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：
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
- 课程形式 -
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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