三十岁了，从零开始学python还有前途吗？

从学习的角度来说，三十岁开始学习Python编程并不算晚，但是如果从就业的角度来说，却并不算早了。

Python语言在当下的大数据时代背景下得到了广泛的应用，对于职场人来说，学习Python还是有一定必要的，尤其是对于数据比较敏感的岗位，像咨询类岗位、市场分析类岗位、运营管理类岗位等等。

如果想在三十岁的时候通过学习Python来谋求一份程序员工作，则需要有一个系统的计划，毕竟三十岁对于程序员来说，正处在升级转换的重要发展期，而三十岁却刚入行程序员，必然会有一些实际的问题需要克服。当然，只要下定决心就没有克服不了的困难。

简单的总结一下，对于三十岁开始学习Python的情况，需要注意以下几点问题：

第一：提高学习效率。如果没有计算机相关知识基础，并不建议采取自学的学习方式，参加一个专业的辅导班既能系统的学习Python，又能提升学习的效率，这会节省大量的学习时间。

第二：制定一个明确的方向。Python编程可以做Web开发、大数据开发（分析）、人工智能开发，另外Python全栈程序员也是个不错的方向，具体选择哪个方向要根据自身的知识结构和发展前景来综合考虑。

第三：注重实践。实践环节是非常重要的，一定要在学习Python的过程中做大量的实验，在基础知识学习结束之后，最好参加一个项目组的项目实习，实习的过程对于程序员来说还是非常重要的。

各章内容

第一章，数据分析与挖掘概览 第二章，从收入的预测分析开始 第三章，Python入门基础 第四章，Python数值计算工具--Numpy 第五章，Python数据处理工具--Pandas 第六章，Python数据可视化--Matplotlib 第七章，基于线性回归模型的预测 第八章，岭回归与LASSO回归模型的比较和应用 第九章，基于Logistic回归模型的分类 第十章，决策树与随机森林的比较和应用 第十一章，基于KNN模型的预测和分类 第十二章，三类朴素贝叶斯模型的比较和应用 第十三章，SVM模型的应用 第十四章，提升树之GBDT模型的应用与发展 第十五章，Kmeans聚类分析的应用 第十六章，DBSCAN与层次聚类的比较和应用