作為一名IT行業的從業者，目前也在使用Python從事機器學習方面的開發，我來回答一下這個問題。

首先，在當前的大數據時代背景下，學習Python是個不錯的選擇，未來應用Python的場景也比較多。

在學習Python的過程中需要注意三個方面的問題，其一是制定一個學習方向，其二是注重實驗，其三是注重交流。

目前Python主要應用在大數據分析（開發）、人工智能開發（機器學習、計算機視覺、自然語言處理等）、Web開發、嵌入式開發等領域，不同的領域需要不同的知識結構，所以在學習Python之前最好選擇一個適合自己的領域方向。如果具有扎實的數學基礎，那么可以考慮大數據和人工智能方向，如果對于硬件開發比較感興趣可以選擇嵌入式方向。

以數據分析方向為例，可以制定以下的學習路線：

第一：學習Python的基本語法。Python語言的語法結構還是比較簡單的，即使學習者沒有任何的計算機基礎也能夠學得會。Python語言是函數式語言和面向對象語言的結合體，所以既有函數式語言的直接性，又具備面向對象語言的靈活性。

第二：學習數據分析對應的庫。在掌握Python的基本語法之后，就需要學習數據分析比較常見的庫了，Python語言一個重要的特點就是具備豐富的庫，這會為開發者節省大量的時間。在數據分析領域比較常見的庫包括Numpy、Matplotlib、Scipy、Sympy、pandas等，這些庫在數據分析領域有廣泛的應用。

第三：學習機器學習。大數據分析有兩個基本的方式，其一是機器學習的方式，其二是統計學方式。對于在讀的學生來說，可以重點了解一下機器學習知識。在掌握機器學習之后，也可以通過機器學習進入到人工智能領域，從而有更廣闊的發展空間。

第四：參加實踐。不論學習何種編程語言，實踐環節都是非常重要的，因為編程語言說到底就是個工具，只有多使用才能逐漸熟悉。如果學習編程語言有捷徑的話，那就是通過實驗來學習。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

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