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来自 AZ 的用于数据科学和机器学习的完整 Python

Complete Python for Data Science & Machine Learning from A-Z

Python 与机器学习和数据科学、数据可视化、用于数据分析的 Numpy 和 Pandas、来自 AZ 的 Kaggle 项目

你将学到什么

  • Pandas 是一个开源 Python 包,最广泛用于数据科学/数据分析和机器学习任务。
  • Pandas 主要用于 DataFrame 中表格数据的数据分析和关联操作。
  • Pandas 是一种快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和操作工具,构建在 Python 编程语言之上。
  • Pandas Pyhon 旨在成为用 Python 进行实际、真实世界数据分析的基本高级构建块
  • Numpy 是 Python 编程语言的库,增加了对大型多维数组和矩阵的支持。
  • NumPy 旨在提供比传统 Python 列表快 50 倍的数组对象。
  • NumPy 将 C 和 Fortran 等语言的计算能力引入 Python。
  • 机器学习不仅适用于预测短信或智能手机语音识别。机器学习不断被应用于新的行业。
  • 通过实践示例学习机器学习
  • 什么是机器学习?
  • OAK Academy 的 Python 讲师专注于从软件开发到数据分析的各个领域,并以其高效而闻名。
  • Python 是一种通用的、面向对象的高级编程语言。
  • Python 是一种多范式语言,这意味着它支持多种编程方法。以及过程式和函数式编程风格
  • Python 是一种计算机编程语言,通常用于构建网站和软件、自动执行任务以及进行数据分析。
  • 无论您从事人工智能或金融工作,还是从事网络开发或数据科学职业,Python 都是最重要的技能之一
  • 其简单的语法和可读性使 Python 非常适合 Flask、Django、数据科学和机器学习。
  • 安装适用于 Windows 的 Anaconda 发行版
  • 安装适用于 MacO 的 Anaconda 发行版
  • 安装适用于 Linux 的 Anaconda 发行版
  • 回顾 Jupyter Notebook
  • 回顾 Jupyter 实验室
  • Python简介
  • 编码的第一步
  • 在 Python 编码中使用引号
  • 编码形式和风格应该如何(Pep8)
  • Python 基本数据结构简介
  • 对变量进行赋值
  • 对变量执行复杂的赋值
  • 类型转换
  • Python 中的算术运算
  • 深入检查打印功能
  • 转义序列操作
  • 布尔逻辑表达式
  • 布尔运算符的运算顺序
  • 使用 Python 进行练习
  • 具体检查字符串
  • 访问长度信息(Len 方法)
  • 字符串中的搜索方法 Startswith()、Endswith()
  • 字符串中的字符更改方法 Replace()
  • 字符串中的拼写替换方法
  • 字符串中的字符剪切方法
  • 索引和切片字符串
  • 复杂的索引和切片操作
  • 使用算术运算格式化字符串
  • 使用 % 运算符格式化字符串
  • 使用字符串格式化方法进行字符串格式化
  • 使用 f-string 方法格式化字符串
  • 创建列表
  • 访问列表元素 – 索引和切片
  • 添加、修改和删除列表元素
  • 通过方法添加和删除
  • 按索引添加和删除
  • 其他列表方法
  • 元组的创建
  • 实现元组元素索引和切片
  • 字典的创建
  • 获取字典元素
  • 添加、更改和删除字典中的元素
  • 字典方法
  • 集合的创建
  • 添加和删​​除集合中的元素方法
  • 集合中的差分运算方法
  • 集合中的交集和并集方法
  • 用方法向集合提出问题
  • 比较运算符
  • “if”语句的结构
  • “if-else”语句的结构
  • “if-elif-else”语句的结构
  • 嵌套“if-elif-else”语句的结构
  • “IF”和“INPUT”协调编程
  • 三元条件
  • Python 中的 For 循环
  • Python 中的 For 循环(强化主题)
  • 一起使用条件表达式和 For 循环
  • 继续命令
  • 中断命令
  • 列表理解
  • Python 中的 While 循环
  • Python 中的 While 循环强化了该主题
  • 了解函数
  • 如何编写函数
  • 函数中的返回表达式
  • 编写具有多个参数的函数
  • 在函数中编写文档字符串
  • 一起使用函数和条件表达式
  • 参数和参数
  • 带参数的高级操作
  • all()、any() 函数
  • 函数
  • 过滤器()函数
  • zip() 函数
  • enumerate() 函数
  • max()、min() 函数
  • sum() 函数
  • round() 函数
  • 拉姆达函数
  • 局部变量和全局变量
  • 班级特色
  • 类的实例化
  • 实例化属性
  • 在类中编写函数
  • 继承结构

