虽然学习Python语言本身并没有过多的要求，但是要想通过Python语言来完成各种开发任务，就需要学习一系列相关知识。目前Python语言在大数据领域有较为广泛的应用，既可以从事大数据应用开发，也可以从事大数据分析，而要想完成这些开发任务，需要具备以下几个方面的知识：
第一：Linux操作系统。目前不少大数据平台需要部署在Linux操作系统上，所以首先要能熟练操作Linux操作系统，具体的内容涉及到文件资源管理、任务管理、存储管理等内容。
第二：大数据平台。要想完成大数据应用开发，首先要对大数据平台有较为全面的了解，对于初学者来说，可以从Hadoop、Spark平台开始学起，由于这部分内容比较多，所以通常需要学习较长一段时间。另外，在学习大数据平台知识的过程中，也需要系统地学习一下数据库相关知识，包括关系型数据库和NoSql数据库。
第三：算法。不论是从事大数据应用开发还是大数据分析，都离不开算法，所以掌握一定的算法知识还是比较重要的。在大数据分析领域比较常见的算法包括k近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、Apriori等，学习并掌握这些算法的运用需要一个系统的过程。
对于希望自学Python的同学在着手学习之前可以对自己的知识结构和未来的职业规划进行一次自我评估。如果评估结果良好，入门Python也就没有想象中那么难了。闲言少叙，切入正题！笔者认为，适合学习Python的同学应具备以下几种关键素质：
1、有较强的逻辑思维能力
是的，几乎所有编程语言的学习都离不开较强的逻辑思维能力，因为编程语言是人与计算机的对话，任何歧义和差错都会影响最终的运行效果；
2、有较强的数理专业背景
学习Python最理想的专业有数学、统计学、物理学、计算机科学等专业，因为Python语言所操作的对象很可能是大数据收集与分析，以及AI开发领域，有以上的学科背景会对今后的发展有很好的优势；
3、有丰富的运维经验
可能很多学计算机的同学在毕业之后从事了服务器、后台管理的运维工作，这既有优势、也有劣势。所谓优势就是有现成的成品摆在你面前，你在做运维的过程中会对产品开发理解更加充分，然而劣势就在于对自身的技术提高帮助可能比较有限。这时学Python，更在于从运维转开发，这也是对自己职业生涯的一种新规划；
4、从事web全栈开发工作
以前开发web，Java是主角，但如今越来越多的web开发开始青睐于Python，究其原因其实也是因为网络数据量的日益庞大以及人工智能的普及，所以精通Python语言对于从事web全栈开发将有积极的影响。
具备学习Python的必要条件之后，就可以开始着手分阶段和步骤地系统学习
1、首先要学好Linux
Linux是作为开发者必须要掌握的操作平台，在这个平台上无论是开发web项目，运行SQL数据库还是部署爬虫、大数据分析、以及AI开发，都可以很好的实现；
2、掌握Python基础
作为一门编程语言的学习，大概可以分为几个部分：编程语法、面向对象的编程思想、常用设计模式、常用排序算法，这些内容展开有很多，在此不一一赘述；
3、掌握数据库SQL
内容有关系型数据库表的设计、增删改查以及SQL语句的编写、SQL和NoSQL数据库的使用场景和设计难点、Python对数据库的连接；
4、熟悉一些前端的知识
主要是HTML、CSS、Java和框架，了解时下流行的网页风格和特效；
5、了解web全栈开发
提醒大家，重点是掌握Django框架，以此来了解如何开发一个完备的企业级网站；
6、掌握人工智能（爬虫及搜索）
内容包括HTTP调试器用法、将爬虫抓取的数据建立索引并搜索、单机或分布式的索引引擎；
7、掌握大数据分析初步
内容包括分布式文件系统HDFS、分布式资源管理框架Yarn、搭建分布式消息队列Kafka、分布式计算框架Spark；
8、认识机器学习原理
建立机器学习思想、机器学习常用算法、Python做机器学习常用模块、海量数据基于分布式集群下做机器学习常用框架等；
9、了解深度学习是什么
这一部分比较前沿，比如深度学习框架TensorFlow等内容。
说了这么多最后还是要提示大家最重要的两点：
第一、英语基础不好的同学要考虑恢复你的“晨读制度”，因为Python也是一门近乎生活化的编程语言，不是背会几个常用单词就可以搞定的。当然，编程的专业词汇也必须要熟练，这样在学习以及日后工作的时候不会太窘迫；
第二、多敲代码！仅仅看会书、看懂视频是不够的。没有一定的代码量作为积累，做项目的时候很难有一个清晰顺畅的思路。
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