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