实用主义学python 云盘_多领域实用主义学Python项目视频教程-2018年麻瓜编程
多领域实用主义学Python项目视频教程
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2018年麻瓜编程 高清视频+源码+资料 共6.9G
Z+ @& q4 K p5 o
很好的讲师,还不错,值得新手入门学习
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2018-11-30 10:20 上传1 @/ j& u) n; |# J8 a) Q0 Y
) S1 ~% r; E* `8 w; i! W课程介绍:
% L! u' s( {+ s _ 课程并不是零散的52个项目,而是一个梯度递进、彼此关联的项目训练体系。课程涵盖了5个 Python 领域:脚本、网络与爬虫、图形界面、数据分析、人工智能。每个领域都分为3个阶段,从简单到复杂、循序渐进的提升。9 d& a' b) j- E( K, m! l
新手往往会不知道从哪下手去做项目,缺乏编程思路和经验,不知道哪个库应该用来解决什么问题。
6 n4 ^8 t8 E& D* T# A) U- o 而项目训练体系最大的价值在于,把这些新手必备的编程思路、经验知识、语法知识拆解到52个项目里。让你对 Python 的用法有一个全局的认识,在使用中熟悉常用 Python库,并且养成编程思路。: N& t4 G7 K) o% b6 k5 W, ?* J
* g, a. |% V: l: [% i课程目标:" a4 L' X+ p/ Y4 t; v9 A
很多新手会担心,是不是要学很多的基础、看很多的书,才能开始上手做项目呢?毕竟,大多数的编程实战课程都要求掌握一定的基础才能开始学习啊。但是我们这门课不一样。
4 |9 P# n6 K. E; ?# L" H$ Q 这门课是专为新手设计的,把基础知识都拆解到项目里了,让你在项目情境里学基础知识。这样的学习方式能让你保持兴趣、充满动力,时刻知道学的东西能用在哪、能怎么用。平时不明白的基础,放在项目情境里去理解就恍然大悟了。
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2 V- {, k6 R! Z$ i3 ~+ u课程目录:
" J6 X* U3 w8 W0 \; ^& t& D$ l" t ├─01 实用主义学Python脚本
, O) E; r5 w) A: l │ 0. 课程使用说明
6 r' r3 `3 l% v6 R │ 1. 如何用 Python 模糊搜索文件8 f/ a9 ?7 v; r# M+ Y/ K _
│ 2. 如何实现文件自动归类?" M% `1 g# n, O7 l* p, X$ t
│ 3. 如何自动解压并删除压缩包
& O1 W9 [; E* M │ 4. 如何定制群发微信消息
9 D# z+ l+ [& m1 ~3 ^) q ?; v4 U │ 5. 如何让程序持续正常运行
2 O' ?3 ~# c7 u+ G O0 F. T" f4 A5 d │ 6. 如何自动拉微信群- U2 ]. c) t9 w+ A. w# ?7 y
│ 7. 如何用面向对象实现切换工作空间
5 X, I- [2 `4 F# \& x/ N │ 8. 如何实现稍后阅读提醒
U K1 |% s2 i2 H6 L │ 9. 如何定制快捷键输入/ N1 O% X7 J8 V% q+ a# [. N7 `4 ~
│
& m/ C# E, G- w, p/ g' s! l ├─02 实用主义学Python网络与爬虫4 d* Q, T7 j/ P: D
│ 0.课程适用说明
7 C% f+ X% Q& C1 \: Y │ 1. 如何监测 GitHub 项目更新并自动打开网页
$ Y3 I& P# D* O7 o2 Z │ 2. 如何快速对比多个库的数值9 @/ i6 E7 P% K- f: m) f
│ 3. 如何实现发送新库提醒到手机
$ Z) j" a: y, a │ 4. 如何实时监测某微博数据
: R$ }, {+ [5 [" ]! h% h │ 5. 如何在知乎上自动互粉
! w0 P C( q# f" ?! F2 O0 N │ 6. 如何爬取某时段微博数据" L; d( B; s1 f) M# p& g' C
│
' |6 Y" G' r. A/ V( @2 W ├─03 实用主义学Python图形界面开发5 ]! p9 m2 Q0 o, m2 Q. O7 Z
│ 0.课程使用说明
+ v' S3 C6 z5 e; @9 w# b │ 1. 如何做一个展示隐藏文件的小工具0 c- R5 f( M* z8 a
│ 2. 如何做一个压缩图片的小工具0 p5 j* u3 e8 X. U, H( l+ q, Y( Y
│ 3. 如何实现实时网速监测
. i& F- N0 u$ J ? │ 4. 如何做一个脚本运行的小工具
6 w& O1 j+ ~5 j2 S1 p0 _: U9 p │ 5. 如何做一个倒计时小工具
& d2 s# f# T& M" ? │ 6. 如何做一个定时脚本运行器(上+下), p) d, f( e# X6 L! B$ t& C
│ * S% j' M8 J6 ]. q5 H
├─04 实用主义学Python数据分析
+ Q+ S7 N4 C0 D4 F$ s( N │ 00. 课程使用说明
# Y7 }. ^( a' |' S B' v │ 01. 比较共享单车每季度的平均骑车时间$ J$ m( y8 ^6 R; B
│ 02. 比较共享单车各类用户的平均骑行时间趋势
U1 |$ v4 D7 u! S9 V1 H │ 03. 比较共享单车各用户类别的比例
& E5 g5 x4 s3 n │ 04. 统计共享单车不同用户类别骑行时间直方图
& Q# z! b1 K: Y8 s( Y │ 05. 统计共享单车各类用户的季度骑行时间的分组柱状图
* f; q0 h; V8 U │ 06. 比较咖啡店各类饮品的数量与热量
9 X# H% F/ ^% R/ l5 E! ^ │ 07. 分析电子游戏在各国的销量并使用堆叠柱状图呈现
1 H" I+ M$ _3 o. X7 L. o │ 08. 分析神奇宝贝的变量关系数据+ {$ B5 O4 |) _: J/ u! k
│ 09. 分析不同手机操作系统的流量使用情况' Z0 S- ]/ w; Q& z. T. L" q
│ 10. 分析股票行情数值( x* [- m/ g' `# w
│ 11. 按年度和地区分析全球幸福报告, p2 E0 n8 [' F& c
│ 12. 幸福指数的等级分析
1 z/ ^$ @- M4 M+ [( W0 \ │
+ m- i$ q! h9 A9 D8 [ ├─05 实用主义学Python人工智能
0 g4 e6 l5 c6 G │ 0.课程使用说明) K% m7 Z. C$ R3 i" i. a
│ 1. 手工实现一个简单的鸢尾花分类器
7 J# ]6 z! U2 x% V │ 2. 使用 scikit-learn 的 kNN 分类算法实现鸢尾花分类# g. P* A/ J3 {8 y! j
│ 3. kNN算法的超参数对鸢尾花分类的影响! e4 k: X& k) }
│ 4. 使用 sklearn 的线性回归算法实现房价预测" h: B( M) D X( p0 k/ N
│ 5. 房价预测的可视化线性模型
; s0 _' x; X8 E: ~$ i │ 6. 比较多种算法的鸢尾花分类准确率
% J" E# c% p/ \) g │ 7. 使用交叉验证对鸢尾花分类模型进行调参* K u4 }, u. x( \
│──────8. 使用特征预处理提升房价预测模型的性能
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视频截图:, S! X( K4 H- n* K. r
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