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3 个月如何从小白到 Python 高手?清华博士带你入门带你飞!

2018-01-13 10:00 算法与数据结构


在我看来,基本上可以负责任地认为,Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能,Python 都可以胜任。或许是因为这种万能属性,周围好更多的小伙伴都开始学习 Python。


那Python 现在到底有多热呢?微软开启了一个针对 Excel 功能的话题,用以收集用户的反馈。随后有用户提议让 Python 成为 Excel 的一种脚本语言,不仅可以作为 VBA 的替代品,而且也可以作为字段函数(= SUM(A1:A2))的替代方案。该提议得到了众多用户的支持,得票支持率高于排名第二的提议的两倍。


现在,Python 的这把火已经烧到了程序员的圈子外。根据国务院《新一代人工智能发展规划的通知》,可以想见人工智能教育往低幼渗透的例子只会越来越多。小学生学 Python 是培养编程兴趣和思维,为了你自己的发展前景,或许你才是最该学 Python 的人。
 


Python 是一门新手友好、功能强大、高效灵活的编程语言,学会之后无论是想进入数据分析、人工智能、网站开发这些领域,还是希望掌握第一门编程语言,都可以用 Python 来开启无限未来的无限可能!


Python 可以做什么?


在编程语言中, Python 长期稳居前五,不仅已经成为数据分析、人工智能领域必不可少的工具,还被越来越多地公司用于网站搭建。基本上可以负责任地认为,Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能,Python 都可以胜任。


Python 方向岗位的薪水在水涨船高,成为目前最有潜力的编程语言之一。


Python 爆红的原因是什么?

 

在 ranked.com 的排名中,Python 是 2017 年最受欢迎人工智能编程语言(第二是C++)。


根据 Stack Overflow 流量统计,2017 年 6 月,Python 第一次成为高收入国家 Stack Overflow 访问量最大的标签,照此发展,2018 年,Python 肯定会成为最受欢迎的标签。


在 GitHub 2017 年度报告中,Python 超越 Java 成第二受欢迎语言。所有这些“刷榜”,都离不开最近人工智能尤其是机器学习的火热。Python 被誉为最好人工智能的语言,因为:


  • 在数据科学和 AI 中占据主导地位;

  • 拥有优质的文档和丰富的库,对于科学用途的广泛编程任务都很有用;

  • 设计非常好,快速,坚固,可移植,可扩展;

  • 开源,而且拥有一个健康、活跃、支持度高的社区;

  • 有一些很棒的公司赞助商,YouTube、谷歌、Yahoo!、NASA 都在内部大量地使用 Python,尤其是谷歌;Facebook 开源 PyTorch 后也更有利于 Python 的推广。


如果你想学习编程语言,除了 Python 没有之一。



学习 Python 几个坑要注意!


那么,如果想要追赶 Python 的热潮,应该如何学习呢?现在许多人在自学之外,都会选择在线课程作为辅助。选择课程的衡量标准是什么呢?我认为有以下几条坑不能踩:


|| 是否有循序渐进的练手项目,课程作业?

如果课程里面只是对着屏幕把项目代码敲一遍,那其实看了也不能自己真正掌握,重要的是自己在课程作业里动手实践,所以课程中有没有循序渐进的练手项目帮你提升能力,这是很重要的。


|| 是否可以掌握一项核心的技能?

Python基础;机器学习;数据分析;数据挖掘;深度学习。


|| 是否针对零基础的同学讲解的生动易懂?

不少课程会标注课程所需的知识储备,需要先掌握哪些知识才能看懂这门课,只有少数课才真正是零基础可以学习的,这个是需要注意的。我觉得更多学习在线课程的还是零基础的同学,毕竟有基础的话自己撸文档就好了。


|| 是否配备了高质量的答疑服务?

实际编程会遇到问题被卡住真是太常见的一个事情了,很多程序员没了 stackoverflow 也是无法正常工作的。但初学者很可能是连问题都描述不清楚的,所以有个老师帮初学者即时解决问题的话,能节省很多时间。


那么,我该怎么选择?

如果你是渴望系统、高效地学习 Python,推荐学习 从入门到精通的系列课程在此背景和挑选指标环境下,极值学院推出了「Python基础入门到数据挖掘实战」系列课。两位清华、浙大博士(python畅销书作者)主讲,并全程陪同答疑。通过 3 个月的连续学习,陪伴你成长为具备核心竞争力的 Python 算法工程师!