要求

  • 一台工作计算机(Windows、Mac 或 Linux)
  • 初学者无需具备 Python 知识
  • 学习与其他程序语言相关的职位发布数量第二多的动机
  • 想要学习机器学习Python
  • 对Python编程的好奇心
  • 渴望学习python编程,pycharm,python pycharm
  • 没有其他的!只需您、您的计算机和您今天就开始的雄心壮志

描述

欢迎来到我的“来自 AZ 的用于数据科学和机器学习的完整 Python ”课程。

Python 与机器学习和数据科学、数据可视化、用于数据分析的 Numpy 和 Pandas、来自 AZ 的 Kaggle 项目

Python 是一种计算机编程语言,通常用于构建网站和软件、自动化任务以及进行数据分析。Python 是一种通用语言,这意味着它可用于创建各种不同的程序,并且不专门解决任何特定问题。

OAK Academy 的Python讲师专注于从软件开发到数据分析的各个领域,并以对各个级别的学生进行有效、友好的指导而闻名。

无论您从事机器学习或金融工作,还是从事网络开发或数据科学职业,Python 都是您可以学习的最重要的技能之一。

Python 的简单语法特别适合桌面、Web 和业务应用程序。Python的设计理念强调可读性和可用性。Python 的开发前提是应该只有一种方法(最好是一种明显的方法)来做事,这种哲学导致了严格的代码标准化。核心编程语言相当小,标准库也很大。事实上,Python 的大型库是其最大的好处之一,为程序员提供了适合许多不同任务的各种不同工具。

您想学习雇主最需要的技能之一吗?如果您这么认为,那么您来对地方了。Python、机器学习、Django、Python 编程、Python 机器学习、Python Bootcamp、编码数据科学、数据分析、编程语言。

我们为您设计了“AZ 的用于数据科学和机器学习的完整 Python ”,这是一门针对完整 Python 编程语言的简单课程

在课程中,您将对实践项目进行脚踏实地的解释。通过我的课程,您将逐步学习 Python 编程。我通过练习、挑战和大量现实生活中的示例,使 Python 3 编程变得简单易行。

这门 Python 课程适合所有人!

我的 Python:通过真实的 Python 实践示例学习 Python 适合所有人!如果您以前没有任何经验,也没有问题本课程经过专业设计,可以教授从初学者到专业人士(作为复习)的每个人。

为什么选择Python?

Python 是一种通用、高级、多用途的编程语言。Python 最好的一点是,它支持当今的许多技术,包括 Twitter 的庞大库、数据挖掘、科学计算、设计、网站后端服务器、工程模拟、人工学习、增强现实等等!并且支持各类App开发。

无需先验知识!

Python 不需要任何先验知识即可学习,Ptyhon 代码对于初学者来说很容易理解

你会学到什么?

