2 个月如何从小白到 Python 高手,牛津大学博士带你飞!

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:

  • 在数据科学和 AI 中占据主导地位;
  • 拥有优质的文档和丰富的库,对于科学用途的广泛编程任务都很有用;
  • 设计非常好,快速,坚固,可移植,可扩展;
  • 开源,而且拥有一个健康、活跃、支持度高的社区;
  • 有一些很棒的公司赞助商,YouTube、谷歌、Yahoo!、NASA 都在内部大量地使用 Python,尤其是谷歌;Facebook 开源 PyTorch 后也更有利于 Python 的推广。

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?

要看课程侧重的是数据分析还是机器学习,机器学习有无深度学习方面内容。

|| 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。

|| 是否有答疑?

大部分视频课程只能课后答疑,而且是离线答疑,对于零基础学习的同学需要考虑老师能否及时答疑。学问学问,有学有问才能有所进步啊。

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《 从数据分析到数据挖掘训练营》,包含“R语言+Python+推荐系统+数据挖掘算法”四大知识点,小班面授+网络课程,总课时超过200,可零基础分阶段学习,推荐就业!课程案例丰富,安排随堂练习和课后答疑。本课程侧重数据分析方法和原理,通过学习可掌握主流的数据分析工具和方法,在此基础上进阶学习数据挖掘/机器学习算法。

- 适合人群 -

◎ 本科理工科略懂编程的大学生、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 -

陈远波

本科应用数学,硕士计算数学、博士自动化,多次参加建模大赛(如全国大学生建模大赛、全国研究生建模大赛、阿里巴巴天池大赛等),3年大数据建模工作经验,熟悉前端,精通机器学习,熟悉各类算法,如SVM,KNN,BAYES,RNN,CNN,RBM和DBN等,了解scala语言和协同过滤推荐算法。运用深度学习算法对人脸进行检测和识别。

徐磊

牛津大学计算机科学博士,现任深圳市华傲数据技术有限公司数据科学家,工作内容涉及数据采集、数据整理、数据分析与应用等多个数据产业环节。徐磊博士的研究方向包括数据挖掘、机器学习、人工智能、分布式算法、金融风控、数据可视化等。

- 课程目录 -

【阶段一】数据分析和编程基础(网络课程)

第一篇《数据分析入门》

  • 1、数据分析行业背景和职业介绍
  • 2、数据的存储和联系的逻辑
  • 3、SQL的基础语法
  • 4、SQL复杂查询及实践
  • 5、R语言中的数据类型和数据结构
  • 6、R语言基础语法
  • 7、用R采集API数据
  • 8、rvest采集网页数据并写入MySQL
  • 9、stringr处理字符串
  • 10、dplyr及描述性统计分析
  • 11、中文分词及词云可视化
  • 12、线性回归理论及建模实战
  • 13、逻辑回归理论及建模实战
  • 14、ggplot2图形语法
  • 15、ggplot2数据可视化实战
  • 16、MarkDown基础语法及R MarkDown自动化报告

第二篇 《Python编程基础》

1、python语法初步:

