python學習程序
python編程開發技術是目前比較熱門的編程語言之一了，而對於大多數新接觸python編程的程序員來說，如果能夠掌握一定的編程技巧的話會大大降低我們掌握python編程的難度，下面IT培訓http://www.kmbdqn.cn/就一起來了解一下具體內容吧。
建議1：理解Pythonic概念
建議2：編寫Pythonic代碼
建議3：理解Python與c語言的不同之處
建議4：在代碼中適當添加註釋
建議5：通過適當添加空行使代碼布局更為優雅、合理
建議6：編寫函數的4個原則
建議7：將常量集中到一個文件
建議8：利用assert語句來發現問題
建議9：數據交換值的時候不推薦使用中間變數
建議10：充分利用Lazyevaluation的特性
建議11：理解枚舉替代實現的缺陷
建議12：不推薦使用type來進行類型檢查
建議13：盡量轉換為浮點類型後再做除法
建議14：警惕eval()的安全漏洞
建議15：使用enumerate()獲取序列迭代的索引和值
建議16：分清=與is的適用場景
建議17：考慮兼容性，盡可能使用Unicode
建議18：構建合理的包層次來管理mole
建議19：有節制地使用from?import語句
建議20：優先使用absoluteimport來導入模塊
建議21：i+=1不等於++i
建議22：使用with自動關閉資源
建議23：使用else子句簡化循環(異常處理)
建議24：遵循異常處理的幾點基本原則
建議25：避免finally中可能發生的陷阱
建議26：深人理解None，正確判斷對象是否為空
建議27：連接字元串應優先使用join而不是+
建議28：格式化字元串時盡量使用.format方式而不是%
建議29：區別對待可變對象和不可變對象
建議30：[]、()和{}：一致的容器初始化形式
建議31：記住函數傳參既不是傳值也不是傳引用
建議32：警惕默認參數潛在的問題
建議33：慎用變長參數
建議34：深入理解str()和repr()的區別
Ⅱ 初學者學習python編程有哪些方法
一、設置一個鬧鍾提前30分鍾起床
你每天學習Python的最佳時間是在早晨。
從生物學角度來講，一個人腦子最清醒的時間是每日清晨起床後的兩個小時。如果不想浪費自己的腦細胞，那就晚上早睡，第二天早點起床，這樣就可以在上課或上班前練習一下。
如果能提前給自己安排好學習的計劃和內容，就能很大程度的提升學習效率，達到事半功倍的效果。一個簡單的辦法就是給自己一個“約定”：告訴自己，每天只花30分鍾來學習Python，學完之後才能看手機刷網路等。
也許有的人會說，晚上熬夜寫代碼效率更高，其實這種想法是不可取的。因為熬夜給身體帶來的傷害大家有目共睹，每年過勞死的人不在少數。而且熬夜會造成記憶力衰退，你會發現晚上學習真的記不住多少東西。
二、多利用周末或假期的空閑時間學習Python
這條建議看起來有點過分，有的人會說，過個周末不容易，還要擠出時間學習太累了。
其實，如果對一天的休息時間進行細分，就能做到玩好的同時又能學習Python。在這里分享一下我自己的作息規律表：
8:00起床，睡個懶覺。8:00——9:00吃飯時間。9:00——10:00看書學習時間。10:00——12:00出遊時間。12:00——13:00午飯時間。13:00——15:00午休時間。15:00——18:00學習時間。18:00——19:00晚飯時間。19:00——20:00游戲時間。20:00——23:00學習和寫作時間。23：00以後刷刷網路等，12點前睡覺，保證晚上至少有6個小時高質量睡眠時間。
當然了，具體的時間安排可以靈活調整，最重要的是要有一種自製力，娛樂要有度。
三、多做題
這一點就不用多說了吧，要想學好編程沒有捷徑。正確的學習方法，加上大量的代碼練習，才能學好一門編程語言。
關於初學者學習python編程有哪些方法，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對python編程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於python編程的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
Ⅲ python程序設計主要學什麼
Python的學習內容還是比較多的，我們將學習的過程劃分為4個階段，每個階段學習對應的內容，具體的學習順序如下：
Python學習順序：
①Python軟體開發基礎
掌握計算機的構成和工作原理
會使用linux常用工具
熟練使用Docker的基本命令
建立Python開發環境，並使用print輸出
使用Python完成字元串的各種操作
使用Python re模塊進行程序設計
