零基础学Python

课程收获:

1.掌握Python3基础语法及编码规范,从小白到入门;
2.掌握正确的编程思维方法和代码规范,写出简洁、易懂的规范代码;
3.学会多线程等高级编程方法,编写出更复杂的应用;
4.掌握大量实用的标准库和第三方库,并编写出能解决实际问题的工具;
5.掌握经典的机器学习库,为今后入门机器学习打下基础。
[code]官方课程链接:https://time.geekbang.org/course/intro/98[/code]

课程目录:

第一章 :Python介绍和安装
— 01.Python语言的特点
— 02.Python的发展历史与版本
— 03.Python的安装
第二章 :Python基础语法
— 04.Python程序的书写规则
— 05.基础数据类型
— 06.变量的定义和常用操作
第三章 :序列
— 07.序列的概念
— 08.字符串的定义和使用
— 09.字符串的常用操作
— 10.元组的定义和常用操作
— 11.列表的定义和常用操作
第四章 :条件与循环
— 12.条件语句
— 13.for循环
— 14.while循环
— 15.for循环语句中的if嵌套
— 16.while循环语句中的if嵌套
第五章 :映射与字典
— 17.字典的定义和常用操作
— 18.列表推导式与字典推导式
第六章 :文件和输入输出
— 19.文件的内建函数
— 20.文件的常用操作
第七章 :错误和异常
— 21.异常的检测和处理
第八章 :函数
— 22.函数的定义和常用操作
— 23.函数的可变长参数
— 24.函数的变量作用域
— 25.函数的迭代器与生成器
— 26.lambda表达式
— 27.Python内建函数
— 28.闭包的定义
— 29.闭包的使用
— 30.装饰器的定义
— 31.装饰器的使用
— 32.自定义上下文管理器
第九章 :模块
— 33.模块的定义
第十章 :语法规范
— 34.PEP8编码规范
第十一章 :面向对象编程
— 35.类与实例
— 36.如何增加类的属性和方法
— 37.类的继承
— 38.类的使用-自定义with语句
第十二章 :多线程编程
— 39.多线程编程的定义
— 40.经典的生产者和消费者问题
第十三章 :标准库
— 41.Python标准库的定义
— 42.正则表达式库re
— 43.正则表达式的元字符
— 44.正则表达式分组功能实例
— 45.正则表达式库函数match与search的区别
— 46.正则表达式库替换函数sub()的实例
— 47.日期与时间函数库
— 48.数学相关库
— 49.使用命令行对文件和文件夹操作
— 50.文件夹操作库os.path
第十四章 :机器学习库
— 51.机器学习的一般流程与NumPy安装
— 52.NumPy的数组与数据类型
— 53.NumPy数组和标量的计算
— 54.NumPy数组的索引和切片
— 55.Pandas安装与Series结构
— 56.Series的基本操作
— 57.Dataframe的基本操作
— 58.层次化索引
— 59.Matplotlib的安装与绘图
— 60.机器学习分类的原理
— 61.Tensorflow的安装
第十五章 :爬虫
— 62.根据特征值分类的模型和代码
— 63.网页数据的采集与urllib库
— 64.网页常见的两种请求方式get和post
— 65.http头部信息的模拟
— 66.requests库的基本使用
— 67.结合正则表达式爬取图片链接
— 68.BeautifulSoup的安装和使用
— 69.使用爬虫爬取新闻网站
— 70.使用爬虫爬取图片链接并下载图片
第十六章 :综合案例
— 71.如何分析源代码并设计合理的代码结构

课程截图:

小象学院:机器学习升级版 第七期 机器学习算法视频教程

课程简介:

课程目标:
本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法,以及每种算法的示例和代码实现(Python)、如何做算法的参数调试、以实际应用案例分析各种算法的选择等。

