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美国 AI 博士一针见血:Python 这样学最容易成为高手!

区块链大本营 • 3 天前 • 13 次点击  


我见过市面上很多的 Python 讲解教程和书籍,他们大都这样讲 Python 的:
先从 Python 的发展历史开始,介绍 Python 的基本语法规则,Python 的 list, dict, tuple 等数据结构,然后再介绍字符串处理和正则表达式,介绍文件等 IO 操作,再介绍异常处理, 就这样一章一章往下说。
虽然这样的讲解很全面,但是单纯的理论说明经常很枯燥,让人越看越累,越累越不想看。
那么,有没有比这更好的方法呢?

让 4000 多人选择的编程专栏



因为我也有过那段「自学」Python 的迷茫时期,所以我深知好的系统学习规划和生动的老师讲解,是事半功倍并且省下我们更多青春的关键。
所以我提炼出过往 5 年多的工作经验,并和远在美国学府进修的 AI 博士后老师一起撰写了这个《Python 全栈 60 天精通之路》专栏。
别人在介绍知识点时都会说「这东西是什么」,但我不想这样做。我觉得「为什么这东西是这样」或者「在什么场景、适应什么需求、有什么好处,才会用这东西」,反而更能让你们对知识本身有更深刻的理解。
1. 每天 1 小时
我将整个 Python 内容按天划分为 60 天。即使你是上班族或者课业量较大的学生,也能轻松完成当天的课程任务。
少刷 1 小时动森或抖音,就能让你在成为 Python 全栈工程师的路上比别人更快几倍!
2. 案例教学
纯碎的理论知识学起来很枯燥,但是结合一个个的小案例,以此切入,会让你学起来更爽。
3. 有趣
图文并茂,演示动画,加上有趣的例子、有趣的小项目,学起来更有乐趣。
4. 自成体系
就像侦探片那样,一步一步,一环扣一环地铺开 Python 技术栈。
5. 面试与实战结合
深度剖析 30 道最高频 Python 面试题+ 20 道 LeetCode 高频面试题+20 道机器学习高频面试题。 打通理论知识,案例实战,一线互联网公司的面试题等整个体系,学以致用,理论和实战、面试相结合。
6. 业务项目实战
不仅会有实战环境部署方案,还有实际的项目:Python GUI 开发项目,Flask 在互联网公司敏捷开发,Kaggle 数据分析项目,机器学习分类、聚类手把手实战项目。
7. 60 天知识脉络图
对照这个 60 天的知识脉络图,你可以从头来学,也可以根据自己的实际情况选择性的学习,Python 从基础到人工智能各阶段所需要的知识点都包含在内,无须再别处寻找资料。


目录大纲

一 Python 基础篇
Day 1:Python 两大特性和四大基本语法
Day 2:Python 四大数据类型总结
Day 3:list 和 tuple 的基本操作、深浅拷贝和切片操作详细等 5 个方面总结
Day 4:list 和 tuple 的 13 个经典使用案例
Day 5:dict 和 set 基本操作、字典视图等 6 个方面详解总结
Day 6:dict 和 set 的 15 个经典使用例子
Day 7:数学运算、逻辑运算和进制转化相关的 16 个内置函数
Day 8:16 个类型函数和 10 个类对象相关的内置函数大盘点
Day 9:Python 字符串和正则介绍总结
Day 10:Python 文件操作 11 个案例总结
Day 11:Python 时间模块使用逻辑大盘点

二 Python 实战环境搭建

Day 12:Python 四种常用开发环境总结
Day 13:Python 包安装的 2 个实际案例(包括安装遇到的各种问题及解决方法)
Day 14:7 个 Web、爬虫、打包工具 PyInstaller 等包介绍和入门案例总结
Day 15:8 个数据分析、机器学习和深度学习包和框架和入门案例总结
Day 16:PyInstaller 打包过程详解

三 Python 进阶篇

Day 17:Python 列表生成式高效使用的 12 个案例
Day 18:Python 对象间的相等性比较等使用总结
Day 19:yield 关键字和生成器,nonlocal 关键字和 global 关键字使用总结
Day 20:Python 函数的 5 类参数使用详解
Day 21:5 个常用的高阶函数,3 个创建迭代器的函数
Day 22:Python 多线程和协程 6 方面使用逻辑通俗易懂总结
Day 23:Python 应用迭代器和生成器的 9 个案例
Day 24:Python 30 道高频面试题及详细解答
Day 25:Python 最被低估的模块 collections 3 个常用类总结及案例解读
Day 26:Python 装饰器的本质解密,结合 3 个装饰器的案例
Day 27:Python 常见的 10 个坑点合集和 logging 日志管理模块的使用总结
Day 28:Python 后端框架 Flask 和前端 HTML+CSS+JS 数据交互案例讲解和实战

