包含课程

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  809人 学习人数

  4.6分 课程评分
  手把手教你学Python（基础篇）

  人工智能时代，编程已成为一项基本技能。 * 国内一些发达省市，已将编程纳入中小学教材； * 编程门槛大幅降低，已不再是计算机行业的专利； * 学编程训练思维，受益终生； * 掌握编程可有效，提升工作效率。 Python，人工智能时代最佳的编程入门语言。 * 设计人性化，语法简单，容易掌握，近年来热度不断攀升； * 丰富的内置标准库，强大的第三方库，大大缩减编程工作量； * 网络爬虫、数据处理、科学计算方面的优势，适用于各行各业； * 强大的技术体系，能够胜任Web开发、系统运维、人工智能等主流领域 本系列课程的主要内容安排。  * 0_Python数据处理课程介绍 第1章 Python简介与环境搭建 * 1_1_Python简介 * 1_2_Python工具下载与环境搭建 * 1_3_第一个Python程序 * 1_4_集成开发工具的介绍和使用 * 1_本章小结 第2章 Python语法基础 * 2_1_输入输出函数 * 2_2_变量和注释 * 2_3_数据类型（上） * 2_4_数据类型（下） * 2_5_运算符（上） * 2_6_运算符（下） * 2_7_本章小结 第3章 Python流程控制 * 3_1_章节介绍 * 3_2_选择结构 * 3_3_循环结构 * 3_4_循环控制语句 * 3_5_综合案例 * 3_6_本章小结 * 3_7_课后习题讲解1 * 3_8_课后习题讲解2 第4章 Python基本数据结构 * 4_1_列表（上） * 4_2_列表（下） * 4_3_元组 * 4_4_字符串（上） * 4_5_字符串（下） * 4_6_集合 * 4_7_字典 * 4_8_本章小结 * 4_9_练习讲解1 * 4_10_练习讲解2 第5章 Python中的函数 * 5_1_函数定义与调用 * 5_2_参数类型和参数传递（上） * 5_3_参数类型和参数传递（中） * 5_4_参数类型和参数传递（下） * 5_5_变量作用域与递归 * 5_6_特殊函数 * 5_7_本章小结 * 5_8_练习讲解1 * 5_9_练习讲解2 * 5_10_练习讲解3 第6章 Python异常处理 * 6_1_错误和异常 * 6_2_异常处理机制（上） * 6_3_异常处理机制（下） * 6_4_本章小结和练习 第7章 Python常见标准库 * 7_1_模块 * 7_2_数学库-math * 7_3_时间库-time * 7_4_随机数库-random * 7_5_集合扩展库-collections * 7_6_本章小结 * 7_7_练习讲解1 * 7_8_练习讲解2 第8章 Python文件操作 * 8_1_文本文件操作 * 8_2_文件和文件夹常用操作方法 * 8_3_Excel文件的读取操作 * 8_4_Excel文件的写入操作 * 8_5_本章小结 * 8_6_练习讲解1 * 8_7_练习讲解2 * 8_8_练习讲解3

  手把手教学

  Python入门

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  编程语言

  Python

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  1284人 学习人数

  4.7分 课程评分
  手把手教你学Python（进阶篇）

  人工智能时代，编程已成为一项基本技能。Python，人工智能时代最佳的编程入门语言。本系列课程分为三部分：手把手教你学Python（基础篇）、手把手教你学Python（进阶篇）、手把手教你学Python（实战篇）。面向零基础用户，从无到有，从易到难，层层递进，带你遨游Python世界；采用案例驱动，即学即练即用，将学习落到实处。人工智能时代，编程已成为一项基本技能。 * 国内一些发达省市，已将编程纳入中小学教材； * 编程门槛大幅降低，已不再是计算机行业的专利； * 学编程训练思维，受益终生； * 掌握编程可有效，提升工作效率。 Python，人工智能时代最佳的编程入门语言。 * 设计人性化，语法简单，容易掌握，近年来热度不断攀升； * 丰富的内置标准库，强大的第三方库，大大缩减编程工作量； * 网络爬虫、数据处理、科学计算方面的优势，适用于各行各业； * 强大的技术体系，能够胜任Web开发、系统运维、人工智能等主流领域 本系列课程的主要内容安排。   基础篇： * 语法基础 * 程序结构 * 基本数据结构 * 函数与异常处理 * 常见库操作 * 文件操作 *  …………    进阶篇： * 面向对象思想 * 数据库操作 * Numpy库介绍 * Pandas库介绍 * 数据可视化 * 机器学习算法 * …………    实战篇： * 网络爬虫原理 * Requests库学习 * 电影网站信息抓取 * Scrapy爬虫框架 * 研招网数据抓取 * 学位论文数据抓取 * ………… 课程教学特点： * 零基础，从无到有，从易到难，层层递进，带你遨游Python的世界； * 理论联系实践，案例驱动，即学即练即用，将学习落到实处； * 提供学习交流平台，在线答疑，自学途中不迷茫； 本课程适用人群： * 计算机相关专业的新生 * 准备转型从事数据处理的职场人员 * 各行各业在职数据处理人员 * 希望从事科学研究的人员 * 程序设计爱好者 课程目录安排如下： 第9章 Python面向对象 * 9_1_类和对象 * 9_2_实例变量 * 9_3_类变量 * 9_4_类中的方法 * 9_5_类的继承 * 9_6_对象的拷贝 * 9_7_本章小结 * 9_8_练习讲解1 * 9_9_练习讲解2第10章 Python操作数据库 * 10_1_数据库基础 * 10_2_结构化查询语句SQL * 10_3_Python操作数据库核心API * 10_4_Python操作数据库案例 * 10_5_本章小结 * 10_6_练习讲解第11章 Numpy入门与实践 * 11_1_数组对象-ndarray * 11_2_索引和切片（上） * 11_3_索引和切片（下） * 11_4_Numpy中的通用函数 * 11_5_数组运算 * 11_6_本章小结 * 11_7_练习讲解第12章 Pandas入门与实践 * 12_1_Series和Index介绍 * 12_2_Series数据访问和常用方法 * 12_3_DataFrame创建与数据访问 * 12_4_DataFrame中的属性和方法 * 12_5_DataFrame的合并 * 12_6_Pandas加载数据和缺失值处理 * 12_7_Pandas中分组操作 * 12_8_Pandas中数据合并操作 * 12_9_Pandas综合案例 * 12_10_本章小结 * 12_11_练习讲解第13章 数据可视化-matplotlib * 13_1_pyplot绘图基础 * 13_2_绘制线形图 * 13_3_绘制直方图 * 13_4_绘制条形图 * 13_5_绘制饼状图 * 13_6_绘制散点图 * 13_7_生成词云图 * 13_8_本章小结 * 13_9_练习讲解第14章 机器学习库 Scikit-learn * 14_1_机器学习基础 * 14_2_鸢尾花数据读取和可视化 * 14_3_自己写KNN算法实现 * 14_4_调用sklearn中的KNN算法 * 14_5_波士顿房价预测问题 * 14_6_手写数字识别 * 14_7_本章小结 

  Matplotlib

  Python数据分析

  机器学习

  Python进阶

  Pandas

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