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如何零基础自学编程？
基础,自己的,语言如何零基础自学编程？
发布时间：2016-12-08加入收藏来源：互联网点击：
回答于 2019-09-11 08:43:50
未来发展空间大 喜欢的话多去了解了解
回答于 2019-09-11 08:43:50
0基础学习编程，后面是要就业或者转行吗？如果是的，建议通过培训机构系统学习，高效！
回答于 2019-09-11 08:43:50
可以直接选择个电脑学校去读书学习
回答于 2019-09-11 08:43:50
首先，你要学的哪门语言？
自学，我推荐你找一些网站吧，比如慕课网、腾讯课堂，先看视频学一些基础的。
最重要的是实战，学的再多也不如动手自己做，只有自己做了才会发现问题，多加一些开发群，不懂就问，不懂就百度。很多东西在百度上都可以找到答案的。
最后，编程重在逻辑。
回答于 2019-09-11 08:43:50
谢谢邀请
从未接触过编程，首先应该选择一门语言那么我推荐python
学习重要是选对方法！！！
python之所以火是因为人工智能的发展，个人整理学习经验仅供参考！
感觉有本书《Python3破冰人工智能从入门到实战》你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。
第 1章 从数学建模到人工智能
1.1 数学建模
1.1.1 数学建模与人工智能
1.1.2 数学建模中的常见问题
1.2 人工智能下的数学
1.2.1 统计量
1.2.2 矩阵概念及运算
1.2.3 概率论与数理统计
1.2.4 高等数学——导数、微分、不定积分、定积分
第2章 Python快速入门
2.1 安装Python
2.1.1 Python安装步骤
2.1.2 IDE的选择
2.2 Python基本操作
2.2.1 第 一个小程序
2.2.2 注释与格式化输出
2.2.3 列表、元组、字典
2.2.4 条件语句与循环语句
2.2.5 break、continue、pass
2.3 Python高级操作
2.3.1 lambda
2.3.2 map
2.3.3 filter
第3章 Python科学计算库NumPy
3.1 NumPy简介与安装
3.1.1 NumPy简介
3.1.2 NumPy安装
3.2 基本操作
3.2.1 初识NumPy
3.2.2 NumPy数组类型
3.2.3 NumPy创建数组
3.2.4 索引与切片
3.2.5 矩阵合并与分割
3.2.6 矩阵运算与线性代数
3.2.7 NumPy的广播机制
3.2.8 NumPy统计函数
3.2.9 NumPy排序、搜索
3.2.10 NumPy数据的保存
第4章 常用科学计算模块快速入门
4.1 Pandas科学计算库
4.1.1 初识Pandas
4.1.2 Pandas基本操作
4.2 Matplotlib可视化图库
4.2.1 初识Matplotlib
4.2.2 Matplotlib基本操作
4.2.3 Matplotlib绘图案例
4.3 SciPy科学计算库
4.3.1 初识SciPy
4.3.2 SciPy基本操作
4.3.3 SciPy图像处理案例
第5章 Python网络爬虫
5.1 爬虫基础
5.1.1 初识爬虫
5.1.2 网络爬虫的算法
5.2 爬虫入门实战
5.2.1 调用API
5.2.2 爬虫实战
5.3 爬虫进阶—高效率爬虫
5.3.1 多进程
5.3.2 多线程
5.3.3 协程
5.3.4 小结
第6章 Python数据存储
6.1 关系型数据库MySQL
6.1.1 初识MySQL
6.1.2 Python操作MySQL
6.2 NoSQL之MongoDB
6.2.1 初识NoSQL
6.2.2 Python操作MongoDB
6.3 本章小结
6.3.1 数据库基本理论
6.3.2 数据库结合
6.3.3 结束语
第7章 Python数据分析
7.1 数据获取
7.1.1 从键盘获取数据
7.1.2 文件的读取与写入
7.1.3 Pandas读写操作
7.2 数据分析案例
7.2.1 普查数据统计分析案例
7.2.2 小结
第8章 自然语言处理
8.1 Jieba分词基础
8.1.1 Jieba中文分词
8.1.2 Jieba分词的3种模式
8.1.3 标注词性与添加定义词
8.2 关键词提取
8.2.1 TF-IDF关键词提取
8.2.2 TextRank关键词提取
8.3 word2vec介绍
8.3.1 word2vec基础原理简介
8.3.2 word2vec训练模型
8.3.3 基于gensim的word2vec实战
第9章 从回归分析到算法基础
9.1 回归分析简介
9.1.1 “回归”一词的来源
9.1.2 回归与相关
9.1.3 回归模型的划分与应用
9.2 线性回归分析实战
9.2.1 线性回归的建立与求解
9.2.2 Python求解回归模型案例
9.2.3 检验、预测与控制
第10章 从K-Means聚类看算法调参
10.1 K-Means基本概述
10.1.1 K-Means简介
10.1.2 目标函数
10.1.3 算法流程
10.1.4 算法优缺点分析
10.2 K-Means实战
第11章 从决策树看算法升级
11.1 决策树基本简介
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