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