内容特色:
1.每个算法模块按照“原理讲解→分析数据→自己动手实现→特征与调参”的顺序,“原理加实践,顶天立地”。
2.拒绝简单的“调包”——增加3次“机器学习的角度看数学”和3次“Python数据清洗和特征提取”,提升学习深度、降低学习坡度。
3.增加网络爬虫的原理和编写,从获取数据开始,重视将实践问题转换成实际模型的能力,分享工作中的实际案例或Kaggle案例:广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。
4.强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用,掌握机器学习根本。
5.阐述机器学习原理,提供配套源码和数据;确保“懂推导,会实现”。
6.删去过于晦涩的公式推导,代之以直观解释,增强感性理解。
7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。
8.重视项目实践(如工业实践、Kaggle等),重视落地。思考不同算法之间的区别和联系,提高在实际工作中选择算法的能力。
9.涉及和讲解的部分Python库有:Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn,涉及的其他“小”库在课程的实践环节会逐一讲解。

官方课程链接:http://www.chinahadoop.cn/course/1068

课程目录:

第一课:机器学习与数学分析
第二课:概率论与贝叶斯先验
第三课:矩阵和线性代数
第四课:Python基础
第五课:Python基础2 – 机器学习库
第六课:Python基础3 – 数据清洗和特征选择
第七课:回归
第八课:Logistic回归
第九课:回归实践
第十课:决策树和随机森林
第十一课:决策树和随机森林实践
第十二课:提升
第十三课:提升实践
第十四课:SVM
第十五课:SVM实践
第十六课:聚类(上)
第十七课:聚类(下)
第十八课:聚类实践
第十九课:EM算法
第二十课:EM算法实践
第二十一课:主题模型LDA
第二十二课:LDA实践
第二十三课:隐马尔科夫模型HMM
第二十四课:HMM实践

课程截图:

明星Python编程视频VIP教程 Python从入门到精通教程

课程介绍:

Python Web开发国内最完整python开发视频教程,由资深python工程师系统讲解,从python基础教程到python开发实战,应有尽有,让您迅速实现从入门到精通的转变,并有机会获得麦子学院推荐高薪就业。

Python Web开发:
Python是时下最热门的语言之一,国内最早系统讲解爬虫和Web技术。易学,薪酬高,功能强大,是入门开发的最不二选择
此为麦子学院收费教程,版权归原作者所有,猴头客收集整理于网络,如有侵权,请联系猴头客删除处理。

官方课程链接:http://www.maiziedu.com/lps-python/

课程目录:

第一阶段:python基础准备
python基础准备本阶段主要是学习python开发入门知识,html+css、javascript、jquery、python编程基础、python初探等,让你轻松入门python语言。

–01-Web前端开发之HTML+CSS基础入门
–02-jquery入门
–03-Python课程初探
–04-Python基础语言编程
–05-python面向编程
–06-Javascript初步

第二阶段:Pythonweb开发

Pythonweb开发本阶段是主要Python开发基础知识的讲解,通过系统学习mysql数据库、django、ajax、Tornado入门、个人博客系统实战等相关技术,全面掌握python基础开发技能技巧。

–01-python-Tornado
–02-django基础
–03-mysql基础
–04-django进阶
–05-ajax入门
–06-Django个人博客系统
–07-django项目实战之购物系统
–08-django缓存优化
–09-django项目部署-1

第三阶段:Python扩展开发

Python扩展开发本阶段Python 开发进阶,主要是Python开发实战讲解,针对有一定Python开发基础学员,从Tkinter桌面编程、Python开发跨平台的记事本、编程实战、python爬虫、论坛项目实战等方面深入讲解,让学员快速精通python开发语言。

–01-Tkinter桌面编程
–02-Python开发跨平台的记事本
–03-Photoshop切片
–04-Python 数据库编程
–05-Python网络编程实战
–06-Python网络爬虫实战-Scrapy

第四阶段:Python开发选修
Python开发选修本节阶段是Python开发的一个拓展讲解,主要是Linux系统、Flask框架、redis框架、node.js框架、html5+css3等相关系统和框架及技术方面的结合使用学习,让精通python开发的你,技艺更加精湛。

–01-深入浅出redis
–02-node.js上最新HTML5开发框架
–03-深度学习基础介绍-机器学习
–04-Bottle Web开发

课程截图: