大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习python起步的问题，于是小编就整理了4个相关介绍学习python起步的解答，让我们一起看看吧。
- python语言程序设计难考吗？
- 刚刚学完Python基础，后续该怎么发展？
- 我是经济学专业大二学生，未来想从事金融，想自己学一下关于数据分析(Python)方面，应该怎么学？
- Python老师说Python是编程里最简单的还是两眼一抹黑咋办？
python语言程序设计难考吗？
答案是：不难，比起C语言、C#、C++和JAVA这些编程语言相对容易很多。 学习Python编程语言，动手实践是一件非常愉快的事情，遇到了程序上的问题，经常自己思考研究，从而解决问题，自己的技术水平和解决问题的能力都得到 了大大的提升。但是，如果是你零基础起步，自己一点点照着书本学习，遇到困难，得不到解决，长期下去，会对学习编程产生厌恶，最终放弃学习。
刚刚学完Python基础，后续该怎么发展？
Python语言虽然简单，在起步的时候比较好学。但是真正的Python牛人，并不是只学了Python基础就可以的了，而是需要一定项目的积累，需要很多的工作实践才能成为一名Python高手。
如果你想继续在Python行业不断发展下去，这里有一个建议：去找一个实际的项目开始练手，如果一直不接触项目，只不过是纸上谈兵罢了。在这种条件下的效果，比你平时学一门新语言要好很多。
所以，最好是要有真实的项目做。这个时候，也可以找几个同学一起做个网站之类。注意，真实项目不一定非要是商业项目，你写一个只是自己会用的博客。网站也是真实项目，关键是要核心功能完整。
真正的大牛不是天生的，需要学习学习再学习。想要找到不错的工作，在Python行业发展下去，必须具备一定的工作经验及能力，有能够拿得出手的作品。
我是经济学专业大二学生，未来想从事金融，想自己学一下关于数据分析(Python)方面，应该怎么学？
题主经济学大二生，将来目标是金融行业，这是很不错的职业规划，竞争虽然激烈但确实有钱途。至于说数理工具数据分析等等是否要下大力气学习，这是当然的，对将来工作很有用，但是，却不是最重要的。对金融行业就业来说，什么最重要？
学历！背景！
金融就业对学历，对出身，要求很高，非常高，不管是投行，债券，还是基金都是如此。国内金融高端就业领域对毕业生所就读大学院校的要求很变态，顶级的只要清华经管，连清华五道口院都以研究岗为主；北大光华汇丰CCER还有现在慢慢出头的燕京；复旦经管交大高金安泰，当然还有人大等这些最顶尖的高校，实事求是的说，其它学校机会很少。举个例子，BATM招聘，最后录取的投资部成员，都是清北毕业，且不乏哈佛、耶鲁等藤校背景的。再比如国内某著名基金，只要本科就是清北的，清北硕士都不行。出身，很重要。
金融专业有很强的地域性，记住：重要的不是金融学还是金融工程数据分析计算机技术，而是各种实习背景的安排，没有实习，没有强有力的实习，实力无从体现，找工作一样没戏。什么叫“强有力”？一般小券商的实习，四大事务所的实习，都没多大用。
清北的金融本，大部分都去米国英国了，去哥大伦敦政经巴黎高商看看，乌泱乌泱的。若非如此，一般985两财一贸考清北复交的金融研上不了岸。
金融经济学跟其他专业不太一样，它是非常注重实操的行业，专业上需要学习的东西不太多，也没有想象中的难度。金融业从业，人脉，关系，朋友圈，比投资技术重要。所以，题主学不学数据分析没那么关键，重要的是考研，提升自己，能出去就出去，出去也必须瞄准米国前十英法顶级，出不去当然死掐清北复交至少是985两财一贸，再把实习背景做做好。
题主有志于金融行业，当然没毛病。只是有一点一定要提醒一下，这是个投入比较大的专业，资金投入，时间投入，精力投入都很多，尤其是实习，要有心理准备。
好一点的经济金融专业岗位，现在看来不太可能本科就去就业，绝大部分得读个研深造一下。一般无非就是两个出路：保研，或者出国。