使用Python創建文件、訪問、刪除文件
掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包
能夠使用Python面向對象方法開發軟體
能夠自己建立資料庫，表，並進行基本資料庫操作
掌握非關系資料庫MongoDB的使用，掌握Redis開發
能夠獨立完成TCP/UDP服務端客戶端軟體開發，能夠實現ftp、http伺服器，開發郵件軟體
能開發多進程、多線程軟體
能夠獨立完成後端軟體開發，深入理解Python開發後端的精髓
能夠獨立完成前端軟體開發，並和後端結合，熟練掌握使用Python進行全站Web開發的技巧
能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟體
能夠熟練使用Python庫進行數據分析
招聘網站Python招聘職位數據爬取分析
掌握使用Python開源人工智慧框架進行人工智慧軟體開發、語音識別、人臉識別
掌握基本設計模式、常用演算法
掌握軟體工程、項目管理、項目文檔、軟體測試調優的基本方法
②Python軟體開發進階
③Python全棧式WEB工程師
④Python多領域開發
互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。
想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設python專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。
祝你學有所成，望採納。
Ⅳ python入門教程
給大家整理的這套python學習路線圖，按照此教程一步步的學習來，肯定會對python有更深刻的認識。或許可以喜歡上python這個易學，精簡，開源的語言。此套教程，不但有視頻教程，還有源碼分享，讓大家能真正打開python的大門，進入這個領域。現在互聯網巨頭，都已經轉投到人工智慧領域，而人工智慧最好的編程語言就是python，未來前景顯而易見。黑馬程序員是國內最早開設人工智慧的機構。一、首先先推薦一個教程
8天深入理解python教程：http://pan..com/s/1kVNmOar
主要講解，python開發環境的構建，基礎的數據類型，字元串如何處理等簡單的入門級教程。
二、第二個教程，是系統的基礎知識，學習周期大概一個月左右的時間，根據自己的學習能力吸收能力來定。 初學者只要跟著此套教程學習，入門完全沒有問題。
學完後可掌握的核心能力
1、掌握基本的Linux系統操作；
2、掌握Python基礎編程語法；
3、建立起編程思維和面向對象思想；
可解決的現實問題：
字元串排序，切割，逆置；猜數字、飛機大戰游戲；
市場價值：
具備編程思維，掌握Python基本語法，能開發出一些小游戲
所涉及知識點：
教程地址：http://pan..com/s/1i5mfB4D
三、拓展教程
1、網路爬蟲-利用python實現爬取網頁神技
第一天：https://pan..com/s/1b3CXYI
第二天：
2、Python之web開發利刃
第一天：
第二天：
3、python之大數據開發奇兵
Ⅳ 學習python都需要哪些軟體工具
1、Upterm
它是一個全平台的終端，可以說是終端里的IDE，有著強大的自動補全功能。之前的名字叫BlackWindow，有人跟他說這個名字不利於社區推廣，改名叫Upterm之後現在已經17000+Star了。
2、Ptpython
一個互動式的Python解釋器。支持語法高亮、提示甚至是vim和emacs的鍵入模式。
3、Anaconda
它能幫你安裝好許多麻煩的東西，包括：Python環境、pip包管理工具、常用的庫、配置好環境路徑等等。這些事情小白自己一個個去做的話，容易遇到各種問題，帶來挫敗感。如果你想用Python搞數據方面的事情，就安裝它就好了，它甚至開發了一套JIT的解釋器 Numba。所以Anaconda有了JIT之後，對線上科學計算效率要求比較高的東西也可以搞了。
4、CodeSandbox
雖然這個不算是Python開發工具，但如果後端工程師想寫前端的話，這個在線編輯器太方便了，簡直是節省了後端工程師的生命啊！不用安裝npm的幾千個包了，它已經在雲端完成了，采讓你直接就可以上手寫代碼、看效果。對於React、Vue這些主流前端框架都支持。
5、Pycharm
Pycharm是程序員常常使用的開發工具，簡單、易用，並且能夠設置不同的主題模式，根據自己的喜好來設置代碼風格。
6、IPython
如何進行互動式編程？沒錯，就是通過IPython。IPython相對於Python自帶的Shell要好用的多，並且能夠支持代碼縮進、Tab鍵補全代碼等功能。如果進行互動式編程，這是不可缺少的工具。
