Python 继续占据主导地位，根据 TIOBE 指数。这种多功能且用户友好的语言以深受喜爱的英国喜剧团 Monty Python 命名，已成为开发人员、数据科学家和技术爱好者的必备工具。
Python 的简单性和可读性使该编程语言成为初学者的理想选择，而其强大的库和框架支持 Web 开发、机器学习和数据分析中的高级应用程序。 TechRepublic 为具有不同经验和目标的开发人员整理了 2024 年最热门的 10 门 Python 课程。
在评估在线课程时，我们检查了提供商的可靠性和受欢迎程度、提供的主题的深度和多样性、信息的实用性、成本和持续时间。课程和认证计划差异很大，因此请务必选择适合您的目标和学习风格的选项。
- 最适合预算有限的初学者：Python 编程 MOOC 2024 - 赫尔辛基大学
- 最适合有抱负的数据分析师：Python 面向所有人专业化 - 密歇根大学 - Coursera
- 最适合想要每日课程的初学者：100 天编程 - 完整的 Python 专业训练营 - Udemy
- 最适合想要速成课程的初学者：从零到 Python 英雄的完整 Python 训练营 - Udemy
- 最适合随时随地学习：未来编码器
- 最适合自动化现实生活中的任务：使用 Python 编程将无聊的事情自动化 - Udemy
- 最适合深入的计算机科学：MITx 计算机科学和 Python 编程简介 - edX
- 最适合初学者的机器学习和数据科学：学习 Python 数据科学专业证书 - 哈佛大学 - edX
- 最适合高级数据分析师：Google 高级数据分析专业证书 - Coursera
- 最适合知名认证：PCAP - Python 编程要点 - Cisco Networking Academy
看：
| 课程 | |||
|---|---|---|---|
| Python 编程 MOOC 2024 | |||
| 面向所有人的 Python 专业化 | |||
| 100 天编程：完整的 Python Pro 训练营 | |||
| 从零到 Python 英雄的完整 Python 训练营 | |||
| 未来编码器 | |||
| 使用 Python 编程将无聊的事情自动化 | |||
| 计算机科学和 Python 编程简介 | |||
| 数据科学 Python 学习专业证书 | |||
| 谷歌高级数据分析专业证书 | |||
| PCAP：Python 编程要点 |
Python 编程 MOOC 2024 - 赫尔辛基大学：最适合预算有限的初学者
Python 编程 MOOC 2024 是一门备受推崇的 Python 课程，适合完全初学者，由赫尔辛基大学运营。 MOOC代表大规模在线开放课程，因此全年可以使用资源的学生数量没有限制。
课程内容分为 14 个笔记部分，每个部分都包含约 30 个练习，需要在浏览器中完成。这是一门自定进度的课程，但赫尔辛基大学会在规定的日期和时间举行考试。它是免费的，但要做练习，您需要注册一个 MOOC 帐户。
价格
自由的。
期间
12 小时的讲座，附有书面笔记和练习。完成课程的人表示，总共需要两个月左右的时间。
优点
- 它是免费的。
- 初学者友好。
- 有一个活跃的 Discord 频道，课程参与者可以在这里讨论他们的进度。
缺点
- 必须自我激励才能完成，因为它是自定进度的。
- 与其他列出的课程相比，强度和深度较低。
先决条件
没有任何。
Python 适合所有人专业化 - 密歇根大学 - Coursera：最适合有抱负的数据分析师
Charles Russell Severance 是密歇根大学信息学院的临床教授，又名“Chuck 博士”，是 Coursera 上 Python forEverybody 专业课程的讲师。它涵盖了基本的编程原理，但使用的是 Python 语言，让参与者能够转向其他语言。它涵盖了所有基础知识以及数据结构、网络抓取、数据库等。最后是一个 Capstone 项目，参与者可以构建一个程序，使用 JavaScript 库从网络检索、处理和可视化数据。
价格
7 天免费试用后每月 59 美元。
期间
每周 10 小时，持续两个月，但最长可能需要八个月。
先决条件
没有任何。
优点
- 经验丰富的教练。
- 初学者友好。
- 教授 Python 的实际使用以实现入门级数据分析角色。
缺点
- 课程费用。
- 需要投入大量时间。
- 职业证书本身并不受尊重。
100 Days of Code - 完整的 Python Pro Bootcamp - Udemy：最适合想要日常课程的初学者
Angela Yu 博士的 100 天编程：完整的 Python Pro 训练营旨在在可管理的时间内将初学者转变为熟练的 Python 程序员。 Yu 博士是一位领先的训练营讲师，曾受 Twitter、Facebook 和 Google 等公司邀请为其员工授课。她的课程通过为每个新概念提供挑战来帮助学生真正理解代码，而不仅仅是制作简单的练习。涵盖的主题包括自动化、游戏、应用程序和网络开发、数据科学和机器学习。审稿人对余博士的节奏、教学和多样化的项目表示赞赏。
