速看｜Python 拯救你的人生頹
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大學躺屍，畢業失業。已經畢業或者即將畢業的你是否還沉浸在虛度時光的悔恨中。Python大法帶你緊追時代的脈搏，走向人生的巔峰！！！
阿爾法狗戰勝李世石，柯潔等人類圍棋天才，成為當時刷爆媒體朋友圈的新聞熱點。但是很多人可能不知道阿爾法的程序中 Python 編寫佔據了相當大的比重。柯潔大帝的表情包是否還佔據著你微信表情的一席之地，反正柯潔大帝的啪啪史回憶起來還是歷歷在目。
人工智慧的飛速發展，AI 社會的來臨，作為最接近人工智慧的語言 Python 語言越來越受到國家和社會的重視。Python 不僅在人工智慧領域大放異彩，還在 Web 開發，網路編程，自動化運維，遊戲開發，金融等領域所扮演的角色也越來越重要。所以還在苦海中掙扎的你急需擁入 Python 大法溫暖的懷抱。
根據《新一代人工智慧發展規劃的通知》，人工智慧成為經濟發展的新引擎。人工智慧作為新一輪產業變革的核心驅動力。國家開始布局大中小學生 Python 的培養教育，山東省在六年級信息技術課中已經加入 Python 的學習；北京，山東，浙江已經將 Python 納入高考考核範圍。大學計算機二級考試在今年已經將 VFP 考核替換為 Python。還在大學混吃等死的你是不是看到學位證書悲傷遁去的畫面。
Python 是一門簡單易學，語法優雅的編程語言，其核心設計哲學是代碼可讀性和語法，能夠讓程序員用很少的代碼來表達自己的想法。非常適合新手入門使用。目前 Python 工程師正處於需求量大，人才供不應求的階段，薪資一路也是水漲船高。北京 Python 工程師的薪資平均為 18880 每月，即使是剛剛畢業的應屆生薪資也在 12500 每月。
數據顯示，2017年在僱主發布的職位說明中，Python 技能需求增速達 174%，居於首位。
我們正處於人工智慧，AI 的時代，未來將會有大量的數據需要處理，而 Python 最大的優勢，就是對數據的處理，有著得天獨厚的優勢。
苦海無涯，回頭是岸。連小學生都開始學 Python 了，想要洗心革面，奮發圖強的你要約嗎？
「
Python基礎入門到數據挖掘實戰
」
系列課，由
清華博士
、
浙大博士
（Python 暢銷書作者）主講，全程「視頻＋作業＋答疑」的形式，
主講老師陪同答疑至少 6 個月
。
陪伴你成長為具備核心競爭力的 Python 演算法工程師！還等什麼，還不快來跟我們一起玩 Python ！
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講師團隊
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張陽陽
清華大學博士。4 年多 Python 教學經驗。
研究方向：人工智慧、機器學習、深度學習。熟練掌握 Python 在人工智慧中的應用。擅長數值計算與模擬模擬，精通各種 AI 演算法和編程：回歸預測、全局優化、聚類分類、綜合評價、模式識別等。
楊海宏
浙江大學博士、《Python 與數據挖掘》作者。
講授數據挖掘課程兩年教學經驗。研究方向：大數據、知識圖譜、自然語言處理。熟練使用 Python，擅長自然語言理解、智能問答、深度學習、強化學習。曾在百度深度學習實驗室，研究花卉圖像識別，成果應用於百度App。
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課程目錄
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【課程一】
Python零基礎入門與科學計算
第一篇 Python基礎入門
1 Python的安裝
2 Python的語法
3 內置數據結構
4 文件操作
5 文件目錄操作
6【複習】課程作業講解
7 函數的定義和調用
8 面向對象編程(1)
9 面向對象編程(2)
10【複習】課程作業講解
11 具有Python風格地編程
12 常用技術介紹
13【複習】課程作業講解
第二篇 科學計算與繪圖
1 NumPy處理數據
2 NumPy函數庫
3 SciPy 數值計算
4【複習】課程作業講解
5 Sympy符號運算
6 Matplotlib繪圖
7【複習】課程作業講解
【複習】期末考試及講解（以上最強大腦問題在這裡）
【課程二】
Python機器學習與數據挖掘實踐
第一篇 機器學習與數據挖掘概論
1 機器學習概論
2 數據挖掘概論
3 數據預處理
4 Pandas基本功能
5 Pandas數據分析
6 模型的建立
第二篇 機器學習與數據挖掘演算法實踐
1 回歸分析（Regression Analysis）
實訓：基於回歸分析預測房價及變化趨勢問題
2 邏輯回歸（Logistic Regression）
實訓：基於邏輯回歸預測泰坦尼克號乘客存活率
3 決策樹（Decision Tree）
實訓：基於決策樹演算法對男女性別進行分類
4 人工神經網路（Artificial Neural Network）
實訓：基於BP人工神經網路對MNIST數據集進行識別和預測
5 k近鄰分類（k Nearest Neighbor）
實訓：基於k近鄰分類對小麥種子進行分類
6 期中考試及點評講解
7 樸素貝葉斯分類（Naive Bayesian）
實訓：基於樸素貝葉斯分類對文本進行掃黃分析
8 聚類分析（Cluster Analysis)
實訓：基於聚類分析對鳶尾花（iris）數據集分類
9 支持向量機（Support Vector Machine）
實訓：基於支持向量機對MNIST手寫數字序列數據集進行分類及參數的調優
10 期末考試及點評講解（眾多有趣的題目）
【課程三】
Python深度學習與數據挖掘實戰
第一篇 深度學習演算法實踐
1 PyTorch入門
2 反向傳播演算法 Back Propagation
3【複習】課後作業講解
4 前饋神經網路 Feed Forward Network
5 卷積神經網路 Convolution Neural Network
6【複習】作業練習講解
7 深度殘差網路 Deep Residual Network
8 循環神經網路 Recurrent Neural Network
第二篇 數據挖掘項目實戰
1 案例一 圖片驗證碼識別 (光學字元識別)
2 案例二 文本數據情感分析
3 案例三：基於關聯規則（Apriori）分析對超市購物的商品關係
4 案例四：基於用戶和物品的協同過濾演算法進行智能推薦
5 期末考試及點評講解
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課程時間
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【課程1】Python零基礎入門與科學計算
【時間】
4 月 9 日 至 5 月 4 日（共 20 學時）【課程2】Python機器學習與數據挖掘實踐
【時間】
5 月 7 日 至 6 月 2 日（共 20 學時）【課程3】Python深度學習與數據挖掘實戰
【時間】
6 月 4 日 至 6 月 29 日（共 20 學時）-
適合人群
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◎ 零基礎編程能力的中學生、大學生、研究生
◎ 轉行 Python 編程的在職人士
◎ 想學數據挖掘基礎到高級的老師和學生
◎ 想學人工智慧基礎理論和 Python 實現的學員
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課程目標
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◎
零基礎入門到掌握 Python 編程
◎
掌握常用機器學習演算法和 Python 實現
◎
掌握常用深度學習演算法和 Python 實現
◎
掌握數據挖掘從基礎到高級技術
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課程
形
式-
1、
全程錄播課，定時發布，主講老師和助教同步答疑；
2、
課程最大的特點是配套豐富、靈活、有趣的
編程作業題
和
實踐項目
；
3、
課程配專屬答疑群，全程陪同，隨時解答疑惑。
編程作業預覽
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限量優惠 & 福利
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