作者：一名前端開發者的進階日志
計劃時長：6個月
每日學習時間：2小時
覆蓋方向：Python基礎、爬蟲開發、數據分析、后端開發、人工智能、深度學習

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📌 目錄

• 學習目標總覽
• 每日時間分配建議
• 第1月：Python基礎與編程思維
• 第2月：爬蟲開發與數據抓取
• 第3月：數據分析與可視化
• 第4月：后端開發（Flask+Django）
• 第5月：人工智能與機器學習
• 第6月：深度學習與項目實戰
• 附錄：推薦資源 + 項目練習建議

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🎯 學習目標總覽

月份	模塊	學習目標
第1月	Python基礎	掌握語法、函數、文件、類
第2月	網絡爬蟲	熟悉requests、BeautifulSoup、Scrapy
第3月	數據分析	掌握Pandas、Numpy、可視化
第4月	后端開發	學會用Flask與Django構建后端接口
第5月	機器學習	掌握sklearn常見算法及應用
第6月	深度學習	了解神經網絡、使用TensorFlow/PyTorch

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? 每日時間分配建議

• 🧠 30分鐘：學習新知識點（視頻/教程/文檔）
• 💻 60分鐘：動手實踐（寫代碼/調試）
• 📘 30分鐘：總結筆記 or 閱讀進階材料

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📘 第1月：Python基礎與編程思維

? 學習內容

• 變量、數據類型、條件判斷、循環語句
• 列表、元組、字典、集合
• 函數與作用域、lambda表達式
• 異常處理、文件操作
• 面向對象編程（OOP）

🔧 實踐建議

• 實現一個詞頻統計器
• 寫一個簡易的學生成績管理系統（字典+文件保存）

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🕷 第2月：爬蟲開發與數據抓取

? 學習內容

• HTTP協議基礎、requests請求
• BeautifulSoup解析HTML
• Scrapy框架使用
• 模擬登錄、Headers、代理池
• 數據存儲（CSV、Excel、數據庫）

🔧 實踐建議

• 抓取豆瓣電影 Top250 并存入 CSV
• 編寫知乎話題采集器
• 使用 Scrapy 抓取京東商品數據

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📊 第3月：數據分析與可視化

? 學習內容

• Numpy基礎（矩陣、廣播、索引）
• Pandas操作（清洗、合并、缺失值處理）
• 時間序列處理、數據聚合分析
• Matplotlib + Seaborn 數據可視化

🔧 實踐建議

• 分析淘寶用戶購買行為
• 繪制天氣趨勢圖（折線圖、熱力圖）
• 使用 Pandas 分析 Excel 報表

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🔧 第4月：后端開發（Flask+Django）

? Flask 學習內容（Week 1~2）

• 路由、模板渲染、表單提交
• SQLite 數據庫、Flask-WTF、用戶系統
• 構建 RESTful API

? Django 學習內容（Week 3~4）

• 模型、視圖、模板、后臺管理
• 用戶注冊登錄、分頁、路由
• Django REST Framework 簡介

🔧 實踐建議

• 構建一個圖書管理系統（Flask）
• 開發一個博客系統（Django）

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🤖 第5月：人工智能與機器學習

? 學習內容

• 機器學習基礎概念（監督/無監督學習）
• sklearn 中的模型訓練與評估
  • 線性回歸、邏輯回歸、KNN、決策樹
  • 聚類（KMeans）、降維（PCA）
• 模型保存與加載、特征工程

🔧 實踐建議

• 房價預測項目
• 電影評分預測或文本分類
• 使用 Jupyter Notebook 展示完整流程

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🧠 第6月：深度學習與項目實戰

? 學習內容

• 神經網絡基礎（激活函數、反向傳播）
• TensorFlow/Keras 快速上手
• CNN圖像分類（MNIST、CIFAR）
• PyTorch 基本模型搭建
• Dropout、過擬合處理、模型調優

🔧 實踐建議

• 圖像識別：貓狗識別、手寫數字分類
• NLP初體驗：情感分析或文本分類
• 構建簡易推薦系統

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📚 附錄：推薦資源 + 項目練習建議

🎥 學習資源推薦

類型	名稱
視頻	B站：Python基礎、爬蟲、Flask、機器學習、深度學習等關鍵詞
書籍	《Python編程：從入門到實踐》《Python數據分析》《動手學深度學習》
文檔	Python官方文檔 / Pandas官方文檔
刷題	LeetCode Python題庫 / 菜鳥教程

💡 項目實踐建議

• Todo清單 / 天氣查詢應用（基礎練手）
• 豆瓣電影爬蟲 + 數據分析 + 可視化報告
• Flask + Vue 前后端分離項目
• 深度學習圖像分類模型微調 + Web部署

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