7、Python Tutor
這個工具可能對初學者比較有用，而對於中高級程序員則用處較少。這個工具的特色是能夠清楚的理解每一行代碼是如何在計算機中執行的，中高級程序員一般通過分步調試可以實現類似的功能。這個工具對於最初接觸Python、最初來學習編程的同學還是非常有用的，初學者不妨體驗看看。
8、IDLE
IDLE是python創初人Guido van Rossum使用python and Tkinter來創建的一個集成開發環境。要使用IDLE必須安裝python and Tkinter。特性：自動縮進，彩色編碼，命令歷史(Alt+p,Alt+n)和單詞自動(Alt+/)完成。用IDLE執行Tkinter程序，不要在程序中包括mainloop。IDLE本身就是Tkinter應用程序，它會自動調用mainloop。再調用一次mainloop會與IDLE的事件循環沖突，造成運行時錯誤。
9、BlackAdder
BlackAdder支持windows and linux環境。用它創建的程序可在任何一種平台上運行，負責維護它的是TheKompany.com。他們發布了該軟體的個人版，只提供有限的支持；以及專業版，需要許可，面向商業軟體開發者。
10、Komodo Edit
Open Komodo是Komodo edit的開源發布 ，一個免費的動態語言的多語言編輯器，基於屢獲殊榮的Komodo IDE。既支持Perl、PHP、Python、Ruby、Tcl等服務端語言，也支持CSS、HTML、JavaScript、XML等。在使用Komodo Edit編寫代碼時，通過其提供的自動完成、調用提示、語法糾正、代碼片斷等功能可以充分提高你的編碼效率，助你寫出高質量的代碼。
Ⅵ 如何快速學習Python
一、Python是一種計算機程序設計語言。
你可能已經聽說過很多種流行的編程語言，比如非常難學的C語言，非常流行的Java語言，適合初學者的Basic語言，適合網頁編程的JavaScript語言等等。
二、那Python是一種什麼語言？
首先，我們普及一下編程語言的基礎知識。用任何編程語言來開發程序，都是為了讓計算機幹活，比如下載一個MP3，編寫一個文檔等等，而計算機幹活的CPU只認識機器指令，所以，盡管不同的編程語言差異極大，最後都得「翻譯」成CPU可以執行的機器指令。而不同的編程語言，編寫的代碼量，差距也很大。
比如，完成同一個任務，C語言要寫1000行代碼，Java只需要寫100行，而Python可能只要20行。
三、所以Python是一種相當高級的語言。
1、你也許會問，代碼少還不好？代碼少的代價是運行速度慢，C程序運行1秒鍾，Java程序可能需要2秒，而Python程序可能就需要10秒。
2、那是不是越低級的程序越難學，越高級的程序越簡單？表面上來說，是的，但是，在非常高的抽象計算中，高級的Python程序設計也是非常難學的，所以，高級程序語言不等於簡單。
3、但是，對於初學者和完成普通任務，Python語言是非常簡單易用的。連Google都在大規模使用Python，你就不用擔心學了會沒用。
4、用Python可以做什麼？可以做日常任務，比如自動備份你的MP3；可以做網站，很多著名的網站包括YouTube就是Python寫的；可以做網路游戲的後台，很多在線游戲的後台都是Python開發的。總之就是能幹很多很多事啦。
5、Python當然也有不能乾的事情，比如寫操作系統，這個只能用C語言寫；寫手機應用，只能用Swift/Objective-C（針對iPhone）和Java（針對Android）；寫3D游戲，最好用C或C++。
四、如果你是小白用戶，滿足以下條件：
會使用電腦，但從來沒寫過程序；
還記得初中數學學的方程式和一點點代數知識；
想從編程小白變成專業的軟體架構師；
每天能抽出半個小時學習，不要再猶豫了，這個教程就是為你准備的！准備好了嗎？
Ⅶ 學習python的話大概要學習哪些內容
想要學習Python，需要掌握的內容還是比較多的，對於自學的同學來說會有一些難度，不推薦自學能力差的人。我們將學習的過程劃分為4個階段，每個階段學習對應的內容，具體的學習順序如下：
Python學習順序：
①Python軟體開發基礎
掌握計算機的構成和工作原理
會使用Linux常用工具
熟練使用Docker的基本命令
建立Python開發環境，並使用print輸出
使用Python完成字元串的各種操作
使用Python re模塊進行程序設計
使用Python創建文件、訪問、刪除文件
掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包
能夠使用Python面向對象方法開發軟體
