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“我,懂数据,不怕被裁”:这项核心能力到底有多香?

我见过市面上很多的 Python 讲解教程和书籍,他们大都这样讲 Python 的: 先从 Python 的发展历史开始,介绍 Python 的基本语法规则,Python 的 list, dict, tuple 等数据结构,然后再介绍字符串处理和正则表达式,介绍文件等 IO 操作,再介绍异常处理, 就这样一章一章往下说。

我见过市面上很多的 Python 讲解教程和书籍,他们大都这样讲 Python 的:

先从 Python 的发展历史开始,介绍 Python 的基本语法规则,Python 的 list, dict, tuple 等数据结构,然后再介绍字符串处理和正则表达式,介绍文件等 IO 操作,再介绍异常处理, 就这样一章一章往下说。

虽然这样的讲解很全面,但是单纯的理论说明经常很枯燥,让人越看越累,越累越不想看。

那么,有没有比这更好的方法呢?

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让 5200 多人选择的编程专栏

因为我也有过那段「自学」Python 的迷茫时期,所以我深知好的系统学习规划和生动的老师讲解,是事半功倍并且省下我们更多青春的关键。

所以我提炼出过往 5 年多的工作经验,并和远在美国学府进修的 AI 博士后老师一起撰写了这个《Python 全栈 60 天精通之路》专栏。

别人在介绍知识点时都会说「这东西是什么」,但我不想这样做。 我觉得「为什么这东西是这样」或者「在什么场景、适应什么需求、有什么好处,才会用这东西」,反而更能让你们对知识本身有更深刻的理解。

1. 每天 1 小时

我将整个 Python 内容按天划分为 60 天。即使你是上班族或者课业量较大的学生,也能轻松完成当天的课程任务。

少刷 1 小时动森或抖音,就能让你在成为 Python 全栈工程师的路上比别人更快几倍!

2. 案例教学

纯碎的理论知识学起来很枯燥,但是结合一个个的小案例,以此切入,会让你学起来更爽。

3. 有趣

图文并茂,演示动画,加上有趣的例子、有趣的小项目,学起来更有乐趣。

4. 自成体系

就像侦探片那样,一步一步,一环扣一环地铺开 Python 技术栈。

5. 面试与实战结合

深度剖析 30道最高频 Python 面试题+ 20道 LeetCode 高频面试题+20道机器学习高频面试题。 打通理论知识,案例实战,一线互联网公司的面试题等整个体系,学以致用,理论和实战、面试相结合。

展开全文

6. 业务项目实战

不仅会有实战环境部署方案,还有实际的项目:Python GUI 开发项目,Flask 在互联网公司敏捷开发,Kaggle 数据分析项目,机器学习分类、聚类手把手实战项目。

7. 60 天知识脉络图

对照这个 60 天的知识脉络图,你可以从头来学,也可以根据自己的实际情况选择性的学习,Python 从基础到人工智能各阶段所需要的知识点都包含在内,无须再别处寻找资料。

“我,懂数据,不怕被裁”:这项核心能力到底有多香?

目录大纲

一 Python 基础篇

Day 1:Python 两大特性和四大基本语法

Day 2:Python 四大数据类型总结

Day 3:list 和 tuple 的基本操作、深浅拷贝和切片操作详细等 5 个方面总结

Day 4:list 和 tuple 的 13 个经典使用案例

Day 5:dict 和 set 基本操作、字典视图等 6 个方面详解总结

Day 6:dict 和 set 的 15 个经典使用例子

Day 7:数学运算、逻辑运算和进制转化相关的 16 个内置函数

Day 8:16 个类型函数和 10 个类对象相关的内置函数大盘点

Day 9:Python 字符串和正则介绍总结

Day 10:Python 文件操作 11 个案例总结

Day 11:Python 时间模块使用逻辑大盘点

二 Python 实战环境搭建

Day 12:Python 四种常用开发环境总结

Day 13:Python 包安装的 2 个实际案例(包括安装遇到的各种问题及解决方法)

Day 14:7 个 Web、爬虫、打包工具 PyInstaller 等包介绍和入门案例总结

Day 15:8 个数据分析、机器学习和深度学习包和框架和入门案例总结

Day 16:PyInstaller 打包过程详解

三 Python 进阶篇

Day 17:Python 列表生成式高效使用的 12 个案例

Day 18:Python 对象间的相等性比较等使用总结

Day 19:yield 关键字和生成器,nonlocal 关键字和 global 关键字使用总结

Day 20:Python 函数的 5 类参数使用详解

Day 21:5 个常用的高阶函数,3 个创建迭代器的函数

Day 22:Python 多线程和协程 6 方面使用逻辑通俗易懂总结

Day 23:Python 应用迭代器和生成器的 9 个案例

Day 24:Python 30 道高频面试题及详细解答

Day 25:Python 最被低估的模块 collections 3 个常用类总结及案例解读

Day 26:Python 装饰器的本质解密,结合 3 个装饰器的案例

Day 27:Python 常见的 10 个坑点合集和 logging 日志管理模块的使用总结

Day 28:Python 后端框架 Flask 和前端 HTML+CSS+JS 数据交互案例讲解和实战

四 Python 数据分析篇

Day 29:NumPy 通过这五大功能顺利入门 + 10 道练习题

Day 30:NumPy 进阶高效使用逻辑,掌握这 5 方面功能

Day 31:NumPy 广播机详细解读,10 道练习题和数据集小案例

Day 32:Pandas 读写文件 5 类问题及 30 个参数和案例使用总结

Day 33:Pandas 两个核心数据结构 iterrows 和 itertuples 比较,特有的 set_index、reset_index、reindex 操作

