职业技能学习路径规划工具，用户输入目标岗位，如AI工程师，结合现有技能水平，推荐分阶段学习资源（课程/书籍/项目），设置学习进度提醒。

这是一个结合创新思维与战略管理的职业技能学习路径规划程序，通过模块化设计实现目标岗位匹配、技能评估、资源推荐和进度提醒功能。以下是完整实现：

import datetime from typing import Dict, List, Tuple

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资源管理模块：存储岗位技能与学习资源

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TARGET_RESOURCES = { "AI工程师": { "初级": { "技能要求": ["Python基础", "线性代数", "概率论", "机器学习入门"], "资源": { "课程": ["Coursera《机器学习》（Andrew Ng）", "B站《Python数据分析》"], "书籍": ["《机器学习实战》", "《统计学习方法》（李航）"], "项目": ["Kaggle泰坦尼克号生存预测", "房价预测线性回归项目"] }, "周期": "3个月" }, "中级": { "技能要求": ["TensorFlow/PyTorch", "神经网络", "数据预处理", "模型评估"], "资源": { "课程": ["Udacity《深度学习纳米学位》", "Fast.ai实践课程"], "书籍": ["《深度学习》（花书）", "《动手学深度学习》"], "项目": ["图像分类CNN项目", "NLP情感分析项目"] }, "周期": "4个月" }, "高级": { "技能要求": ["模型优化", "分布式训练", "MLOps", "论文复现"], "资源": { "课程": ["Coursera《Machine Learning System Design》", "MIT《深度学习》"], "书籍": ["《机器学习系统设计》", "《深入理解Transformer》"], "项目": ["工业级推荐系统", "大模型微调项目"] }, "周期": "6个月" } }, "产品经理": { "初级": { "技能要求": ["需求分析", "原型设计", "用户调研", "PRD撰写"], "资源": { "课程": ["网易云课堂《产品经理入门》", "三节课《产品思维》"], "书籍": ["《启示录》", "《用户体验要素》"], "项目": ["校园APP需求文档", "模拟产品迭代计划"] }, "周期": "2个月" } # 可扩展其他岗位... } }

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输入处理模块：获取用户需求

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def get_user_input() -> Tuple[str, str]: """获取用户输入的目标岗位和当前技能阶段""" target_job = input("请输入目标岗位（如AI工程师）：").strip() current_level = input("请输入当前技能阶段（入门/初级/中级/高级）：").strip() return target_job, current_level

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验证模块：检查输入有效性

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def validate_input(target_job: str, current_level: str) -> bool: """验证目标岗位是否存在、阶段是否有效""" if target_job not in TARGET_RESOURCES: print(f"错误：暂不支持{target_job}岗位，可选岗位：{list(TARGET_RESOURCES.keys())}") return False valid_levels = ["入门", "初级", "中级", "高级"] if current_level not in valid_levels: print(f"错误：阶段需为{valid_levels}之一") return False return True

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技能评估模块：匹配学习阶段

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def assess_learning_phase(target_job: str, current_level: str) -> str: """根据当前阶段确定下一个学习目标阶段""" phase_order = ["入门", "初级", "中级", "高级"] current_idx = phase_order.index(current_level) next_idx = min(current_idx + 1, len(phase_order) - 1) # 最高到高级 return phase_order[next_idx] if current_idx < len(phase_order)-1 else "已达标"

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路径推荐模块：生成学习资源清单

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def recommend_learning_path(target_job: str, next_phase: str) -> Dict: """根据岗位和目标阶段推荐资源""" if next_phase == "已达标": return {"提示": f"恭喜！您已达到{target_job}高级阶段"} return TARGET_RESOURCES[target_job][next_phase]

