手把手教你学Python(进阶篇)
课时介绍
课程介绍
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
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