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本文整理自 InterviewGuide 仓库 docs/notes/04-experience/01-learn_experience/20210823 - 第二期-我学编程全靠B站了，真香.md（阿秀原创）。第一期聚焦 C/C++、Java、操作系统、计算机网络、数据结构与算法、MySQL、Linux，可在 docs/notes/04-experience/01-learn_experience/20210809 - 第一期-我学编程全靠B站了，真香.md 中查看完整内容。

对于自学编程的开发者来说，B 站几乎是一座不花钱的"网上大学"。本文以 InterviewGuide 仓库中阿秀亲测的 B 站课程清单为主体，按Python（基础、爬虫、数据分析、机器学习）→ Go 语言 → 前端（HTML/CSS/JavaScript、Vue）三大方向，完整梳理每个视频的定位、适用人群、推荐指数与配套书籍，并结合仓库中的 Golang 学习路线 与 免费学习资源清单 给出组合学习方案。读完本文，你可以获得一张可直接按需取用的"B 站选课表"，以及一套把视频、书籍、项目练习串起来的学习节奏。

0、先说两句：这篇文章的选课原则

在进入正式推荐前，有两点需要先说明白，这决定了下面所有推荐的"用法"：

1. 只推荐自己看过的。本文与第一期一样，坚持"我只看我了解的"，所有课程都是阿秀自己看过、或者身边人亲测后推荐过的，没有看过的课程不乱说、不乱推。
2. 视频配书籍，学习更完整。本文在推荐视频的同时会穿插一些经典书籍，纸质版在当当、京东均有售；如果想找电子版，可以到阿秀维护的 CS-Books 电子书仓库中检索（仓库地址在 免费资源文档 中有说明，其中收录了超过 1000 本计算机经典 PDF 电子书，详见 千本 PDF 资源）。

需要提醒的是：课程视频的 BV 号与讲师信息均来自仓库文档撰写时的记录，B 站上个别课程存在下架或改动的可能；万一某个链接失效，可以按"讲师名 + 课程名"在 B 站搜索，通常能找到搬运或更新版本。

1、Python：从零基础到机器学习，一条完整链路

阿秀接触 Python 的路径很有代表性：先是出于学习需要看基础视频，研一差点选了机器学习方向，因此看完了吴恩达老师的机器学习课程；最后阴差阳错选了数据库方向，又因为工作需要自学了爬虫，基本都是在 B 站和 YouTube 上看教学视频。

这段经历恰好串出了 Python 学习的完整链路：基础 → 爬虫 → 数据分析 → 机器学习/人工智能。

1.1 Python 基础

推荐视频：黑马程序员 Python 教程（可能是 B 站唯一一个播放量过千万的 Python 视频）

这门课是 B 站最火的 Python 视频之一，播放量超过 1000 万。它的课程设置非常有讲究：很多人觉得课程前半部分的 Linux 内容"没用"，但整套课程的目标是让学员毕业后能在实际工作中真正上手——如果只懂 Python，不懂工作中要用到的其他软件工具，是没办法完成工作的。

阿秀对这门课的评价：这位老师非常懂学生，学生在学习过程中哪些环节可能产生疑问，基本都被提前考虑到了。当你产生疑问时不要着急，耐心看下去，后面老师基本都会讲到。

• 地址：https://www.bilibili.com/video/BV1ex411x7Em
• 推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐
• 适用人群：Python 零基础入门，且希望毕业后能直接上手工作的同学

1.2 爬虫

推荐视频：崔庆才老师的爬虫视频

阿秀自述"学习爬虫只看了这一个视频，唯一一个爬虫相关的视频"，这一个视频就让他受益匪浅。视频以"姥姥级别的手把手带你抓数据"著称，老师条理清晰、层次分明，讲课听起来像一种"耳朵上的享受"。

• 地址：https://www.bilibili.com/video/BV1a7411f76Z
• 推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐
• 适用人群：想快速入门爬虫、跟着完整抓一次数据的同学

