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CSDN|“我，懂数据，不怕被裁”：这项核心能力到底有多香？

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？1
让 5200 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 。
CSDN|“我，懂数据，不怕被裁”：这项核心能力到底有多香？
本文插图

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限时福利2


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