在本课程中,我们将从头开始,并通过实践示例一路进行编程。我们将首先学习如何建立实验室并在您的计算机上安装所需的软件。然后在课程中,您将学习 Python 开发的基础知识,例如

  • 安装适用于 Windows 的 Anaconda 发行版
  • 安装适用于 MacO 的 Anaconda 发行版
  • 安装适用于 Linux 的 Anaconda 发行版
  • 回顾 Jupyter Notebook
  • 回顾 Jupyter 实验室
  • Python简介
  • 编码的第一步
  • 在 Python 编码中使用引号
  • 编码形式和风格应该如何(Pep8)
  • Python 基本数据结构简介
  • 对变量进行赋值
  • 对变量执行复杂的赋值
  • 类型转换
  • Python 中的算术运算
  • 深入检查打印功能
  • 转义序列操作
  • 布尔逻辑表达式
  • 布尔运算符的运算顺序
  • 使用 Python 进行练习
  • 具体检查字符串
  • 访问长度信息(Len 方法)
  • 字符串中的搜索方法 Startswith()、Endswith()
  • 字符串中的字符更改方法 Replace()
  • 字符串中的拼写替换方法
  • 字符串中的字符剪切方法
  • 索引和切片字符串
  • 复杂的索引和切片操作
  • 使用算术运算格式化字符串
  • 使用 % 运算符格式化字符串
  • 使用 String.Format 方法格式化字符串
  • 使用 f-string 方法格式化字符串
  • 创建列表
  • 访问列表元素 – 索引和切片
  • 添加、修改和删除列表元素
  • 通过方法添加和删除
  • 按索引添加和删除
  • 其他列表方法
  • 元组的创建
  • 实现元组元素索引和切片
  • 字典的创建
  • 获取字典元素
  • 添加、更改和删除字典中的元素
  • 字典方法
  • 集合的创建
  • 添加和删​​除集合中的元素方法
  • 集合中的差分运算方法
  • 集合中的交集和并集方法
  • 用方法向集合提出问题
  • 比较运算符
  • “if”语句的结构
  • “if-else”语句的结构
  • “if-elif-else”语句的结构
  • 嵌套“if-elif-else”语句的结构
  • “IF”和“INPUT”协调编程
  • 三元条件
  • Python 中的 For 循环
  • Python 中的 For 循环(强化主题)
  • 一起使用条件表达式和 For 循环
  • 继续命令
  • 中断命令
  • 列表理解
  • Python 中的 While 循环
  • Python 中的 While 循环强化了该主题
  • 了解函数
  • 如何编写函数
  • 函数中的返回表达式
  • 编写具有多个参数的函数
  • 在函数中编写文档字符串
  • 一起使用函数和条件表达式
  • 参数和参数
  • 带参数的高级操作
  • all()、any() 函数
  • 函数
  • 过滤器()函数
  • zip() 函数
  • enumerate() 函数
  • max()、min() 函数
  • sum() 函数
  • round() 函数
  • 拉姆达函数
  • 局部变量和全局变量
  • 班级特色
  • 类的实例化
  • 实例化属性
  • 在类中编写函数
  • 继承结构

通过我的最新课程,您将有机会了解最新动态掌握一系列Python 编程技能。我也很高兴地告诉您,我将随时支持您的学习并回答问题。

不要忘记 !相对于所有其他语言,面向初学者的 Python职位发布数量位居第二。所以它会给你带来很多钱,也会给你的简历带来很大的改变。

什么是蟒蛇?

机器学习Python是一种通用的、面向对象的高级编程语言。无论您从事人工智能或金融工作,还是从事网络开发或数据科学职业,Python 训练营都是您可以学习的最重要的技能之一。Python 的简单语法特别适合桌面、Web 和业务应用程序。Python的设计理念强调可读性和可用性。Python 的开发前提是应该只有一种方法(最好是一种明显的方法)来做事,这种哲学导致了严格的代码标准化。核心编程语言相当小,标准库也很大。事实上,Python 的大型库是其最大的好处之一,为程序员提供了适合各种任务的不同工具。

Python 与 R:有什么区别?

Python 和 R 是当今最流行的两种编程工具。在数据科学中选择 Python 和 R 时,您需要考虑您的具体需求。一方面,Python 对于初学者来说相对容易学习,适用于许多学科,具有严格的语法,可以帮助您成为更好的编码员,并且可以快速处理大型数据集。另一方面,R拥有超过10,000个数据操作包,能够轻松制作出版质量的图形,拥有卓越的统计建模能力,并且在学术界、医疗保健和金融领域得到更广泛的应用。

Python 是面向对象的,这意味着什么?

