今晚的咨询很特别，特别在沟通了和我工作经历相关的知识，而且还讨论了一些考研的问题，有一种回到校园的感觉。

考研的部分这里就不说了，主要说一下学习计划和配套资料。

咨询一共分为3个阶段：确定目标、学习计划和结尾答疑。下面是每个阶段的总结和资料：

确定目标

曾经学过一次C++，是一个痛苦的经历，这次想直接学点有用的。

学习计划

针对这个目标，学习以下内容，可以快速达到实用的水平。

基础

就像学英语一样，无论多着急都要看一遍26个字母，学Python也一样。基础不能跳过，只不过你不是程序员的情况下， 不需要学背后的原理。

下面这套课程，适合你的情况：

  • 基础知识：听懂就行，不要跟着做。链接

自动化办公

这套课重点在于理解基础到底怎么用的，也是重在看懂，有时间可以跟着做一遍。

学习这一套课程就可以了：给小白的《50讲Python自动化办公》，视频和配套资料如下：

Python+Excel数据分析

数据分析是个非常宽泛的方向，这里推荐一套办公通用的数据分析课程。

地理信息专用库

处理地理信息时，Python 提供了一系列强大的第三方库，可以帮助进行空间数据分析、地图制作、遥感数据处理等。

下面是我比较熟悉的6个库：

  1. Geopandas：扩展了 Pandas 库的功能，专门用于地理空间数据的处理，支持对几何对象进行空间操作和分析 。

  2. Shapely：用于几何对象的创建、操作和分析，支持点、线和多边形等几何对象。

  3. PyProj：提供坐标转换功能，允许在不同的坐标参考系 (CRS) 之间转换坐标 。

  4. Folium：用于创建交互式地图的库，允许用户使用 Python 和 Leaflet.js 创建和操作交互式地图。

  5. osmnx：用于检索、分析和可视化 OpenStreetMap (OSM) 数据的库。

  6. NetworkX：用于创建、操作和研究复杂网络的结构、动态和功能的库，也可用于空间网络分析。

这些库在地理空间数据分析和 GIS 领域中非常有用，可以帮助你处理和分析地理信息，制作地图，以及进行空间建模和可视化。

结尾答疑

这部分的答疑和技术关系不大，不做记录，只补充一点建议：学习Python，也不要耽误太多时间，针对常见问题，会在网上找代码复制粘贴就可以了。

  • 而且以后遇到具体需求，也可以继续找我咨询，我的微信如下，👇。

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