阶段目标
基础阶段不是为了刷语法，而是为了把自己训练成能独立完成小项目的人。
Day 1-14：Python 基础
重点内容：
- Python 安装与开发环境配置。
- 变量、数据类型、条件判断、循环、函数。
- 列表、字典、类、文件读写、JSON、异常处理。
- 日志文件分析。
- GitHub 上传与项目整理。
推荐产出：
- Todo 管理器。
- 日志分析脚本。
- 一个结构清晰的 Python 小项目仓库。
Day 15-28：数据处理与可视化
重点内容：
- NumPy 数组和计算。
- Pandas 数据读取、清洗、统计分析。
- Matplotlib 折线图、柱状图和可视化实践。
推荐产出：
- 销售数据分析项目。
- 财务分析项目。
- 一份图表化分析报告。
Day 29-35：机器学习与 AIGC 基础
重点内容：
- 监督学习。
- 分类与回归。
- 神经网络概念。
- 模型训练流程。
最低要求：
能用自己的话解释“数据、特征、训练、评估、推理”的关系。
验收标准
完成这个阶段后，应该能做到：
- 看懂常见 Python 项目结构。
- 用 Pandas 处理 CSV / Excel 类数据。
- 用图表解释数据结果。
- 把代码、README、截图提交到 GitHub。