Python 是一种多范式语言,这意味着它支持多种数据分析编程方法。除了过程式和函数式编程风格之外,Python 还支持面向对象的编程风格。在面向对象编程中,开发人员通过在代表现实世界中的对象的代码中创建Python对象来完成编程项目。这些对象可以包含现实世界对象的数据和功能。要在 Python 中生成对象,您需要一个类。您可以将类视为模板。您创建模板一次,然后使用该模板创建所需数量的对象。Python 类具有表示数据的属性和添加功能的方法。代表汽车的类可能具有颜色、速度和座椅等属性以及驾驶、转向和停止等方法。

Python 有哪些限制?

Python 是一种广泛使用的通用编程语言,但它有一些局限性。由于机器学习中的 Python是一种解释型动态类型语言,因此与 C 等编译型静态类型语言相比,它的速度较慢。因此,当速度不那么重要时,Python 很有用。Python 的动态类型系统也使其比其他一些编程语言使用更多的内存,因此它不适合内存密集型应用程序。运行Python代码的Python虚拟引擎是单线程运行的,这使得并发性成为该编程语言的另一个限制。尽管 Python 在某些类型的游戏开发中很流行,但其较高的内存和 CPU 使用率限制了其在高质量 3D 游戏开发中的使用。话虽这么说,计算机硬件越来越好,Python 的速度和内存限制变得越来越不重要。

Python是如何使用的?

Python 是一种通用编程语言,广泛应用于许多行业和平台。Python 的一种常见用途是脚本编写,这意味着在后台自动执行任务。Linux 操作系统附带的许多脚本都是 Python 脚本。Python 也是机器学习、数据分析、数据可视化和数据科学的流行语言,因为其简单的语法可以轻松快速构建实际应用程序。您可以使用 Python 创建桌面应用程序。许多开发人员使用它来编写 Linux 桌面应用程序,它也是 Web 和游戏开发的绝佳选择。Flask 和 Django 等 Python Web 框架是开发 Web 应用程序的热门选择。最近,Python 也通过 Kivy 第三方库被用作移动开发语言。

哪些工作使用Python?Python 是一种流行语言,在许多行业和许多编程学科中都有使用。DevOps 工程师使用 Python 编写网站和服务器部署脚本。Web 开发人员使用 Python 构建 Web 应用程序,通常使用 Python 流行的 Web 框架之一,例如 Flask 或 Django。数据科学家和数据分析师使用 Python 构建机器学习模型、生成数据可视化和分析大数据。财务顾问和 Quant(定量分析师)使用 Python 来预测市场和管理资金。数据记者使用 Python 来整理信息并创作故事。机器学习工程师使用Python来开发神经网络和人工智能系统。

我如何自学Python?

Python 具有简单的语法,使其成为初学者学习的优秀编程语言。要自学Python,首先必须熟悉语法。但你只需要了解一点 Python 语法就可以开始编写真正的代码;剩下的你会一边走一边捡起来。根据使用目的,您可以找到一本好的 Python 教程、书籍或课程,通过构建适合您目标的完整应用程序来教您编程语言。如果你想开发游戏,那就学习Python游戏开发。如果您要构建 Web 应用程序,您也可以找到许多可以教您这一点的课程。如果您想自学 Python,Udemy 的在线课程是一个很好的起点。

你为什么想参加这门课程?

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在“来自 AZ 的用于数据科学和机器学习的完整 Python ”课程中见。

Python 与机器学习和数据科学、数据可视化、用于数据分析的 Numpy 和 Pandas、来自 AZ 的 Kaggle 项目

本课程适合谁:

  • 任何想要开始学习 Python 训练营的人
  • 任何计划从事 Python 开发人员职业的人
  • 任何需要关于如何使用 Python 开始和继续其数据分析职业生涯的完整指南的人
  • 另外,谁想学习如何开发 ptyhon 编码
  • 想要学习Python的人
  • 想要学习Python编程的人
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