1.3 数据分析

阿秀当初在"爬虫工程师、数据分析工程师、数据挖掘工程师"三个方向里做过选择：爬虫精进太难、没人带；数据挖掘门槛太高；最终剩下数据分析。数据分析有Tableau 和 BI两大工具阵营，各有优缺点，他选择的是Tableau，因此下面的视频也基本基于 Tableau。

在开始看视频前，先记住一本"必读"书——《利用Python进行数据分析》。这本书之于数据分析行业，地位类似于《C++ Primer》之于 C++、《JavaScript高级程序设计教程》之于 JavaScript，是所有想进入数据分析行业的人的基础必备。

1、Python3数据分析教程实战数据

• 实战类视频，会教你最基本的数据分析思路。阿秀的观点是：实战就是最好的学习方法，学习编程最开始不应该叫"写代码"，而应该叫"抄代码"——多跟着敲一敲，进步自然快。
• 地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Tb411N7Qg
• 推荐指数：⭐⭐⭐⭐

2、用 Tableau 做大数据分析

• 看完上一个实战视频后可直接上手 Tableau。这个视频资料很全，阿秀完整跟做了一遍，做完后对 Tableau 这个"神器"佩服不已。他的原话是：Tableau 跟 Adobe PhotoShop 这类软件一样——用不好不是工具的问题，是你的问题。
• 地址：https://www.bilibili.com/video/BV16t41117mK
• 推荐指数：⭐⭐⭐⭐

3、Tableau商业智能与可视化应用实战

• Tableau 的商业化实战教程，一共七天的课程。阿秀不到三天就看完了，全程跟着做了一遍，成品保存在研究生实验室电脑里，可惜离校时忘记带走。可见这门课的可操作性之强。
• 地址：https://www.bilibili.com/video/BV1xb411v7YJ
• 推荐指数：⭐⭐⭐⭐

1.4 机器学习、人工智能

1、机器学习经典视频：吴恩达老师

吴恩达老师的机器学习课程被阿秀评价为"任意一个机器学习相关从业人员都应该看，优先级极高"。很多准研一的同学在暑假都会被导师要求先看这门课。配套书籍方面，南京大学周志华老师的《西瓜书》（《机器学习》）、李航老师的《统计学习方法》都是公认的入门书籍。

• 地址：https://www.bilibili.com/video/BV124411A75S
• 推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐
• 适用人群：准备入门机器学习、或研究生阶段想选 AI 方向的同学

2、莫凡教你搭建自己的神经网络

面对"神经网络、LSTM、Bi-LSTM"这些让人眼花缭乱的名词，最好的理解方法就是自己动手实践。莫凡正是这么想的，于是 B 站上这个神经网络搭建课程应运而生。用实践去理解抽象概念，是这门课的核心价值。

• 地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Lx411j7ws
• 推荐指数：⭐⭐⭐⭐
• 适用人群：想通过"搭一个神经网络"来理解深度学习名词的同学

3、【机器学习/Kaggle教学】kaggle案例实战班

在 20210801-到底学哪个语言.md 中阿秀提到：想把算法工程师作为从业方向，一定的实战能力必不可少，国内外知名比赛（阿里天池、JD 算法比赛、Kaggle 等）的参赛经历或奖牌是很大的加分项。这个视频是 B 站少有的几个不错的 Kaggle 实战视频，推荐有算法岗意向的同学认真看，最好跟着完整做一遍。

• 地址：https://www.bilibili.com/video/BV19b411z73K
• 推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐

Python 路线小结：零基础先看黑马基础视频打底；想接触数据采集就看崔庆才的爬虫；做数据方向以《利用Python进行数据分析》为必读书，配合三个 Tableau 实战视频上手；想冲算法岗则以吴恩达课程入门，用 Kaggle 实战练手。

