内容：
- NumPy进阶：矩阵运算、广播机制、向量化操作
- Pandas高级：分组聚合、透视表、数据清洗技巧
- 可视化库：Matplotlib绘图进阶、Seaborn统计可视化
- 数据预处理：缺失值处理、异常值检测、特征工程
2. 学习资源：
- 推荐书籍：《Python数据科学手册》
- 视频教程：B站“菜菜的Python数据分析”
- 练习平台：Kaggle竞赛入门（Titanic、House Prices）
第三阶段：机器学习入门（2-3个月）
1. 学习内容：
- 机器学习基础：监督学习、无监督学习概念
- 常用算法：线性回归、逻辑回归、决策树、K-Means
- 库的使用：Scikit-learn建模流程、模型评估
- 模型调优：交叉验证、网格搜索、特征选择
2. 学习资源：
- 推荐书籍：《机器学习实战》
- 视频教程：B站“吴恩达机器学习课程（Python实现）”
- 练习平台：天池大数据竞赛入门项目
第四阶段：综合应用与提升（2-3个月）
1. 学习内容：
- 实战项目：用户行为分析系统、销售预测模型
- 大数据工具：PySpark基础（处理海量数据）
- 深度学习入门：TensorFlow/PyTorch基础、神经网络概念
- 技术博客：撰写数据分析/建模心得（Medium、知乎）
2. 学习资源：
- 推荐书籍：《Python深度学习》（François Chollet）
- 视频教程：B站“跟李沐学AI”
- 练习平台：GitHub复现经典论文代码、Kaggle进阶竞赛
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