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Python编程零基础入门 （价值499元）含视频+配套资料
最适合大数据科学Python基础编程课
【课程简介】
本课程面向零基础小白，以Python最热门的应用领域基础为目标，设计强延展性的课程大纲。课程内容从Python的概念和安装开始，不仅讲授每一个Python本身的基础知识点，包括数据结构、函数与模块、文件操作、异常处理、Numpy和Pandas数据分析。并结合有趣的小案例进行实践，涵盖学习网络爬虫、数据分析、机器学习、深度学习等课程所需的所有Python基础知识。
【为什么要学习Python】
一、风口语言
Python在TIOBE公布最新编程语言排行榜中位居第四位，而在IEEE公布的排行榜中高居第一，是名副其实的人工智能第一语言。
二、简单易学
Python语法简单，入门容易，又具有极高的可读性、灵活性、可移植性和扩展性。换言之，用C/C++或者Java些的几千行才能实现的程序，用Python可能只需要几百行。
三、无所不能
Python是一门“胶水语言“，这还是一门简洁优雅、开发效率极高的语言，有很多第三方库。其广泛应用于Google、搜狐、知乎、Facebook、豆瓣等。
四、能拿高薪
学会Python，你可以朝着网站开发、网络编程、图像处理、科学计算、数据分析、机器学习、人工智能、网络爬虫等多个热门领域发展，薪资均在15K以上。
【这门课程适合谁？核心解决什么问题？】
一、想要学习一门编程语言
你想要通过计算机来制造点有趣的东西，或者让计算机帮助你实现自己的想法，或者你单纯就想选择一门编程语言来学习，那么Python是入门最快，应用最广的选择，没有之一。
二、想要入门Python
如果你已经对Python怀有无限憧憬，但是徘徊在各种资料和自学攻略里面无从下手，在这里，即便你是零基础，也能系统地掌握Python，编写自己的想法。
三、想要入门大数据行业
你想要步入大数据行业，从事这个领域内一些高薪热门的岗位工作，如数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学习；或者只是想利用空余时间学习一些数据科学技术，保持新时代下的竞争力，那么Python将是最具性价比的选择。
【学习计划】
第一章：Python Anaconda安装和介绍（学习时间：1天）
1. Python简介
2. Anaconda和Jupyter notebook的安装和使用
实践练习：安装Anaconda并熟悉jupyter notebook
第二章：Python基础知识（学习时间：3天）
1. Python变量赋值及数据类型
2. Python数值及方法
3. Python字符串及方法
4. Python数据结构—列表、元组的介绍及操作
5. Python数据结构—字典、集合的操作及介绍
实践练习：通过Python支持的列表和元组数据结构，实现
第三章：Python语句、关键字及内存管理（学习时间：1周）
1. 条件语句
2. 循环语句
3. 关键字介绍
。。。。
详细目录：1 02.Anaconda的安装与使用.mp4
2 03.Jupyter notebook页面功能介绍.mp4
3 04.Markdown语言简介(选学).mp4
5 05.内置函数的使用_print函数.mp4
6 06.Python的变量.mp4
7 07.标准数据类型-数字类型.mp4
8 08.数字的计算_math科学计算库.mp4
9 09.复合运算符_比较运算符_逻辑运算符.mp4
10 10.字符串的定义_字符串的拼接和重复.mp4
11 11.字符串的索引与切片.mp4
12 12.转义字符和原生字符串.mp4
13 13.字符串的常用方法(一).mp4
14 14.字符串的常用方法(二).mp4
15 15.字符串的格式化方法.mp4
16 16.if条件判断语句_控制流语句的概念.mp4
17 17.input函数.mp4
18 18.判断语句if.mp4
19 19.列表的使用.mp4
20 20.for循环的使用.mp4
21 21.while循环的使用.mp4
22 22.其它数据类型转换布尔类型_while循环的嵌套.mp4
23 23.循环中的break_continue.mp4
24 24.列表的函数list_列表的拼接与重复_浅复制深复制_列表清空.mp4
25 25.列表的常用方法_增_删.mp4
26 26.列表的常用方法_改_查_排序.mp4
27 27.元组tuple的使用方法.mp4
28 28.字典dict的使用.mp4
29 29.字典添加, 更改和删除键值对_判断key是否存在.mp4
30 30.dict函数_字典的方法.mp4
31 31.dict字典函数的使用_字典的常用方法_字典的遍历.mp4
32 32.集合Set的使用.mp4
33 33.函数的定义和调用_函数文档说明_函数的参数.mp4
34 34.函数的返回值.mp4
35 35.形参和实参_位置参数和关键字参数_默认参数.mp4
36 36.可变长参数_可变长关键字参数.mp4
37 37.变量的作用域_局部变量和全局变量.mp4
38 38.lambda匿名函数.mp4
39 39.python内置函数(一).mp4
40 40.python内置函数(二).mp4
41 41.列表生成式.mp4
42 42.python异常处理_错误类型.mp4
43 43.try_except语句的使用(一).mp4
44 44.except_else_finally_异常的追溯.mp4
45 45.raise抛出错误_调试程序.mp4
46 46.文件操作函数open_相对路径和绝对路径.mp4
47 47.文件操作_读文件方法.mp4
48 48.文件操作函数_写文件.mp4
49 49.二进制文件的读写.mp4
50 50.对文本文件的处理.mp4
51 51.try..finally语句_with语句.mp4
52 52.文件夹的管理方法(1).mp4
53 52.文件夹的管理方法(2).mp4
54 53.案例_批量修改文件名_批量生成备份文件.mp4
55 54.导入模块import.mp4
56 55.定义自己的模块.mp4
57 56.datetime模块的使用.mp4
58 57.time模块_calendar模块.mp4
59 58.random模块的使用.mp4
60 01.Numpy的介绍_ndarray的使用_矢量化运算.mp4
61 02.Numpy中的数据类型.mp4
62 03.numpy数组的创建.mp4
63 04.生成线性序列_空值无穷大_常用属性.mp4
64 05.随机数组1.mp4
65 06.随机数组2.mp4
66 07.数组的索引和切片1.mp4
67 08.数组的索引和切片2.mp4
68 09.数组的变形.mp4
69 10.视图和副本.mp4
70 11.数组的拼接与分裂.mp4
71 12.操作布尔序列.mp4
72 13.操作布尔序列(2).mp4
73 14.使用整数序列进行复杂索引.mp4
74 15.广播机制.mp4
75 16.Numpy的基本运算.mp4
76 17.统计函数的使用.mp4
77 01.Pandas介绍_Series的使用.mp4
78 02.DataFrame的使用.mp4
79 03.数据的读取与保存_查看数据基本信息.mp4
80 04.索引相关操作_改变数据类型_转置.mp4
81 05.描述统计_value_counts方法.mp4
82 06.离散化_排序.mp4
83 07.函数应用.mp4
84 08.表合并.mp4
85 09.处理缺失值.mp4
86 10.文本数据处理.mp4
87 11.数据分组.mp4
win10 Anaconda3安装教程.pdf
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