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清华教授推荐:每日自学2小时,15周便月入10K,400集python教材

python是一种计算机程序设计语言,在这之前,你可能听说过很多编程语言了,难学的c、火热的java,适合新手的Basic语言等,python就是属于这些编程语言中其中一种

我们先普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序,都是为了让计算机办事,比如下载一个音乐播放器,编写一个文档等,而计算机干活的CPU只认识机器指令,所以,尽管不同的编程语言差异极大,最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言,干同一个活,编写的代码量,差距也很大。

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比如,完成同一个任务,C语言要写1000行代码,Java只需要写100行,而Python可能只要20行。

所以Python是一种相当成熟的语言。

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2020年最新python教程

如果你处于想学python或者正在学习python,python的教程不少了吧,但是是最新的吗?

说不定你学了可能是两年前人家就学过的内容,在这小编分享一波2020最新的python全套教程最后小编为大家准备了新出的python自学视频教程,共计约200G,免费分享给大家!

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2020Python自学教程全新升级为《Python+数据分析+机器学习》,九大阶段能力逐级提升,打造技能更全面的全栈工程师。

每天拿出两小时自学,15周后便可轻松入职,重点是全部都免费哦!

下面是清华大学毕业的高琪老师亲手打造的Python学习路线和视频。共分为7大阶段.

这些课程如果想要了解的请转发+关注私信小编“ 学习 ”即可了解

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第一阶段Python入门

章节1:Python入门

章节2:编程基本概念

章节3:序列

章节4:控制语句

章节5:函数

章节6:面向对象编程

第二阶段Python 深入与提高

章节1:异常处理

章节2:文件处理

章节3:模块

章节4:GUI编程

章节5:游戏开发-坦克大战

第三阶段Python 网络与并发编程

章节1:并发编程

章节2:网络通信

第四阶段Python 核心特性

章节1:生成器和装饰器

章节2:函数式编程

章节3:正则表达式

章节4:内存管理

第五阶段数据库编程基础

章节1:数据库环境搭建

章节2:SQL 语句基础

第六阶段Linux 环境编程基础

章节1:安装和系统认知

章节2:文件管理,数据分析命令

章节3:用户权限管理和安装管理

章节4:重定向

第七阶段网页编程基础

章节1:html5

章节2:CSS 样式

章节3:JavaScript

章节4:jquery

第八阶段Flask框架

章节1:虚拟环境

章节2:Flask视图基础和URL

章节3:Flask之Jinja2模版

章节4:Flask视图高级

章节5:Flask高级

章节6:Flask数据库

第九阶段Python_Django2 框架

章节1:Django初级

章节2:Django进阶

章节3:Djangogo高级

章节4:Git版本控制(含接口文档补充内容)

第十阶段Python_Tornado 框架

章节1:Tornado 语法

章节2:Tornado 深入学习

章节3:Tornado 数据库操作

章节4:Tornado 异步

第十一阶段Python_大型电商项目

章节1:Django项目阶段-电商项目

第十二阶段Python 爬虫开发

章节1:爬虫介绍与常用工具

章节2:爬虫开发常用模块

章节3:数据提取与验证码识别

章节4:scrapy 框架简介与配置

章节5:scrapy 框架高级

章节6:爬虫数据存储

章节5:scrapy 框架高级

章节8:分布式爬虫

第十三阶段算法与数据结构

章节1:算法与数据结构

第十四阶段数据分析理论和实战

章节1:补充数学知识

章节2:matplotlib

章节3:seaborn

章节4:Anaconda介绍_安装_操作

章节5:ipython介绍

章节6:jupyter notebook_介绍和使用

章节7:numpy

章节8:pandas

章节9:数据获取_清洗_整理

章节10:多层索引

章节11:数据分析案例_案例1_足球运动员分析

章节12:数据分析案例_案例2_电影数据分析

章节13:数据分析案例_案例3_机场延迟分析

第十五阶段人工智能基础_机器学习理论和实战

章节1:无约束最优化问题的求解算法

章节2:三种梯度下降法

章节3:代码实战梯度下降法与优化

章节4:归一化

章节5:正则化

章节6:多元线性回归的衍生算法

章节7:多项式升维

章节8:逻辑回归和Softmax回归

章节9:逻辑回归优化与拟牛顿法

章节10:SVM支持向量机

章节11:决策树

章节12:随机森林

章节13:分类评估指标

章节14:Adaboost

章节15:GBDT和XGBoost

第十六阶段人工智能基础_深度学习理论和实战章节1:理解神经网络及应用

章节2:Tensorflow入门与安装

章节3:反向传播及利用Tensorflow完成浅层模型

章节4:Tensorflow使用优化器以及模型的存储和加载

章节5:深度神经网络DNN

章节6:卷积神经网络CNN

章节7:卷积神经网络实战

章节8:Keras框架

第十七阶段Hadoop 分布式文件系统:HDFS(扩展)

章节1:Hadoop 简单介绍及架构设计

章节2:Hadoop 高可用集群及java API

第十八阶段Hadoop 分布式计算框架:Mapreduce(扩展)

章节1:MapReduce 分布式计算框架架构设计及项目案例

第十九阶段Hadoop 离线体系:Hive(扩展)

章节1:hive架构、搭建、sql语法、函数

章节2:hive分区、分桶、安全认证、优化

第二十阶段spark体系之分布式计算(扩展)章节1:Scala语言特点、类、对象、集合

章节2:Scala隐式转换、通信模型

章节3:Spark初始、核心RDD、算子

章节4:Spark集群搭建、任务提交流程

章节5:Spark计算模式、任务调度和资源调度

章节6:Spark核心源码

章节7:Spark业务场景、Shuffle机制

章节8:SparkShuffle源码、SparkSQL初始

章节9:SparkSQL函数、SparkStreaming初始

章节10:Kafka、SparkStreaming+Kafka两种版本整合

第二十一阶段Python_数据分析项目

章节1:人工智能项目流程

章节2:二手车价格预测

章节3:旅游景点票价预测

章节4:工资分类预测

章节5:广告点击转化率预测

章节6:文本分类-自然语言处理

章节7:音乐推荐系统

章节8:银行客户流失分析

章节9:申请评分卡

第二十二阶段面试和成功求职的秘技

章节1:简历

章节2:面试前的准备

章节3:笔试和面试

章节4:offer 和上班后,如何应对

第二十三阶段入职后快速成长到CTO

章节1:入职后三个月试用期要做的事

章节2:前三年需要学的技术

章节3:前三年需要提高的软实力

以上这些课程如果想要了解的请私信小编“ 学习”即可了解,小编回复的比较慢,喜欢小编的可以关注支持一下,谢谢大家支持!

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