价格
109.99 美元
期间
100 天，每天一小时，但课程内容可按需提供。
先决条件
没有任何。
优点
- 经验丰富的教练。
- 初学者友好。
- 鼓励您每天编码。
缺点
- 课程费用。
- 根据审稿人的评论，一些过时的内容。
- 课程结束时有一些自导项目，一些学习者可能会觉得在没有老师指导的情况下会很棘手。
从零到 Python 英雄的完整 Python 训练营 - Udemy：最适合想要速成课程的初学者
工程学毕业生兼专业讲师 Jose Portilla 负责领导另一门评价最高的 Udemy 课程“Python 从零到英雄的完整 Python 训练营”。通过一系列 100 场讲座，该课程首先引导学习者在操作系统上安装 Python，然后进入基础知识并使用该语言操作电子邮件、PDF、Excel 文件、图像等。除了讲座之外，学习者还可以参加测试、练习和三个更大的项目。
价格
全价为 189.99 美元，尽管 Udemy 的每周销售量显着下降。
期间
22 小时点播视频讲座以及文章和练习。
先决条件
没有任何。它确实包含有关高级 Python 功能的模块，适合具有基本经验的程序员。
优点
- 经验丰富的教练。
- 对基础知识的很好的解释。
缺点
- 关于更高级主题和使用 Python 执行现实生活任务的内容有限。
- 课程费用。
futurecoder：最适合随时随地学习
如果您不喜欢视频讲座，并且想通过分步练习按照自己的节奏学习 Python，那么 futurecoder 可能适合您。这是所有课程中进入门槛最低的课程，因为不需要帐户即可开始（但如果您想保存进度，可以获取一个帐户），并且整个过程都在浏览器中进行。
突出的特点包括为每个练习提供非常渐进的指导，而不是大量的提示或完整的解决方案。答案会自动评分，错误消息易于理解，并且它提供了调试工具，可以帮助您进一步了解问题所在。 futurecoder 100% 免费，没有广告，感觉更像是用于编码的 Duolingo，而不是大学风格的课程。
价格
自由的。
期间
60 个练习，每个练习需要 10-30 分钟才能完成。
先决条件
没有任何。
优点
- 免费，无广告。
- 光滑的界面。
缺点
- 没有视频教程，但这可能是专业的，具体取决于您的学习风格。
- 它很短，没有让学习者达到非常高级的水平。
使用 Python 编程自动化无聊的事情 - Udemy：最适合自动化现实生活中的任务
《自动化无聊的东西》由软件工程师和技术书籍作者 Al Sweigart 教授，最适合想要深入了解 Python 实际应用的学习者。它非常适合希望通过以编程方式更新电子表格、解析文档、发送电子邮件警报等来提高工作效率的办公室和行政人员。
虽然有一些测验，但课程的大部分内容都是带有 Sweigart 配音的屏幕录音和一些可下载的脚本，因此那些寻求更具互动性的课程的人可能会选择不同的课程。
价格
全价为 119.99 美元；然而，Udemy 的每周销售额明显下降。
期间
9.5小时。
先决条件
没有任何。
优点
- 从一开始就专注于 Python 的实际使用。
- 根据一本广受好评的同名书籍改编。
- 理论书可以免费下载。
缺点
- 关于计算机科学理论的内容并不多，因此对于那些希望从事开发人员职业的人来说并不理想。
- 认证并没有得到很好的重视。
- 课程费用。
- 一些审阅者发现，如果没有 Python 知识，这些练习就很困难。
MITx 计算机科学简介和使用 Python 编程 - edX：最适合深入计算机科学
《计算机科学和使用 Python 编程简介》是此列表中第一门需要数学和编程基础知识的课程。该系列讲座由麻省理工学院的在线学习部门 MITx 运营，旨在教学生如何进行计算思维，为他们从事软件工程职业做好准备。它包括使用 Python 3.5 的讲座视频、练习和问题集，涵盖许多不同的领域，如算法、测试和调试以及数据结构。
价格
完成后可完全访问课程材料和认证，费用为 149 美元。但是，免费提供有限的课程材料，但您不能参加评分作业或考试。
期间
9 周，每周 14 – 16 小时。
先决条件
需要高中代数和一定的数学能力。没有编程背景的学生会发现学习曲线很陡峭。
优点
- 麻省理工学院教授的专家辅导。
- 课程材料是免费的。
缺点
- 课程费用。
- 基于计算机科学理论的现实世界应用教学并不多。
- 评论家表示，使用附带的教科书会更容易，但需要额外付费。
- 课程后半部分涉及复杂的数学。
学习 Python 数据科学专业证书 - 哈佛大学 - edX：最适合初学者的机器学习和数据科学
如果您想开始数据科学职业，那么哈佛大学的教育是一个很好的起点。通过 edEx 提供的学习 Python 数据科学专业证书包括视频讲座、编程练习和测验。
学习者可以访问著名的 CS50：计算机科学简介模块的 Python 部分，以及涵盖概率、数据科学和机器学习的其他模块。虽然该材料像此列表中的其他课程一样深入，但它确实从教授如何阅读和编写 Python 代码开始。它还包括特定于数据科学的 Python 应用程序，利用 numPy、matplotlip 和 Pandas 等库。