Day 34:Pandas 实战 Kaggle titanic 幸存预测之 7 步数据清洗

Day 35:Pandas 实战 Kaggle titanic 数据探索性分析

Day 36:Pandas 与数据读取、选取、清洗、特征工程相关的 12 个实用小功能

五 数据分析实战篇

Day 37:Matplotlib 绘图原理总结,18 种绘图常用的技巧

Day 38:绘图神器 pyecharts 快速上手的方法总结、参数配置技巧,绘制常用的 10 类图案例

Day 39:Pandas 实战 Kagge 百万级影评数据集之数据清洗和特征工程

Day 40:Pandas 实战 Kaggle 百万级影评数据集之 10 大维度探索分析

Day 41:PyQt 制作 GUI 实战 – 通过制作小而美的计算器学会使用 PyQt

六 基础算法篇

Day 42:程序员必知必会的基本算法知识大盘点

Day 43:8 个排序算法原理总结,包括 Python 完整代码实现

Day 44:掌握算法必考的动态规划算法,2 大核心要点和 3 个经典案例总结

Day 45:面试必考 Leetcode 算法题实战和分析总结

七 机器学习算法篇

Day 46:必备统计学知识:概率、期望、方差、标准差、协方差、相关系数、t 检验、F 检验、卡方检验

Day 47:机器学习必备的数学基础知识:最常用的求导公式,矩阵特征值分解等

Day 48:机器学习不得不知的概念:样本空间、特征向量、维数、泛化能力、归纳偏好等

Day 49:机器学习之 9 种常见的概率分布及图形绘制展示

Day 50:OLS 线性回归实战上篇:机器学习回归原理详细介绍,包括假设和原理,梯度下降求权重

Day 51:OLS 线性回归实战下篇:手写不调包实现线性回归算法实战

Day 52:贝叶斯分类案例解析和编写

Day 53:贝叶斯算法实战:实现单词拼写纠正器

Day 54:高斯混合模型聚类原理分析和求解总结

Day 55:聚类模型实战:不调包实现多维数据聚类案例

Day 56:机器学习降维算法之 PCA 原理推导和案例解析

Day 57:Kaggle 机器学习项目实战:从数据预处理,到模型选择,调参技巧,训练技巧和结果分析

Day 58:AI 专家 Alicia 总结:深度学习背景知识,反向传播算法,训练神经网络常用技巧等经验总结

Day 59:使用 TensorFlow、PyTorch 深度学习进行项目实战

八 经验分享

Day 60:美国名校博士、AI 专家 Alicia 关于如何学习数学、机器学习、数据分析、前言深度学习技术的总结和展望

Day 61:专栏总结和 zglg 过往 5 年一线互联网公司算法开发经验分享

限时福利

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1. 陪伴式教学

专栏内容将采取打卡式的授课方案,将700 多个知识点拆解为60 天的学习任务,你只需按照规划好的学习进度阅读即可,既轻松又不会增添太多的学习负担,尤其适合正在工作或上学的你。

不仅有原理解析还配有相应的实战案例,能够让你快速掌握怎样选择解决方案运用于不同的业务场景中。

2. 经验丰富的讲师资源

我和另一位在美国就读 AI 的博士后一起合力创作此专栏。我主要负责 Python 数据处理等模块,因为我本人在这块已经有 5 年多的工作经验,熟知业务中经常会遇到的问题有哪些,并且也提炼出一套更适合大部分开发者的解决问题的思维方案。

另一位作者 Alicia 目前正在美国进修 AI 博士后,她会负责 Python 机器学习算法这块。因为她本专业就是数学,后来深耕机器学习这方向,有着大量的科研和开发经验。

3. 360度全方位答疑服务

目前已经有 5200 多位同学在群内一起打卡交流,若遇到不懂的问题只要往群里一抛,很快就会得到其他同学和老师的专业详细解答。回复问题的时间,平均都在9分钟之内。

而且还会每隔一段时间将之前群内的问题汇总打包,以供后面能重复查阅 ▼

4. 订阅福利

现在订阅此专栏,不仅能享受限时 5 折,还将获得价值400 元的热门题库, 这里面包含了 450 多道面试和工作中必备的问题答案。更方便你平时查阅相关问题快速找到解决方案。

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Python 将是你入门编程世界的一门最简单的编程语言。

因为在这儿,你将更容易的学会 Python!

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1. 怎样获取福利?

订阅专栏后可联系小助手「 GitChatty6」,发送入群口令即可获取 额外福利

2. 如何阅读专栏?

本专栏可在 GitChat 服务号、App 及网页端上多端阅读。

3. 专栏内容有多少?

本专栏为图文内容,总共 60 篇课时。

4. 专栏有效期多久?

本专栏一经购买,即可享受永久阅读权限。

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作者: 中国四川网

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