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