2、python数字和内置对象

3、python元组

4、python列表和字符串

5、python集合与字典

6、python语法:条件和循环

7、文件操作

8、错误和异常的处理

9、模块、包

10、函数

11、对象编程

12、正则表达式

13、多线程

14、数据库

第三篇 《R语言商业数据分析》

1.数据挖掘建模流程与R介绍

案例:一个信用评分模型完整分析流程演示

2.R语言编程与数据整合

案例:是否违约客户行为数据对照描述

3.描述性统计分析和特征选取

案例:汽车金融贷款数据的数据清洗

4.数据清洗与变量压缩

案例:房屋价格决定因素分析

5.统计推断基础

案例:客户消费、客户行为数据差异检验

6.使用线性回归进行客户价值预测

案例:信用卡客户价值预测模型

7.使用逻辑回归构建初始信用评级

案例:汽车贷款初始评分模型

8.使用决策树进行流失预警模型

案例:电子产品客户购买决策模型

9.使用神经网络进行营销响应预测

案例:信贷产品行为评分模型

10.分类器入门与支持向量机

案例:婚恋网站客户成功约会预测

11.客户聚类与聚类后画像

案例:电信、银行客户行为聚类分析

12.使用推荐算法提升客户价值

案例:电商、银行客户交叉销售模型

13. 时间序列分析

案例:电信、零售、运输、银行行业业务量预测模型

案例:汽车金融贷款信用评级模型

【阶段二】Python数据挖掘训练营(面授)

第一篇 数据挖掘导论

1.数据挖掘的背景

2.什么是数据挖掘

3.数据挖掘的主要功能

4.数据挖掘的数据及变量

5.数据挖掘的数据清洗

6.数据的描述性统计分析

7.随机变量与变量分布

8.分类及连续变量的相关性

9.总体及样本

10.统计推断与统计检验

11.决策树类算法

12.神经网络类算法

13.关联分析类算法

14.聚类分析算法

15逻辑回归算法

案例一:儿童玩具销量的影响因子分

案例二:电信客户流失预警模型

案例三:超市购物篮关联分析

案例四:药物效果的聚类分析

案例五:贷款风险预测模型

第二篇 Python数据挖掘

1.数据清洗与变换

模型评价指标:绝对误差、相对误差、平均绝对误差、均方(根)误差、精准率、召回率、ROC、AUC等

2.Logistic回归理论

案例:对风险人群的预测

3.决策树理论知识

案例:在反欺诈场景中的应用

4.Kmeans、SVM理论知识

案例:在识别码识别中的应用

5.集成学习(RF、Adaboost、GBDT及Xgboost)介绍

案例:集成学习(RF、Adaboost、GBDT及Xgboost)应用

6.BP神经网络介绍

案例:在家用电器用户行为分析与事件识别

7.案例:卷积神经网络在图像识别中的应用

8.案例:LSTM框架在语义识别方面的应用

【阶段三】推荐系统算法及数据挖掘算法

第一篇 推荐系统算法

1.推荐系统概念、发展历史、核心问题介绍

2推荐系统常见的企业级架构,以及核心部件

3.机器学习算法流程介绍,常见机器学习算法讲解

4.召回层常用推荐算法详解与实现,及在推荐数据集上实验

5.推荐系统评价指标,及召回层算法效果评估

6.精排策略与核心算法讲解与实战

7.推荐系统整体架构搭建与部署

8.深度学习在推荐系统的发展与应用

第二篇 数据挖掘算法进阶

1.PageRank算法

2.决策树模型

3.分类回归树

4.K邻近分类

5.K-means聚类

6.层次化聚类

7.朴素贝叶斯算法

8.支持向量机模型

9.Apriori算法

10.Adaboost算法

11.Random Forest模型

12.GBDT模型

13.M算法

14.隐马尔可夫模型

15.高斯混合模型

16.模型选择与评估

- 开课时间 -

【阶段1】数据分析&数据挖掘入门(网络班)

【时间】视频课,自由学习(共64课时)

【阶段2】Python数据挖掘实战

【时间】3月31日至4月29日(共80学时)

【阶段3】推荐系统算法及数据挖掘算法

【时间】5月5日至5月26日(共56学时)

- 课程目标 -

◎ 零基础入门掌握数据分析方法

◎ 掌握常用数据挖掘算法和 Python 实现

◎ 掌握数据挖掘/机器学习高级算法

- 课程形式 -

1、网络课程+现场集训,主讲老师QQ群同步答疑;

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 -

1、报名现在添加PPV课助教微信(timjiang2016),加入拼团群,5人合拼可优惠500元/人!

2、现在报名课程,即可获得 以下资料大礼包 :

原文发布于微信公众号 - PPV课数据科学社区(ppvke123)

原文发表时间:2018-03-28

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