重磅：教育部考试中心已经公布，在计算机二级考试加入“Python语言程序设计”科目，将于2018年9月全国计算机等级考试中首次亮相。这将促进Python在大学生中的普及。

教育部也正式将人工智能、物联网、大数据处理正式划入高中新课标，这就意味着中学生也要开始学习编程了！

开发岗位的高薪和人工智能的发展，吸引了越来越多的人加入了学习编程的队伍。

在小编看来，编程语言首推Python，为什么这么说呢？

Python在2017年世界脚本语言排行榜中排名第1，也是多领域首选语言，作为一种高级程序语言，其核心设计哲学是代码可读性和语法，能够让程序员用很少的代码来表达自己的想法。

打个比方，同样一项工作C语言可能要1000行，java要100行，python可能只要10行。

像Google,facebook,Yahoo,YueTube,还有美国宇航局NASA，著名的开源云计算平台openstack，还有国内的豆瓣都是用python写的。

目前Python工程师正处于需求量大，人才供不应求的阶段，薪资一路也是水涨船高。

北京Python工程师的薪资平均为18880每月，即使是刚刚毕业的应届毕业生，做Python在人工智能领域的薪资也在12500元每月。

数据显示，2017年在雇主发布的职位说明中，Python技能需求增速达到174%，居于首位。 

未来十年将是大数据、人工智能爆发的时代，到时将会有大量的数据需要处理，而Python最大的优势，就是对数据的处理，有着得天独厚的优势。

人生苦短，我用 Python。连小学生都开始学 Python 了，想要洗心革面、奋发图强的你，要约吗？

「Python基础入门到数据挖掘实战」暑假班，由清华博士、浙大博士（Python 畅销书作者）主讲，全程“视频＋作业＋实验＋答疑”的形式，主讲老师陪同答疑 12 个月。陪伴你从零基础，成长为具备核心竞争力的 Python 算法工程师！

课程分为初级、中、高级三门课程，难度递进。初级课程适合中学生及以上人士学习。还等什么，还不快来跟我们一起玩 Python ！

- 讲师团队 -

张阳阳

清华大学博士。5 年 Python开发经验。研究方向：人工智能、机器学习、深度学习。熟练掌握 Python 在人工智能中的应用。擅长数值计算与仿真模拟，精通各种 AI 算法和编程：回归预测、全局优化、聚类分类、综合评价、模式识别等。

杨海宏

浙江大学计算机专业博士、《Python 与数据挖掘》作者。讲授数据挖掘课程3年教学经验。研究方向：大数据、知识图谱、自然语言处理。熟练使用 Python，擅长自然语言理解、智能问答、深度学习、强化学习。曾在百度深度学习实验室，研究花卉图像识别，成果应用于百度App。

全方位保障服务

• 60小时精剪视频

• 200道编程题目 + 解析精讲

• 20个实验项目 + 实操源码

• 12个月超长期陪伴答疑

• 限报50人，小班VIP周到辅导

• 全方位答疑：微信群答疑 + 远程调试 + 视频解答

• 3节试听课，不满意全额退款

• 课程范围内问题24小时不解答全额退款

- 课程目录 -

【课程一】Python零基础入门与科学计算

第一篇 Python基础入门

1 Python的安装

2 Python的语法

3 内置数据结构

4 文件操作

5 文件目录操作

6【复习】课程作业讲解

7 函数的定义和调用

8 面向对象编程(1)

9 面向对象编程(2)

10【复习】课程作业讲解

11 具有Python风格地编程

12 常用技术介绍

13【复习】课程作业讲解

第二篇 科学计算与绘图

1 数值矩阵型数据交给NumPy

2 NumPy 进阶操作

3 【课后作业讲解与答疑】

4 Matplotlib 绘图

5 【课后作业讲解与答疑】

6 Pandas 基本操作

7 Pandas 进阶操作

8 【课后作业讲解与答疑】

【课程二】Python机器学习与数据挖掘实践

第一篇 机器学习与数据挖掘概论

1 机器学习概论

2 数据挖掘概论

3 数据预处理

4 Pandas基本功能

5 Pandas数据分析

6 模型的建立

第二篇 机器学习与数据挖掘算法实践

1 回归分析（Regression Analysis）

实训：基于回归分析预测房价及变化趋势问题

2 逻辑回归（Logistic Regression）

实训：基于逻辑回归预测泰坦尼克号乘客存活率

3 决策树（Decision Tree）

实训：基于决策树算法对男女性别进行分类

4 人工神经网络（Artificial Neural Network）

实训：基于BP人工神经网络对MNIST数据集进行识别和预测

5 k近邻分类（k Nearest Neighbor）

实训：基于k近邻分类对小麦种子进行分类

6 期中考试及点评讲解

7 朴素贝叶斯分类（Naive Bayesian）

实训：基于朴素贝叶斯分类对文本进行扫黄分析

8 聚类分析（Cluster Analysis)

实训：基于聚类分析对鸢尾花（iris）数据集分类

9 支持向量机（Support Vector Machine）

实训：基于支持向量机对MNIST手写数字序列数据集进行分类及参数的调优

10 期末考试及点评讲解（众多有趣的题目）

【课程三】Python深度学习与数据挖掘实战

第一篇 深度学习算法实践

1 PyTorch入门

2 反向传播算法 Back Propagation

3【复习】课后作业讲解

4 前馈神经网络 Feed Forward Network

5 卷积神经网络 Convolution Neural Network

6【复习】作业练习讲解

7 深度残差网络 Deep Residual Network

8 循环神经网络 Recurrent Neural Network

第二篇 数据挖掘项目实战

1 项目一：图片验证码识别 (光学字符识别)

2 项目二：文本数据情感分析

3 项目三：基于关联规则（Apriori）分析对超市购物的商品关系

4 项目四：基于用户和物品的协同过滤算法进行智能推荐

5 期末考试及点评讲解

- 课程时间 -

7月23日 至 9月20日 每日1小时，共60小时

【课程1】Python零基础入门（暑假班）

【时间】7 月 23 日 至 8 月 11 日（共 20 学时）

【课程2】Python机器学习与数据挖掘实践（暑假班）

【时间】8 月 12 日 至 8 月 31 日（共 20 学时）

【课程3】Python深度学习与数据挖掘实战（暑假班）

【时间】9 月 1 日 至 9 月 20 日（共 20 学时）

编程作业预览

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- 上课形式 -

1、全程录播课，定时发布，主讲老师和助教同步答疑；

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 -

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