作为一名IT行业的从业者，目前也在使用Python从事机器学习方面的开发，偶来回答一下这个问题。
首先，在当前的大数据时代背景下，学习Python是个不错的选择，未来应用Python的场景也比较多。
在学习Python的过程中需要注意三个方面的问题，其一是制定一个学习方向，其二是注重实验，其三是注重交流。
目前Python主要应用在大数据分析（开发）、人工智能开发（机器学习、计算机视觉、自然语言处理等）、Web开发、嵌入式开发等领域，不同的领域需要不同的知识结构，所以在学习Python之前最好选择一个适合自己的领域方向。如果具有扎实的数学基础，那么可以考虑大数据和人工智能方向，如果对于硬件开发比较感兴趣可以选择嵌入式方向。
以数据分析方向为例，可以制定以下的学习路线：
第一：学习Python的基本语法。Python语言的语法结构还是比较简单的，即使学习者没有任何的计算机基础也能够学得会。Python语言是函数式语言和面向对象语言的结合体，所以既有函数式语言的直接性，又具备面向对象语言的灵活性。
第二：学习数据分析对应的库。在掌握Python的基本语法之后，就需要学习数据分析比较常见的库了，Python语言一个重要的特点就是具备丰富的库，这会为开发者节省大量的时间。在数据分析领域比较常见的库包括Numpy、Matplotlib、Scipy、Sympy、pandas等，这些库在数据分析领域有广泛的应用。
第三：学习机器学习。大数据分析有两个基本的方式，其一是机器学习的方式，其二是统计学方式。对于在读的学生来说，可以重点了解一下机器学习知识。在掌握机器学习之后，也可以通过机器学习进入到人工智能领域，从而有更广阔的发展空间。
第四：参加实践。不论学习何种编程语言，实践环节都是非常重要的，因为编程语言说到底就是个工具，只有多使用才能逐渐熟悉。如果学习编程语言有捷径的话，那就是通过实验来学习。
偶从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，偶会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注偶，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询偶，谢谢！