能夠自己建立資料庫，表，並進行基本資料庫操作
掌握非關系資料庫MongoDB的使用，掌握Redis開發
能夠獨立完成TCP/UDP服務端客戶端軟體開發，能夠實現ftp、http伺服器，開發郵件軟體
能開發多進程、多線程軟體
能夠獨立完成後端軟體開發，深入理解Python開發後端的精髓
能夠獨立完成前端軟體開發，並和後端結合，熟練掌握使用Python進行全站Web開發的技巧
能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟體
能夠熟練使用Python庫進行數據分析
招聘網站Python招聘職位數據爬取分析
掌握使用Python開源人工智慧框架進行人工智慧軟體開發、語音識別、人臉識別
掌握基本設計模式、常用演算法
掌握軟體工程、項目管理、項目文檔、軟體測試調優的基本方法
②Python軟體開發進階
③Python全棧式WEB工程師
④Python多領域開發
想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能，南京北大青鳥、中博軟體學院、南京課工場等都是不錯的選擇，建議實地考察對比一下。
祝你學有所成，望採納。
Ⅷ python怎麼學習
對於很多想學習Python的小夥伴來說，不知道從何開始，小蝸這里整理了一份Python全棧開發的學習路線，大家可按照以下這份大綱來進行學習：
第一階段：專業核心基礎
階段目標：
1. 熟練掌握Python的開發環境與編程核心知識
2. 熟練運用Python面向對象知識進行程序開發
3. 對Python的核心庫和組件有深入理解
4. 熟練應用sql語句進行資料庫常用操作
5. 熟練運用Linux操作系統命令及環境配置
6. 熟練使用MySQL，掌握資料庫高級操作
7. 能綜合運用所學知識完成項目
知識點：
Python編程基礎、Python面向對象、Python高級進階、MySQL資料庫、Linux操作系統。
1、Python編程基礎，語法規則，函數與參數，數據類型，模塊與包，文件IO，培養扎實的Python編程基本功，同時對Python核心對象和庫的編程有熟練的運用。
2、Python面向對象，核心對象，異常處理，多線程，網路編程，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網路協議知識，並熟練運用於項目中。
3、類的原理，MetaClass，下劃線的特殊方法，遞歸，魔術方法，反射，迭代器，裝飾器，UnitTest，Mock。深入理解面向對象底層原理，掌握Python開發高級進階技術，理解單元測試技術。
4、資料庫知識，範式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數，觸發器，事務，游標，PDBC，深入理解資料庫管理系統通用知識及MySQL資料庫的使用與管理。為Python後台開發打下堅實基礎。
5、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與許可權，環境配置，Docker，Shell編程Linux作為一個主流的伺服器操作系統，是每一個開發工程師必須掌握的重點技術，並且能夠熟練運用。
第二階段：PythonWEB開發
階段目標：
1. 熟練掌握Web前端開發技術，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系統中的前後端交互過程與通信協議
3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統開發
4. 深入理解網路協議，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知識
5. 能夠運用所學知識開發一個MiniWeb框架，掌握框架實現原理
6. 使用Web開發框架實現貫穿項目
知識點：
Web前端編程、Web前端高級、Django開發框架、Flask開發框架、Web開發項目實戰。
1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript，JQuery與Bootstrap掌握前端開發技術，掌握JQuery與BootStrap前端開發框架，完成頁面布局與美化。
2、前端開發框架Vue，JSON數據，網路通信協議，Web伺服器與前端交互熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網路協議，熟練使用Swagger，AJAX技術實現前後端交互。