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进度提醒模块：设置学习计划提醒

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def set_learning_reminder(phase_resources: Dict, next_phase: str): """生成进度提醒（模拟每日/周任务）""" if next_phase == "已达标": return start_date = datetime.date.today() end_date = start_date + datetime.timedelta(days=30*int(phase_resources["周期"].split("月")[0])) print(f"\n📅 学习周期：{phase_resources['周期']}（{start_date}至{end_date}）") print("⏰ 每日提醒：") print(f"1. 完成1节{phase_resources['资源']['课程'][0]}课程") print(f"2. 阅读10页{phase_resources['资源']['书籍'][0]}") print(f"3. 推进{phase_resources['资源']['项目'][0]}的1个小模块")

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主程序：整合流程

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def main(): print("=== 职业技能学习路径规划程序 ===") target_job, current_level = get_user_input()

if not validate_input(target_job, current_level):
    return

next_phase = assess_learning_phase(target_job, current_level)
print(f"\n🎯 目标岗位：{target_job} | 当前阶段：{current_level} | 下一阶段：{next_phase}")

phase_resources = recommend_learning_path(target_job, next_phase)
if "提示" in phase_resources:
    print(phase_resources["提示"])
    return

# 输出推荐资源
print("\n📚 推荐学习资源：")
print(f"• 技能要求：{', '.join(phase_resources['技能要求'])}")
print(f"• 课程：{', '.join(phase_resources['资源']['课程'])}")
print(f"• 书籍：{', '.join(phase_resources['资源']['书籍'])}")
print(f"• 项目：{', '.join(phase_resources['资源']['项目'])}")

# 设置提醒
set_learning_reminder(phase_resources, next_phase)

if name == "main": main()

README文件（使用Markdown）

职业技能学习路径规划程序

项目简介

基于创新思维与战略管理的路径规划理论，通过模块化设计实现「目标岗位-技能评估-资源推荐-进度提醒」闭环，帮助用户系统化提升职业技能。

安装步骤

安装Python 3.8+
下载career_path_planner.py文件
无需额外依赖（使用标准库）

使用说明

运行程序：python career_path_planner.py
输入目标岗位（如AI工程师）
输入当前技能阶段（入门/初级/中级/高级）
查看推荐资源和进度提醒

模块说明

模块	功能
资源管理	存储岗位技能与学习资源
输入处理	获取用户目标与当前阶段
技能评估	匹配下一阶段学习目标
路径推荐	生成课程/书籍/项目清单
进度提醒	制定学习计划与周期

扩展指南

新增岗位：在TARGET_RESOURCES中添加岗位键，按阶段填充资源
自定义提醒：修改set_learning_reminder函数的提醒逻辑
集成通知：可扩展邮件/钉钉提醒（需添加smtplib等库）

核心知识点卡片

路径规划理论
- 描述：将职业成长拆解为「入门-初级-中级-高级」阶段，每个阶段聚焦核心技能突破
- 应用：程序中通过 "assess_learning_phase"函数实现阶段递进
技能-资源映射
- 描述：用字典结构关联「技能要求」与「课程/书籍/项目」资源
- 应用： "TARGET_RESOURCES"存储岗位的阶段化资源池
模块化设计
- 描述：将功能拆分为独立函数（输入、验证、推荐、提醒），提升复用性
- 应用：每个函数专注单一职责（如 "validate_input"仅做输入校验）
进度可视化
- 描述：通过 "datetime"计算学习周期，用文字模拟每日任务提醒
- 应用： "set_learning_reminder"生成可执行的计划清单

使用说明

运行程序后，按提示输入目标岗位（如 "AI工程师"）和当前阶段（如 "入门"）；
程序会自动推荐下一阶段的学习资源（如初级阶段的课程/书籍/项目）；
输出包含学习周期（如3个月）和每日提醒任务；
若输入阶段为 "高级"，会提示「已达标」。

该程序通过阶段化拆解和资源精准匹配，将创新思维中的「目标导向」与战略管理的「路径落地」结合，帮助用户避免学习碎片化。可根据需求扩展更多岗位（如产品经理、数据分析师）的资源库。关注我，有更多编程干货等着你！