手把手教你学Python(进阶篇)视频教程_网页翻译插件,翻译工具,网页插件

手把手教你学Python(进阶篇) 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…

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手把手教你学Python进阶篇课程介绍

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Python面向对象之类和对象

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Python面向对象之实例变量

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Python面向对象之类变量

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Python面向对象之类的方法

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Python面向对象之类的继承

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Python面向对象之对象的拷贝

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Python面向对象之本章小结

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Python面向对象之习题讲解1

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Python面向对象之习题讲解2

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Python操作数据库之数据库基础

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Python操作数据库之结构化查询语言SQL

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Python操作数据库之核心API

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Python操作数据库之案例解析

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Python操作数据库之本章小结

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Python操作数据库之习题讲解

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Numpy入门与实践之数组对象-ndarray

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Numpy入门与实践之索引和切片(上)

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Numpy入门与实践之索引和切片(下)

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Numpy入门与实践之通用函数

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Numpy入门与实践之数组运算

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Numpy入门与实践之本章小结

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Numpy入门与实践之习题讲解

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Pandas入门与实践之Series和Index介绍

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Pandas入门与实践之Series中数据访

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Pandas入门与实践之DataFrame创建与访问

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Pandas入门与实践之DataFrame中属性与方法

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Pandas入门与实践之DataFrame的合并

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Pandas入门与实践之Pandas缺失值处理

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Pandas入门与实践之Pandas中的分组操作

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Pandas入门与实践之Pandas中的合并操作

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Pandas入门与实践之Pandas综合案例

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Pandas入门与实践之本章小结

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Pandas入门与实践之课后习题

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数据可视化之Pyplot绘图基础

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数据可视化之绘制线形图

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数据可视化之绘制直方图

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数据可视化之绘制条形图

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数据可视化之绘制饼状图

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数据可视化之绘制散点图

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数据可视化之生成词云图

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数据可视化之本章小结

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数据可视化之习题讲解

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机器学习库之机器学习基础

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机器学习之鸢尾花分类(上)

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机器学习之鸢尾花分类(中)

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机器学习之鸢尾花分类(下)

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机器学习之波士顿房价预测(上)

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机器学习之波士顿房价预测(下)

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机器学习之手写数字识别

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机器学习之本章小结

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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作者: 791650988

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