學習 Python 幾個坑要註意！

Python 是一門新手友好、功能強大、高效靈活的程式語言，無論是從入門級選手到專業級資料挖掘、科學計算、影象處理、人工智慧，Python 都可以勝任。

在程式語言中， Python 長期穩居前五，不僅已經成為資料分析、人工智慧領域必不可少的工具，還被越來越多地公司用於網站搭建。基本上可以負責任地認為，Python 可以做任何事情。

Python 方向崗位的薪水在水漲船高，成為目前最有潛力的程式語言之一。

Python 爆紅的原因是什麼？

在 ranked.com 的排名中，Python 是 2017 年最受歡迎人工智慧程式語言（第二是C++）。

根據 Stack Overflow 流量統計，2017 年 6 月，Python 第一次成為高收入國家 Stack Overflow 訪問量最大的標簽，照此發展，2018 年，Python 肯定會成為最受歡迎的標簽。

在 GitHub 2017 年度報告中，Python 超越 Java 成第二受歡迎語言。所有這些“刷榜”，都離不開最近人工智慧尤其是機器學習的火熱。Python 被譽為最好人工智慧的語言，因為：

• 在資料科學和 AI 中佔據主導地位；

• 擁有優質的檔案和豐富的庫，對於科學用途的廣泛程式設計任務都很有用；

• 設計非常好，快速，堅固，可移植，可擴充套件；

• 開源，而且擁有一個健康、活躍、支援度高的社群；

• 有一些很棒的公司贊助商，YouTube、谷歌、Yahoo!、NASA 都在內部大量地使用 Python，尤其是谷歌；Facebook 開源 PyTorch 後也更有利於 Python 的推廣。

如果你想學習程式語言，除了 Python 沒有之一。

學習 Python 幾個坑要註意！

那麼，如果想要追趕 Python 的熱潮，應該如何學習呢？現在許多人在自學之外，都會選擇線上課程作為輔助。選擇課程的衡量標準是什麼呢？我認為有以下幾條坑不能踩：

|| 是否有循序漸進的練手專案，課程作業？

如果課程裡面只是對著螢幕把專案程式碼敲一遍，那其實看了也不能自己真正掌握，重要的是自己在課程作業裡動手實踐，所以課程中有沒有循序漸進的練手專案幫你提升能力，這是很重要的。

|| 是否可以掌握一項核心的技能？

Python基礎；機器學習；資料分析；資料挖掘；深度學習。

|| 是否針對零基礎的同學講解的生動易懂？

不少課程會標註課程所需的知識儲備，需要先掌握哪些知識才能看懂這門課，只有少數課才真正是零基礎可以學習的，這個是需要註意的。我覺得更多學習線上課程的還是零基礎的同學，畢竟有基礎的話自己擼檔案就好了。

|| 是否配備了高質量的答疑服務？

實際程式設計會遇到問題被卡住真是太常見的一個事情了，很多程式員沒了 stackoverflow 也是無法正常工作的。但初學者很可能是連問題都描述不清楚的，所以有個老師幫初學者即時解決問題的話，能節省很多時間。

那麼，我該怎麼選擇？

如果你是渴望系統、高效地學習 Python，推薦學習 從入門到精通的系列課程。在此背景和挑選指標環境下，極值學院推出了「Python基礎入門到資料挖掘實戰」系列課。兩位清華、浙大博士（Python暢銷書作者）主講，並全程陪同答疑。透過 3 個月的連續學習，陪伴你成長為具備核心競爭力的 Python 演演算法工程師！

– 適合人群 –

◎ 零基礎程式設計能力的中學生、大學生、研究生；

◎ 轉行 Python 程式設計的在職人士；

◎ 想學資料挖掘基礎到高階的老師和學生；

◎ 想學人工智慧基礎理論和 Python 實現的學員。

– 講師團隊 –

張陽陽

清華大學博士。4 年多 Python 教學經驗。研究方向：人工智慧、機器學習、深度學習。熟練掌握 Python 在人工智慧中的應用。擅長數值計算與模擬模擬，精通各種 AI 演演算法和程式設計：回歸預測、全域性最佳化、聚類分類、綜合評價、樣式識別等。