价格
747 美元。
期间
6个月，每周三到六个小时。
先决条件
没有任何。
优点
- 由哈佛大学专家授课。
- 具体到数据科学。
缺点
- 课程费用。
- 课程时间长。
Google 高级数据分析专业证书 - Coursera：最适合高级数据分析师
尽管涵盖了适合初学者的 Python 基础知识，但 Google 的高级数据分析专业证书要求在开始课程之前具备一定的数据分析能力。该系列五门课程将学习者从语言和数据分析基础知识带入更高级的回归分析和机器学习。
具体来说，它涵盖了大型数据集的操作、使用机器学习来查找数据模式、数据可视化、分析工具（如 Jupyter Notebook、Tableau 等）。项目分布在整个课程中，可以增加学习者的工作组合，最后有一个总结，结合了所有课程。
价格
7 天免费试用后每月 59 美元。
期间
六个月，每周 10 小时。
先决条件
具备基本分析原理、技能和工具的先验知识。一些编程知识也很有用。
优点
- 超越理论，教授如何将数据分析应用于现实场景。
- 包括有关数据分析师就业市场以及如何准备申请的信息。
缺点
- 课程费用。
- 需要经验。初学者应该尝试入门级版本。
- 需要投入大量时间。
PCAP-Python 编程要点 - Cisco Networking Academy：最适合知名认证
虽然认证在开发人员中存在一定争议，有些人认为经验更有价值，但获得备受推崇的认证通常是确保您在某个领域拥有全面知识的好方法。 Python Institute 提供最著名的一套 Python 认证，针对四个渐进级别：入门级、助理、专业 1 和专业 2。
思科网络学院的这门免费课程将指导学习者完成前两个级别的内容，并为他们准备认证入门级 Python 程序员认证和认证助理 Python 程序员认证考试。内容通过实践实验室、互动活动、视频和评估来提供。
价格
免费，但获得正式认证的考试需要付费。目前，参加一次 PCEP 考试的费用为 59 美元，参加一次 PCAP 考试的费用为 295 美元。
期间
75小时。
先决条件
没有任何。
优点
- 初学者友好。
- 课程内容是免费的。
缺点
- 考试不是免费的。
Python 课程值得付费吗？
简而言之，这取决于您的预算和您的动机。
此处列出的一些课程以及图书馆书籍、YouTube 和其他在线网站上提供了大量免费资源，使积极主动的学生能够掌握 Python。许多开发人员坚持认为，通过在 GitHub 上开发小型项目并随时随地学习，无需支付一分钱就可以掌握编程，这对于预算有限的人来说可能是一个不错的选择。或者，查看免费课程 Python 编程 MOOC 2024 和 futurecoder。
然而，学习任何新技能的关键是坚持不懈，如果没有明确的学习计划可供遵循，没有可以联系的同学，或者没有可能浪费的课程费用，就很难保持动力。对于倾向于开始项目但未完成项目的个人来说，对结构化课程的初始投资可能会提供他们所需的动力。许多付费课程还可以直接接触合格的讲师，他们可以提供原本无法提供的量身定制的帮助。因此，从长远来看，像 100 Days of Code 这样的付费课程可能是值得的，因为费用提供了继续进步的动力。
Python 是最好学的编程语言吗？
由于多种原因，Python 被广泛认为是初学者最好的编程语言之一。
- 它很容易理解，因为它的语法直观并且非常类似于自然语言。
- 它用途广泛，可用于网络开发、数据科学、自动化、人工智能和科学计算等各个相关领域。
- 它拥有广泛的库和框架，例如 NumPy、Pandas 和 TensorFlow，使开发人员能够构建更大的程序，而无需从头开始。
- 它与 C++ 和 Java 等其他常用语言、Terraform 和 REST API 等技术以及 Amazon Web Services 和 Raspberry Pi 等平台完美集成。
- 许多主要科技公司都在使用它，包括 Google、Netflix 和 Meta。
- 它拥有一个庞大且活跃的用户社区，他们更新教程、文档和开源项目来支持学习。
看：
雇主会看重 Python 认证吗？
每个雇主都是不同的，虽然有些雇主可能正在寻找通过备受推崇的认证证明的特定技能，但其他雇主可能对项目工作、协作和其他经验更感兴趣。在开始学习 Python 课程以获得证书之前，请查看您感兴趣的职位空缺的要求。
由于多种原因，认证在开发者社区中存在一些争议。许多人认为，免费学习资源的可用性意味着付费认证在经济上是剥削性的。编程语言和技术也快速发展，因此认证可能会过时，但仍然被宣传为有价值的。有些课程更注重教授理论知识而不是如何解决现实问题，因此认证并不代表编程能力。
另一方面，初级开发人员的就业市场很紧张，许多转行者都在寻找技术领域的入门级职位，而人工智能工具承担了通常交给经验不足的员工的任务。因此，将您的简历与其他简历区分开来非常重要，而软件开发特定领域的认证可能是实现这一目标的好方法。证书还可以提供动力完成漫长的学习课程。