适合人群 -


◎ 零基础编程能力的中学生、大学生、研究生;

◎ 转行 Python 编程的在职人士;

◎ 想学数据挖掘基础到高级的老师和学生;

◎ 想学人工智能基础理论和 Python 实现的学员。


讲师团队 -


张阳阳

清华大学博士。4 年多 Python 教学经验。研究方向:人工智能、机器学习、深度学习。熟练掌握 Python 在人工智能中的应用。擅长数值计算与仿真模拟,精通各种 AI 算法和编程:回归预测、全局优化、聚类分类、综合评价、模式识别等。


杨海宏

浙江大学博士、《Python 与数据挖掘》作者。讲授数据挖掘课程两年教学经验。研究方向:大数据、知识图谱、自然语言处理。熟练使用 Python,擅长自然语言理解、智能问答、深度学习、强化学习。曾在百度深度学习实验室,研究花卉图像识别,成果应用于百度App。


课程目录 -


课程一Python零基础入门与科学计算(寒假班)

    第一篇 Python基础入门

        1 Python的安装

        2 Python的语法

        3 内置数据结构

        4 文件操作

        5 文件目录操作

        6【复习】课程作业讲解

        7 函数的定义和调用

        8 面向对象编程(1)

        9 面向对象编程(2)

        10【复习】课程作业讲解

        11 具有Python风格地编程

        12 常用技术介绍

        13【复习】课程作业讲解

    第二篇 科学计算与绘图

        1 NumPy处理数据

        2 NumPy函数库

        3 SciPy 数值计算

        4【复习】课程作业讲解

        5 Sympy符号运算

        6 Matplotlib绘图

        7【复习】课程作业讲解


【课程二】Python机器学习与数据挖掘实践

    第一篇 机器学习与数据挖掘概论

        1 机器学习概论

        2 数据挖掘概论

        3 数据预处理

        4 Pandas基本功能

        5 Pandas数据分析

        6 模型的建立

    第二篇 机器学习与数据挖掘算法实践

        1 回归分析(Regression Analysis)

        2 逻辑回归(Logistic Regression)

        3 决策树(Decision Tree)

        4 人工神经网络(Artificial Neural Network)

        5 k近邻分类(k Nearest Neighbor)

        6 期中考试及点评讲解

        7 朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian)

        8 聚类分析(Cluster Analysis)

        9 支持向量机(Support Vector Machine)

        10 期末考试及点评讲解


【课程三】Python深度学习与数据挖掘实战

    第一篇 深度学习算法实践

        1 PyTorch入门

        2 反向传播算法 Back Propagation

        3【复习】课后作业讲解

        4 前馈神经网络 Feed Forward Network

        5 卷积神经网络 Convolution Neural Network

        6【复习】作业练习讲解

        7 深度残差网络 Deep Residual Network

        8 循环神经网络 Recurrent Neural Network

    第二篇 数据挖掘项目实战

        1 案例一 图片验证码识别 (光学字符识别)

        2 案例二 文本数据情感分析

        3 案例三:基于关联规则(Apriori)分析对超市购物的商品关系

        4 案例四:基于用户和物品的协同过滤算法进行智能推荐

        5 期末考试及点评讲解


开课时间 -


【课程1】Python零基础入门(寒假班)

【时间】1 月 22 日 至 3 月 1 日(共 20 学时)


【课程2】Python机器学习与数据挖掘实践

【时间】3 月 5 日 至 3 月 30 日(共 20 学时)


【课程3】Python深度学习与数据挖掘实战

【时间】4 月 2 日 至 4 月 27 日(共 20 学时)


- 课程目标 -


零基础入门到掌握 Python 编程

◎ 掌握常用机器学习算法和 Python 实现

◎ 掌握常用深度学习算法和 Python 实现

◎ 掌握数据挖掘从基础到高级技术


- 课程 -


1、全程录播课,定时发布,主讲老师和助教同步答疑;

2、课程配套作业题和作业讲解课;

3、课程配专属答疑群,全程陪同,随时解答疑惑。


- 限量优惠 & 福利 -


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