楊海宏

浙江大學博士、《Python 與資料挖掘》作者。講授資料挖掘課程兩年教學經驗。研究方向：大資料、知識圖譜、自然語言處理。熟練使用 Python，擅長自然語言理解、智慧問答、深度學習、強化學習。曾在百度深度學習實驗室，研究花卉影象識別，成果應用於百度App。

– 課程目錄 –

【課程一】Python零基礎入門與科學計算

    第一篇 Python基礎入門

        1 Python的安裝

        2 Python的語法

        3 內建資料結構

        4 檔案操作

        5 檔案目錄操作

        6【複習】課程作業講解

        7 函式的定義和呼叫

        8 面向物件程式設計(1)

        9 面向物件程式設計(2)

        10【複習】課程作業講解

        11 具有Python風格地程式設計

        12 常用技術介紹

        13【複習】課程作業講解

    第二篇 科學計算與繪圖

        1 NumPy處理資料

        2 NumPy函式庫

        3 SciPy 數值計算

        4【複習】課程作業講解

        5 Sympy符號運算

        6 Matplotlib繪圖

        7【複習】課程作業講解

【課程二】Python機器學習與資料挖掘實踐

    第一篇 機器學習與資料挖掘概論

        1 機器學習概論

        2 資料挖掘概論

        3 資料預處理

        4 Pandas基本功能

        5 Pandas資料分析

        6 模型的建立

    第二篇 機器學習與資料挖掘演演算法實踐

        1 回歸分析（Regression Analysis）

        2 邏輯回歸（Logistic Regression）

        3 決策樹（Decision Tree）

        4 人工神經網路（Artificial Neural Network）

        5 k近鄰分類（k Nearest Neighbor）

        6 期中考試及點評講解

        7 樸素貝葉斯分類（Naive Bayesian）

        8 聚類分析（Cluster Analysis)

        9 支援向量機（Support Vector Machine）

        10 期末考試及點評講解

【課程三】Python深度學習與資料挖掘實戰

    第一篇 深度學習演演算法實踐

        1 PyTorch入門

        2 反向傳播演演算法 Back Propagation

        3【複習】課後作業講解

        4 前饋神經網路 Feed Forward Network

        5 摺積神經網路 Convolution Neural Network

        6【複習】作業練習講解

        7 深度殘差網路 Deep Residual Network

        8 迴圈神經網路 Recurrent Neural Network

    第二篇 資料挖掘專案實戰

        1 案例一 圖片驗證碼識別 (光學字元識別)

        2 案例二 文字資料情感分析

        3 案例三：基於關聯規則（Apriori）分析對超市購物的商品關係

        4 案例四：基於使用者和物品的協同過濾演演算法進行智慧推薦

        5 期末考試及點評講解

– 課程上線時間 –

【課程1】Python零基礎入門

【時間】4 月 9 日 至 5 月 4 日（共 20 學時）

【課程2】Python機器學習與資料挖掘實踐

【時間】5 月 7 日 至 6 月 2 日（共 20 學時）

【課程3】Python深度學習與資料挖掘實戰

【時間】6 月 4 日 至 6 月 29 日（共 20 學時）

– 課程標的 –

◎ 零基礎入門到掌握 Python 程式設計

◎ 掌握常用機器學習演演算法和 Python 實現

◎ 掌握常用深度學習演演算法和 Python 實現

◎ 掌握資料挖掘從基礎到高階技術

– 課程形式 –

1、全程錄播課，定時釋出，主講老師和助教同步答疑；

2、課程配套作業題和作業講解課；

3、課程配專屬答疑群，全程陪同，隨時解答疑惑。

– 限量優惠 & 福利 –

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