1-2周快速通关，掌握基础语法和程序逻辑
掌握条件语句和循环，实现程序的流程控制
if-elif-else 语句
for 循环和 while 循环
学习如何定义和使用函数，组织代码结构
def 语句和函数结构
位置参数、默认参数、返回值
理解类和对象的概念，为使用AI库做准备
类的定义和对象的创建
实例属性和方法
此阶段切忌深究复杂语法技巧。可通过在线交互式教程（如Codecademy）或国内B站上的"Python零基础"速成课程快速完成。重点是理解基本概念和逻辑，为后续的数据分析学习做好准备。
3-4周重点学习，掌握数据的读取、清洗、分析和可视化
掌握数组（ndarray）的创建、索引、切片和基本运算，是所有科学计算库的底层基础
np.array, np.zeros, np.ones 等
一维和多维数组的访问
数组加减乘除、矩阵乘法
你的核心武器，必须熟练掌握DataFrame和Series，能进行数据加载、清洗、筛选和聚合
Series 和 DataFrame
读取 CSV/Excel 文件
数据清洗、筛选、分组聚合
掌握绘制各种图表的基本方法，数据可视化是分析结论呈现的关键
折线图、散点图、柱状图
标题、标签、图例、样式
高级统计图表
找一份真实数据集（如Kaggle上的"泰坦尼克号生存预测"或"电影评分数据"），从头到尾完成一次数据分析：用Pandas加载和清洗，用NumPy进行必要计算，用Matplotlib画出各种图表探索规律。这是你专业能力和AI项目的基石，约80%的工作集中于此。
2-3周学习，能调用成熟库实现经典机器学习算法，理解AI建模全流程
机器学习首选入门库，学会用它调用模型，理解建模全流程
数据预处理 → 划分训练集/测试集 → 选择模型 → 训练 → 预测 → 评估
线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林
准确率、精确率、召回率、均方误差
了解TensorFlow/Keras或PyTorch其中之一，构建简单的神经网络
神经网络结构、激活函数、损失函数
MNIST手写数字识别
批次训练、学习率、模型保存
你不需要手写算法，但需要学会用Scikit-learn调用模型。使用之前清洗好的数据，尝试建立一个预测模型（如泰坦尼克号数据中预测乘客生存）。有余力可尝试用Keras复现一个手写数字识别网络，这是深度学习的"Hello World"。
6-8周从入门到实践，遵循"最小必要知识 → 实战验证"的敏捷学习循环
突击完成Python语言核心知识，同时安装Anaconda，它集成了Python和大部分你需要的科学计算库。
主攻数据处理"三件套"，找一份真实数据集，从头到尾完成一次数据分析。
进入AI建模实战，使用Scikit-learn建立预测模型，有余力可尝试深度学习。
完成一个完整的项目，综合运用所学的 Python、数据处理和 AI 知识。
每学一个知识点，立刻在代码编辑器中敲一遍。每个阶段都必须有一个像样的数据分析或建模小项目作为产出。
优先选择项目实战类的教程或书籍。例如《Python编程：从入门到实践》或《机器学习实战》。
对于入门阶段，无需恐惧数学。当你在使用线性回归时，再去理解"梯度下降"；在使用概率模型时，再去回顾"条件概率"。
不要先学Python全栈，不要陷入底层理论，不要囤积资料。选定1-2套优质教程，吃透它。