你将收获

掌握Python编程基础知识

学习Python自动化操作Excel技巧

学习Python Django开发Web框架

学习Python进行机器学习开发,跨入人工智能开发领域

适用人群

初学者,零基础入门者,对人工智能有学习需要的人群

课程介绍

课程介绍

本课程采用实践导向的教学方法,所有内容均在Python编辑器中完成,不讲枯燥理论,确保学习过程生动有趣。为了便于大家利用碎片时间学习,每节课程时长控制在3-5分钟内,部分课程时长稍长但也尽量不超过10分钟,降低学习疲劳感,提高学习成就感。

适合人群

  • Python初学者:对于没有任何编程经验或初次接触Python的学习者,本课程将从最基础的安装环境开始讲起,帮助您轻松入门。

  • 零基础入门者:无论您是否有其他编程语言的基础,本课程都将从零开始,逐步引导您进入Python的世界。

  • 实战主义者:课程注重实践,通过丰富的实战案例和项目演练,您将能够快速掌握Python编程技能,而无需深入繁杂的理论。

  • 希望掌握Python自动化技术的学习者:通过课程中的综合项目,您将学习到如何利用Python实现各种自动化任务,提高工作效率。

  • 对Web开发感兴趣的初学者:课程将介绍Python流行的Web框架,帮助您从零搭建自己的Web应用。

  • 人工智能和机器学习的爱好者:课程包含了AI和机器学习的入门内容,通过实战项目,您将初步掌握相关技术,了解其应用场景。

  • 职场提升者:对于希望通过学习Python提升职业技能的在职人员,本课程提供了全面的知识体系和实战经验,帮助您在工作中脱颖而出。

  • 自学成才者:课程设计适合自学,提供详尽的步骤和指导,您可以根据自己的节奏安排学习计划。

  • 通过三个综合实践项目,您将全面掌握Python自动化、Web框架使用以及人工智能和机器学习的基本应用,为进一步深入学习和职业发展打下坚实基础。

课程结构

Python基础知识(前44讲)

  1. 简介:课程介绍和Python的应用领域。 简介:探索Python的基本概念和应用场景。

  2. 开发环境安装:详细步骤如何在不同操作系统上安装Python环境。 安装:介绍如何在各种操作系统上安装和配置Python开发环境。

  3. 基础编程: 第一个Python程序:编写并运行第一个简单的Python程序。 Python代码如何执行:探索Python代码的执行过程。

  4. 变量与数据类型: 变量:定义变量及其命名规则。 输入:处理用户输入。 类型转换:转换不同数据类型。 字符串:字符串操作和常用方法。 格式化字符串:使用格式化符号和方法输出字符串。 字符串常用方法:查找、替换、拆分等字符串方法。

  5. 运算与条件: 运算操作:基本的算术、逻辑和位运算。 运算符优先级:探索运算符的优先级和括号的使用。 数学相关函数:常见数学函数和运算符。 条件语句if:使用条件语句控制程序流程。 逻辑运算:与、或、非逻辑运算符的应用。 比较运算:比较运算符的使用和结果。

  6. 循环: 课程复习:回顾前面学习内容。 While循环:使用循环直到条件不满足。 猜数字游戏:实现简单的猜数字游戏。 汽车游戏:模拟汽车行驶的循环和条件语句。 For循环:迭代序列和集合。 嵌套循环:处理复杂任务的循环嵌套。

  7. 数据结构: 列表:定义、索引和切片。 二维列表:使用列表表示二维数据。 列表常用方法:添加、删除、排序等列表操作。 元组:创建、访问和不可变性。 解包:从元组或列表中解包元素。 字典:基本操作和常用方法。 表情转换:将表情符号转换为文本表示。

  8. 函数与参数: 函数:定义、调用和返回值。 参数:位置参数和默认参数的使用。 关键字参数:传递和解构参数。 返回语句:返回值和终止函数执行。 利用函数重构代码:优化现有代码。 异常处理:处理程序中的错误和异常。 注释:单行和多行注释解释代码作用。

  9. 面向对象编程: 类:定义、属性和方法。 构造函数:初始化对象属性。 类继承:派生新类。

  10. 模块与包: 模块:创建和导入自定义模块。 包:组织和管理Python包。 内置模块:常用Python模块。 目录操作:处理文件和目录操作。 Python包管理pip:管理Python包和依赖。

课程实践(第45讲起)

  • Python自动化:通过实战项目,学习使用Python处理Excel文件,掌握数据自动化处理的技能。
  • Web开发:学习使用Django框架进行Web开发,完成一个简单的在线商店项目。课程还将介绍HTML、CSS等Web开发的基础知识,帮助学员建立完整的Web开发技能体系。
  • 机器学习:引导学员进入人工智能领域,利用Python进行机器学习项目开发。通过编写程序,学会使用机器学习算法预测用户对音乐类型的喜好,并完成推荐系统的构建。通过这一系列实战项目,学员将初步掌握Python在机器学习中的应用。

课程目录