Python 学习路线：从数据分析到大语言模型（LLM）

🎯 适用对象
想用 Python 做 数据分析、AI、机器学习、甚至大语言模型开发 的开发者、学生或研究者。
不同阶段会推荐不同内容和工具，可按阶段逐步学习。

🧭 学习路线总览

📘 阶段一：Python 基础（所有方向的必备）

⏱ 时间建议：1~2 周

核心内容：

• 基础语法、变量、条件语句、循环
• 函数、模块、面向对象
• 内置数据结构（列表、字典、集合、元组）
• 异常处理、文件操作
• 虚拟环境、pip 包管理

推荐资源：

• 书籍：《Python 编程：从入门到实践》
• 在线：Python 官方教程、LeetCode 简单题练习
• 工具：Jupyter Notebook 或 VS Code

📊 阶段二：数据分析与科学计算（偏分析）

⏱ 时间建议：3~4 周

核心库：

学习目标：

• 读取 CSV / Excel / JSON 数据
• 数据清洗与预处理（缺失值、重复值）
• 数据透视表、分组聚合
• 画图：柱状图、折线图、热力图、直方图

实战项目：

• 销售数据分析
• 股票趋势可视化
• 新冠疫情数据可视化

🤖 阶段三：机器学习（ML）

⏱ 时间建议：1~2 月

核心库：

学习内容：

• 数据预处理（标准化、归一化、特征选择）
• 常见算法：线性回归、逻辑回归、KNN、决策树、SVM、KMeans、随机森林、XGBoost
• 交叉验证、网格搜索、模型评估指标（准确率、AUC、F1）

实战项目：

• 信用卡欺诈识别
• 房价预测
• 客户流失建模

🧠 阶段四：深度学习（DL）与神经网络

⏱ 时间建议：1~2 月

核心框架：

学习内容：

• 人工神经网络基础（MLP）
• CNN、RNN、LSTM、GRU、Transformer 架构
• 损失函数、优化器（SGD, Adam）、反向传播
• 训练技巧（BatchNorm、Dropout、Early Stopping）

实战项目：

• 图像分类（猫狗大战）
• 情感分析（IMDB 影评）
• 数字识别（MNIST）

🧠💬 阶段五：大语言模型（LLM）与 AIGC

⏱ 时间建议：2~3 月（持续深入）

核心工具/框架：

学习内容：

• Transformer 架构深入理解（Attention、位置编码等）
• 微调大语言模型（如 BERT、GPT-2）
• RAG 系统搭建：检索 + 生成
• 多模态模型（图像+文本、语音+文本）
• Prompt Engineering（提示词设计）

实战项目：

• 问答机器人（RAG + ChatGPT）
• 文本摘要与翻译
• 私有知识库问答系统
• LLM 微调与评估（如 LoRA + Alpaca）

📦 工程实践补充

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