2、Go 语言：为什么 21 年后它成了"卷不动 Java"的新选择

在展开推荐前，文档先回答了一个问题：校招/社招最卷的岗位是什么？19、20 年可能还有人说是算法岗（NLP、CV、推荐算法），但 21 年之后最卷的其实是 Java 开发岗——原因是算法岗没有"好学历 + 论文 + 知名比赛奖牌"很难上岸，大量算法岗同学弃坑转向开发岗，而开发岗里"好上手又方便找工作"的当属 Java，于是 Java 被卷得越来越狠。

Go 语言正是在这种背景下成为"转投"的典型代表。除了内卷的主观原因，还有一层客观原因：不少国内大厂开始把 Go 作为后端开发语言之一，字节跳动是国内最先使用 Go 的大厂之一，腾讯的很多部门也开始拥抱 Go。

这一判断在仓库的 Golang 学习路线 中也有呼应："虽然国内使用 Go 语言的公司远没有 Java 多，但这是一门生机勃勃的后端语言，字节跳动和腾讯率先拥抱 Go 语言其实就能说明一些东西了。"

阿秀在学 Go 之前先买了一波书，在校期间就看完了，主要就是下面这四本：

• 《Go语言实战》
• 《Go并发编程实战（第2版）》
• 《Go Web编程》
• 《Go语言高级编程》

这四本书与 Golang 学习路线 中"基础入门 + 进阶选看"的书单互为补充。B 站上的 Go 语言视频整体不多，阿秀翻遍了自己的 Go 收藏夹，最终留下这三个值得推荐的。

2.1 小白新手向：【尚硅谷】Golang入门到实战教程

尚硅谷这套教程定位是面向从未接触过其他编程语言的小白，所以讲得细致，方方面面都讲清楚。但反过来说，有的地方"太太太细致"，略显啰嗦，因此更适合纯编程小白。

• 地址：https://www.bilibili.com/video/BV1ME411Y71o
• 推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐
• 适用人群：完全没有编程基础的同学

2.2 有基础同学向：Go语言编程快速入门（Golang）

很多学 Go 的同学有其他语言基础，比如阿秀就是先学了一两年 C++ 再转 Go 的。对这类同学，从零基础的视频看起性价比太低。这门课的定位就是"你有其他语言基础"，所以很多基础语法一笔带过，三两句解释完，视频不长，仅六小时，很快就能看完。

• 地址：https://www.bilibili.com/video/BV1fD4y1m7TD
• 推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐
• 适用人群：有其他编程语言基础、想快速上手 Go 的同学

2.3 兼顾基础与效率：黑马程序员 20 个小时快速入门 go 语言

阿秀学 C++ 时就用黑马视频入门，学 Go 又轮到了黑马——"黑马，YYDS！"。这套教程结合了上述两个 Go 视频的优点，能同时兼顾零基础和有基础的同学。如果你想学 Go，又希望尽快上手干活，就推荐这门课。

• 地址：https://www.bilibili.com/video/BV1UW411x7v2
• 推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐

仓库佐证：这门黑马 Go 入门课（BV1UW411x7v2）在 Golang 学习路线 中同样被作为视频入门首选，并给出了上中下三部分完整地址：上 BV1UW411x7v2、中 BV1UW411x7Ve、下 BV17W411W7hm，配合其教案一起看效果更佳。

Go 路线小结：零基础看尚硅谷；有基础看六小时快速入门；想平衡效率和实战选黑马 20 小时课程。入门后建议配合 Golang 学习路线 的阶段划分推进：先计算机基础 → 基础语法 → 进阶编程（Gin、Gorm 等框架）→ 微服务，学完前三个阶段基本就可以去找 Go 开发工作了。

3、前端：HTML/CSS/JavaScript 打底，Vue 深入

前端的三大基础 HTML、CSS、JavaScript 的优秀视频在 B 站数不胜数，这里推荐阿秀看过的、觉得不错的前端视频。

3.1 黑马程序员 pink 老师：前端入门教程（H5+CSS3+移动端）

Pink 老师可以说是黑马前端的金牌讲师，口音友善、人和蔼，很多学前端的人都是从 Pink 老师开始的。这门"前端入门教程，零基础必看的 h5(html5)+css3+移动端前端视频教程"讲得很不错，阿秀开 2.0 倍速看完（因为本科就学过一些 HTML、CSS 概念，还会时不时手动快进）。