3、自定義Web開發框架，Django框架的基本使用，Model屬性及後端配置，Cookie與Session，模板Templates，ORM數據模型，Redis二級緩存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技術，開發完整的WEB系統和框架。
4、Flask安裝配置，App對象的初始化和配置，視圖函數的路由，Request對象，Abort函數，自定義錯誤，視圖函數的返回值，Flask上下文和請求鉤子，模板，資料庫擴展包Flask-Sqlalchemy，資料庫遷移擴展包Flask-Migrate，郵件擴展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，與Django框架的異同，並能獨立開發完整的WEB系統開發。
第三階段：爬蟲與數據分析
階段目標：
1. 熟練掌握爬蟲運行原理及常見網路抓包工具使用，能夠對HTTP及HTTPS協議進行抓包分析
2. 熟練掌握各種常見的網頁結構解析庫對抓取結果進行解析和提取
3. 熟練掌握各種常見反爬機制及應對策略，能夠針對常見的反爬措施進行處理
4. 熟練使用商業爬蟲框架Scrapy編寫大型網路爬蟲進行分布式內容爬取
5. 熟練掌握數據分析相關概念及工作流程
6. 熟練掌握主流數據分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟練掌握數據清洗、整理、格式轉換、數據分析報告編寫
8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網電影評論數據並完成數據分析全流程項目實戰
知識點：
網路爬蟲開發、數據分析之Numpy、數據分析之Pandas。
1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML，Beautifulfoup，正則表達式，代理池編寫和架構、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結構、商業爬蟲框架Scrapy，基於對爬蟲爬取原理、網站數據爬取流程及網路協議的分析和了解，掌握網頁解析工具的使用，能夠靈活應對大部分網站的反爬策略，具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應用大型商業爬蟲框架編寫分布式爬蟲的能力。
2、Numpy中的ndarray數據結構特點、numpy所支持的數據類型、自帶的數組創建方法、算術運算符、矩陣積、自增和自減、通用函數和聚合函數、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制，熟悉數據分析三大利器之一Numpy的常見使用，熟悉ndarray數據結構的特點和常見操作，掌握針對不同維度的ndarray數組的分片、索引、矩陣運算等操作。
3、Pandas裡面的三大數據結構，包括Dataframe、Series和Index對象的基本概念和使用，索引對象的更換及刪除索引、算術和數據對齊方法，數據清洗和數據規整、結構轉換，熟悉數據分析三大利器之一Pandas的常見使用，熟悉Pandas中三大數據對象的使用方法，能夠使用Pandas完成數據分析中最重要的數據清洗、格式轉換和數據規整工作、Pandas對文件的讀取和操作方法。
4、matplotlib三層結構體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪制、圖例、文本、標線的添加、可視化文件的保存，熟悉數據分析三大利器之一Matplotlib的常見使用，熟悉Matplotlib的三層結構，能夠熟練使用Matplotlib繪制各種常見的數據分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數據分析和可視化工具完成股票市場數據分析和預測、共享單車用戶群里數據分析、全球幸福指數數據分析等項目的全程實戰。
第四階段：機器學習與人工智慧
階段目標：
1. 理解機器學習相關的基本概念及系統處理流程
2. 能夠熟練應用各種常見的機器學習模型解決監督學習和非監督學習訓練和測試問題，解決回歸、分類問題
3. 熟練掌握常見的分類演算法和回歸演算法模型，如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等
4. 掌握卷積神經網路對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式，熟悉深度學習框架TF裡面的張量、會話、梯度優化模型等
5. 掌握深度學習卷積神經網路運行機制，能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識別、手寫字體識別、驗證碼識別等常規深度學習實戰項目