先说出国，金融类出国深造回来更有竞争力，简历投几大国际投行国内顶级金融证券机构优势明显。如果有出国***，本科985更有优势，美前十伦敦政经巴黎高商这级别都认985。同等条件下（托福GRE等外语，还有实习背景）985的GPA要求80出头就够，而上财央财贸大211学校就得90，压力就大了。除了GPA，出国对实习背景要求很高，这方面京沪占了大便宜，金融中心嘛，找高级别实习，安排实习***都有优势，比如贸大上财学生的实习背景普遍很强，而这恰恰是津宁汉厦的短板，实习的级别低，去北上广深高级别实习，在时间空间上安排起来就很麻烦，费用也大很多。两大类学校各有优缺点，得自己好好衡量。
不准备留学就来说推免。推免比例985高于211，除了本校，能够上进一步当然更好，更好就只有清北复交了。清北对开南武厦两财一贸没有明显区别，相对来说贸大每年推清北倒是有二十+，可能是推免清北最多的学校。由于地域关系，南方学生想去复交的相对多一些，复交对出身有要求，985优先于211，尤其是交大高金，基本上不收211，需要谨慎***。
最后还要强调一下，对经济金融学生来说，无论出国深造，还是国内投简历，实习背景非常重要！如何选择学校，宜结合个人学业规划职业规划早点做一个中长期考量。
双修统计或应用数学类专业，或辅修计算机大数据方向课程。
经济学虽然有经济统计专业课程，但与数据分析还是有差距，不系统不深入。
热门职业竞争厉害，其他专业转方向搞大数据分析与挖掘，不系统学习是不可能胜出的。
总算碰到一个比较不错的问题了！
数据分析学习路线
一 当然是python的基础语法，另外sql的语法也要重点学习一下
二 学习python主流的数据分析框架：Pandas、numpy、matplotlib
建议使用工具：pycharm
三 重点学习下python数据分析相关的算法，一定要注意多思考，重在理解
四 前三点完成之后，可以在leetcode上进行练习
第一步：学习Python语言基础，它的各种语法、用法。这个过程因人而异，有的人喜欢看书，这里推荐《Python编程从入门到实践》，边看边跟着做，就能掌握Python的基本用法；有的人喜欢看***，现在网络发达很好找，比如B站、慕课网，搜一下就有。在此期间，可以看看廖雪峰等人的博客、Github上的学习笔记等。
第二步：学习数据分析所需要的库，这里主要是numpy、pandas、matplotlib等。推荐书籍为《用Python进行数据分析》，这本书作者是pandas的缔造者，里面很多示例，跟着敲就能通晓数据分析应该怎么做。
第三步：学习一定的爬虫知识和机器学习。数据怎么来？除了用别人的，有的时候还需要自己收集，这就需要用到爬虫。建议直接看崔庆才的爬虫***，B站有。而数据分析跟机器学习是形影不离、相辅相成的，网上教程也是一大堆，入门的话推荐吴恩达的网课版，注意不是斯坦福上课那个。
学习完前面的步骤，基本上就能自己开始数据分析了。遇到困难，多百度，多提问，逐步掌握。
Python老师说Python是编程里最简单的还是两眼一抹黑咋办？
您好，很高兴在这里交流！
记得那年的秋天，我手头有很多Excel数据要处理，了解到Python在大数据量的处理上有很多优势，与是我找到了相关梳理的一本PDF，现在还印象深刻，《对比Excel，学习Python》。
由于没有任何基础，我对着书中的教程，搭建了Python的编译环境，然后把书中的代码都照葫芦画瓢，全部敲了一遍，编译，运行，百度解决编译出错的问题，然后根据相应的解决方案，去学习对应的Python语法，有针对性的学习，最终在整体上有质的飞跃。
总结一点，首先找准一个点，需要解决什么问题，然后找对应的教程，接下来就是代码时间，编译差错，学习对应的语法，有针对性的学习，这是解决问题最快的方式。
一切顺利，加油！
学程序这个的慢慢来啊！如果你刚开始学的话，是这个样子的，其实学程序前期你什么都不懂，你就得学会模仿，模仿的越多，你懂的就越多。
到了后面，然后你再回过头来，反过来学习，这样子就可以事半功倍了！前期只需要把老师说的做完，然后再多花时间去模仿，去学习，后期再反过来学习，这样子很好，效果明显。
到此，以上就是小编对于学习python起步的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习python起步的4点解答对大家有用。