四 Python 数据分析篇

Day 29:NumPy 通过这五大功能顺利入门 + 10 道练习题
Day 30:NumPy 进阶高效使用逻辑,掌握这 5 方面功能
Day 31:NumPy 广播机详细解读,10 道练习题和数据集小案例
Day 32:Pandas 读写文件 5 类问题及 30 个参数和案例使用总结
Day 33:Pandas 两个核心数据结构 iterrows 和 itertuples 比较,特有的 set_index、reset_index、reindex 操作
Day 34:Pandas 实战 Kaggle titanic 幸存预测之 7 步数据清洗
Day 35:Pandas 实战 Kaggle titanic 数据探索性分析
Day 36:Pandas 与数据读取、选取、清洗、特征工程相关的 12 个实用小功能

五 数据分析实战篇

Day 37:Matplotlib 绘图原理总结,18 种绘图常用的技巧
Day 38:绘图神器 pyecharts 快速上手的方法总结、参数配置技巧,绘制常用的 10 类图案例
Day 39:Pandas 实战 Kagge 百万级影评数据集之数据清洗和特征工程
Day 40:Pandas 实战 Kaggle 百万级影评数据集之 10 大维度探索分析
Day 41:PyQt 制作 GUI 实战 - 通过制作小而美的计算器学会使用 PyQt

六 基础算法篇

Day 42:程序员必知必会的基本算法知识大盘点
Day 43:8 个排序算法原理总结,包括 Python 完整代码实现
Day 44:掌握算法必考的动态规划算法,2 大核心要点和 3 个经典案例总结
Day 45:面试必考 Leetcode 算法题实战和分析总结

七 机器学习算法篇

Day 46:必备统计学知识:概率、期望、方差、标准差、协方差、相关系数、t 检验、F 检验、卡方检验
Day 47:机器学习必备的数学基础知识:最常用的求导公式,矩阵特征值分解等
Day 48:机器学习不得不知的概念:样本空间、特征向量、维数、泛化能力、归纳偏好等
Day 49:机器学习之 9 种常见的概率分布及图形绘制展示
Day 50:OLS 线性回归实战上篇:机器学习回归原理详细介绍,包括假设和原理,梯度下降求权重
Day 51:OLS 线性回归实战下篇:手写不调包实现线性回归算法实战
Day 52:贝叶斯分类案例解析和编写
Day 53:贝叶斯算法实战:实现单词拼写纠正器
Day 54:高斯混合模型聚类原理分析和求解总结
Day 55:聚类模型实战:不调包实现多维数据聚类案例
Day 56:机器学习降维算法之 PCA 原理推导和案例解析
Day 57:Kaggle 机器学习项目实战:从数据预处理,到模型选择,调参技巧,训练技巧和结果分析
Day 58:AI 专家 Alicia 总结:深度学习背景知识,反向传播算法,训练神经网络常用技巧等经验总结
Day 59:使用 TensorFlow、PyTorch 深度学习进行项目实战

八 经验分享

Day 60:美国名校博士、AI 专家 Alicia 关于如何学习数学、机器学习、数据分析、前言深度学习技术的总结和展望
Day 61:专栏总结和 zglg 过往 5 年一线互联网公司算法开发经验分享


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专栏内容将采取打卡式的授课方案,将 700 多个知识点拆解为 60 天的学习任务,你只需按照规划好的学习进度阅读即可,既轻松又不会增添太多的学习负担,尤其适合正在工作或上学的你。
不仅有原理解析还配有相应的实战案例,能够让你快速掌握怎样选择解决方案运用于不同的业务场景中。
2. 经验丰富的讲师资源
我和另一位在美国就读 AI 的博士后一起合力创作此专栏。我主要负责 Python 数据处理等模块,因为我本人在这块已经有 5 年多的工作经验,熟知业务中经常会遇到的问题有哪些,并且也提炼出一套更适合大部分开发者的解决问题的思维方案。
另一位作者 Alicia 目前正在美国进修 AI 博士后,她会负责 Python 机器学习算法这块。因为她本专业就是数学,后来深耕机器学习这方向,有着大量的科研和开发经验。
3. 360度全方位答疑服务
目前已经有 4000 多位同学在群内一起打卡交流,若遇到不懂的问题只要往群里一抛,很快就会得到其他同学和老师的专业详细解答。回复问题的时间,平均都在 9 分钟之内。
而且还会每隔一段时间将之前群内的问题汇总打包,以供后面能重复查阅 ▼
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适合人群
  1. Python 语言爱好者

  2. Python 语言进阶

  3. Python 数据分析爱好者

  4.  广大程序员想入门算法者

  5. 机器学习算法入门

  6. 机器学习算法进阶

  7.  Python 和人工智能爱好者

  8.  运营、市场、金融从业者等需要分析数据的人


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