知識點：
1、機器學習常見演算法、sklearn數據集的使用、字典特徵抽取、文本特徵抽取、歸一化、標准化、數據主成分分析PCA、KNN演算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和演算法。熟悉機器學習相關基礎概念，熟練掌握機器學習基本工作流程，熟悉特徵工程、能夠使用各種常見機器學習演算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。
2、Tensorflow相關的基本概念，TF數據流圖、會話、張量、tensorboard可視化、張量修改、TF文件讀取、tensorflow playround使用、神經網路結構、卷積計算、激活函數計算、池化層設計，掌握機器學習和深度學習之前的區別和練習，熟練掌握深度學習基本工作流程，熟練掌握神經網路的結構層次及特點，掌握張量、圖結構、OP對象等的使用，熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設計，完成驗證碼識別、圖像識別、手寫輸入識別等常見深度學習項目全程實戰。
Ⅸ 如何自學編程python
首先先了解Python語言的四大發展方向。目前Python的主要方向有web後端開發、大數據分析網路爬蟲和人工智慧，當然如果再細分的話還有自動化測試、運維等方向。
在學習Python的基礎語法時，並不需要太多的基礎，基本只要熟練使用電腦日常功能並對Python感興趣就可以了，但如果想要在人工智慧領域方向發展的話，線性代數、概率、統計等高等數學知識基本是必需的，原因在於這些知識能夠讓你的邏輯更加清晰，在編程過程中有更強的思路。
分享一個千鋒Python的學習大綱給你
第一階段 - Python 數據科學
Python 基礎語法
入門及環境安裝 、基本語法與數據類型、控制語句、錯誤及異常、錯誤處理方法、異常處理方法 、常用內置函數 、函數創建與使用、Python 高級特性、高級函數、Python 模塊、PythonIO 操作 、日期與時間 、類與面向對象 、Python 連接資料庫
Python 數據清洗
數字化 Python 模塊Numpy、數據分析利器Pandas、Pandas 基本操作、Pandas 高級操作
Python 數據可視化
數據可視化基礎、MLlib（RDD-Base API）機器學習、MatPlotlib 繪圖進階、高級繪圖工具
第二階段 - 商業數據可視化
Excel 業務分析
Excel 基礎技能、Excel 公式函數、圖表可視化、人力 & 財務分析案例、商業數據分析方法、商業數據分析報告
Mysql 資料庫
Mysql 基礎操作（一）、Mysql 基礎操作（二）、Mysql 中級操作、Mysql 高級操作、電商數據處理案例
PowerBI
初級商業智能應用 （PowerQuery）、初級商業智能應用 （PowerPivot）、初級商業智能應用案例、存儲過程、PowerBI Desktop 案例、PowerBI Query 案例
統計學基礎
微積分、線性代數基礎、統計基礎
Tableau
Tableau 基本操作、Tableau 繪圖、Tableau 數據分析、Tableau 流量分析
SPSS
客戶畫像、客戶價值模型、神經網路、決策樹、時間序列
第三階段 - Python 機器學習
Python 統計分析
數據准備、一元線性回歸、多元線性回歸、一般 logistic 回歸、ogistic 回歸與修正
Python 機器學習基礎
機器學習入門、KNN 講義、模型評估方法、模型優化方法、Kmeans、DBSCAN、決策樹演算法實戰
Python 機器學習中級
線性回歸、模型優化方法、邏輯回歸、樸素貝葉斯、關聯規則、協同過濾、推薦系統案例
Python 機器學習高級
集成演算法 - 隨機森林、集成演算法 -AdaBoost、數據處理和特徵工程、SVM、神經網路、XGBoost
第四階段 - 項目實戰
電商市場數據挖掘項目實戰
項目背景 & 業務邏輯 、指定分析策略 、方法實現與結果 、營銷活動設計及結果評價 、撰寫數據分析報告
金融風險信用評估項目實戰
項目背景 & 業務邏輯 、建模准備 、數據清洗 、模型訓練 、模型評估 、模型部署與更新
第五階段 - 數據採集
爬蟲類庫解析 、數據解析 、動態網頁提取 、驗證碼、IP 池 、多線程爬蟲 、反爬應對措施 、scrapy 框架
第六階段 - 企業課
團隊戶外拓展訓練 、企業合作項目課程 、管理課程 、溝通表達訓練 、職業素養課程
以上就是零基礎Python學習路線的所有內容，希望對大家的學習有所幫助。