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mba1398
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专业方向  VoLTE优化工程师
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发表于 2020-2-20 08:30:10  只看楼主 
  • 知名互联网公司高级算法工程师+美国华盛顿大学AI博士倾力打造

  • 60天,从入门到精通

  • 案例教学

  • 图文并茂

  • 自成体系

  • 面试题剖析

  • 项目实战

  • 扫码试读

    image.png

课程目录

一 Python 基础篇

Day 1:Python 两大特性和四大基本语法

Day 2:Python 四大数据类型总结

Day 3:list 和 tuple 的基本操作、深浅拷贝和切片操作详细等 5 个方面总结(附图形形象解释)

Day 4:list 和 tuplel 的 13 个经典使用案例

Day 5:dict 和 set 基本操作、字典视图等 6 个方面详解总结附图形阐述

Day 6:dict 和 set 的 15 个经典使用例子

Day 7:数学运算、逻辑运算和进制转化相关的 16 个内置函数

Day 8:16 个类型函数和 10 个类对象相关的内置函数大盘点

Day 9:Python 字符串和正则介绍总结

Day 10:Python 文件操作 11 个案例总结

Day 11:Python 时间模块使用逻辑大盘点

二 Python 实战环境搭建

Day 12:Python 四种常用开发环境总结

Day 13:Python 安装包常见问题及解决方法,通过两个实际案例展开

Day 14:五分钟入门 7 个 Web、爬虫、打包工具 Pyinstaller 等包介绍和入门案例总结

Day 15:五分钟入门 8 个数据分析、机器学习和深度学习包和框架和入门案例总结

Day 16:Pyinstaller 打包过程详解

三 Python 进阶篇

Day 17:Python 列表生成式高效使用的 12 个案例

Day 18:Python 对象间的相等性比较 is,in,id,== 等使用总结

Day 19:yield 关键字和生成器用法四个方面总结及三个例子,nonlocal 关键字和 global 关键字使用总结

Day 20:高阶函数、迭代器、装饰器等 20 个内置函数大盘点

Day 21:Python 应用正则的三个案例和推荐一个正则验证工具

Day 22:Python 多线程使用逻辑通俗易懂的总结

Day 23:Python 高效节省内存的方法总结(进一步提升 yield 用法)

Day 24:Python 最被低估的库 collections 使用总结

Day 25:Python 函数的五类参数,inspect 模块查看参数类型及参数赋值规则总结

Day 26:Python 函数式编程总结,包括闭包,nonlocal 关键字等的使用总结

Day 27:Python 装饰器的本质解密,结合三个装饰器的案例

Day 28:Python 常见的 12 个坑点合集

四 Python 数据分析篇

Day 29:NumP 入门高效使用逻辑,掌握这五方面功能

Day 30:NumPy 进阶高效使用逻辑,掌握这五方面功能

Day 31:NumPy 的广播机制规则解读和应用

Day 32:Pandas 读写文件五类问题及 38 个参数总结

Day 33:Pandas 更强的方括号操作,iterrows, itertuples 和 merge 处理速度比较分析,特有的 setindex,resetindex,reindex 操作

Day 34:Pandas 数据透视功能 4 大函数使用总结

Day 35:Pandas 数据分箱的两种方法,转换为哑变量(dummy)的两种方法,连接两张表的四种不同方法总结

Day 36:开发常见异常汇总:Unhashable Type, 读取文件最常见的4个异常,SettingWithCopyWarning

五 数据分析实战篇

Day 37:绘图神奇 Pyecharts 快速手上的方法详细总结,从 Charts 和 Options 两大模块入手

Day 38:Matplotlib 绘图原理总结,绘制多图的三种方法总结,12 种常用图完整代码解析以及制作动画方法总结

Day 39:基于 Kaggle 电影影评数据集 Pandas 数据分析实战-数据预处理阶段

Day 40:基于 Kaggle 电影影评数据集 Pandas 数据分析实战-挖掘出喜剧 Top50 榜单

Day 41:PyQt 制作 GUI 实战:通过制作小而美的计算器学会使用 PyQt

六 基础算法篇

Day 42:关于入门算法、机器学习和深度学习我的一些思考总结

Day 43:八个排序算法原理总结和 Python 完整代码实现

Day 44:动态规划算法和案例总结

Day 45:面试常考 Leetcode 算法题分析和总结

七 机器学习算法篇

Day 46:必备统计学知识:概率,期望,方差,标准差,协方差,相关系数,t 检验,F 检验,卡方检验

Day 47:机器学习必备的数学基础知识:最常用的求导公式,矩阵特征值分解等

Day 48:机器学习不得不知的概念:样本空间,特征向量,维数,泛化能力,归纳偏好等

Day 49:机器学习之 9 种常见的概率分布

Day 50:OLS 线性回归实战上篇:机器学习回归原理详细介绍,包括假设和原理,梯度下降求权重

Day 51:OLS 线性回归实战下篇:手写不调包实现线性回归算法实战

Day 52:贝叶斯分类案例解析和编写

Day 53:贝叶斯算法实战:实现单词拼写纠正器

Day 54:高斯混合模型聚类原理分析和求解总结

Day 55:聚类模型实战:不调包实现多维数据聚类案例

Day 56:机器学习常用聚类算法大盘点包括原理和使用注意事项

Day 57:机器学习降维算法之 PCA 原理推导和例子解析

Day 58:Kaggle 机器学习分类任务案例实战

八 经验分享

Day 59: 美国名校博士、AI 专家 Alicia 关于如何学习数学、机器学习、数据分析的总结

Day 60:专栏总结和我过往 5 年算法经验分享


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