• 地址：https://www.bilibili.com/video/BV14J4114768
• 推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐
• 适用人群：前端零基础入门

3.2 黑马程序员 JavaScript 核心教程

上面 Pink 老师的课大致覆盖了 HTML、CSS、JavaScript 三大基础技能，但核心的 JS 概念讲得不够深入。因此阿秀建议后期再看一门JS 核心教程来补充核心概念——"这个必看！"

• 地址：https://www.bilibili.com/video/BV1k4411w7sV
• 推荐指数：⭐⭐⭐⭐
• 适用人群：已入门前端、需要补齐 JavaScript 核心概念的同学

3.3 Vue 相关

Vue 作为目前前端主流框架之一，很多成熟项目的前端开发都基于它。阿秀从后端出身的角度表示，很喜欢 Vue 的渐进式特性。他这段时间看的两个 Vue 视频如下。

1、电商平台数据可视化实时监控系统：Echarts-vue项目综合练习

这是黑马的实战类视频。阿秀直言自己学习编程基本靠 B 站和看书，统计下来在 B 站看的视频约 80% 出自黑马。这类实战视频如果从头到尾认真敲下来，收获会不小。

• 地址：https://www.bilibili.com/video/BV1bh41197p8
• 推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐

2、Vue源码解析（尚硅谷出品）

阿秀的学习习惯是：对一门新技术的底层源码感兴趣——学 C++ 时看侯捷老师的 STL 源码剖析视频和书籍，学 Golang 时慢慢看 Go 源码解析视频，学 Vue 时也去找了源码解析，还真找到了尚硅谷的这门课。虽然还没看完，但讲解非常不错。

• 地址：https://www.bilibili.com/video/BV1op4y1h7Fv
• 推荐指数：⭐⭐⭐⭐
• 适用人群：对 Vue 底层原理（渐进式实现）感兴趣的同学

前端路线小结：Pink 老师的课程打基础 → JS 核心教程补核心概念 → 黑马 Echarts+Vue 实战项目练手 → 学有余力再看 Vue 源码解析理解底层原理。这条链路也正好符合"先会用、再理解"的学习节奏。

4、学习策略总结：如何把"收藏夹吃灰"变成"真正学会"

结合本文推荐的三大方向课程，以及第一期（C/C++、Java、操作系统、计算机网络、数据结构与算法、MySQL、Linux）的内容，可以从阿秀的自学经验中提炼出几条可复用的学习策略：

1. 先"抄代码"再"写代码"：学习编程最开始不是写代码，而是抄代码。跟着视频逐行敲，多敲几遍，自然进步快。
2. 有疑问先看下去：好课程（如黑马 Python）通常会把学生的疑问点前置考虑，遇到不懂的先耐心看，后面老师基本会讲到，不要轻易弃课。
3. 视频 + 书籍 + 项目三件套：视频负责带你上手，经典书籍（如《利用Python进行数据分析》、Go 四本书）负责建立系统认知，实战项目（如 Kaggle 案例、Vue 可视化项目）负责把知识转化为能力。仓库中 Golang 学习路线 提供的"基础语法 → 练手项目（starcharts、wechat-go）→ 进阶框架（Gin、Gorm）→ 微服务"进阶路径就是这套打法的完整示范。
4. 按需取用，不贪多：B 站优秀的视频很多，本文推荐的也未必全，但"资料不在多而在于精"——把一两门学好就基本够用。如果大家有更好的视频推荐，也欢迎在仓库对应文章下留言交流。

最后，本文涉及的所有视频截图与书籍照片均存放于 picture 目录，各推荐课程的配套资源（如教案、电子书）可结合 免费资源清单 自行查找；国外优秀视频的推荐，则记录在 第三期（国外篇） 中，可对照阅读。

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