综合网络和数据技能：构建、分析和创新
全栈数据解决方案：学习 Web 开发、数据科学、分析和数据库
学习内容：
了解前端 Web 开发的基础知识，包括 HTML、CSS 和 JavaScript。
通过深入了解 HTML 元素、属性和页面结构来构建响应式网页。
应用 CSS 样式技术来设计具有视觉吸引力且用户友好的网站。
使用 JavaScript 创建交互式网页，实现时钟、计算器和测验等动态功能。
使用 Django 框架实现全栈 Web 应用程序，包括前端和后端组件。
为 Web 开发项目设置和管理虚拟环境。
建立数据库连接并使用 SQL 在 Web 应用程序中存储、检索和管理数据。
为安全的 Web 应用程序创建和配置用户身份验证系统。
在 Web 应用程序中开发 CRUD 功能（创建、读取、更新、删除）。
在 Django 中构建和使用自定义表单以增强数据处理。
使用 SQLite 有效地设计、实现和查询关系数据库。
理解并执行 SQL 查询以从数据库中检索、过滤和排序数据。
应用高级 SQL 命令，如连接、子查询和聚合函数。
在数据科学和数据分析项目中使用 Jupyter Notebook 进行 Python 开发。
使用 Pandas 执行数据操作来清理、过滤和组织数据。
使用 Matplotlib 和 Seaborn 等 Python 库有效地可视化数据。
实施数据预处理步骤，如处理缺失数据和编码分类变量。
了解机器学习的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习。
加载并探索数据集以准备进行模型训练。
设计和选择用于构建预测模型的特征。
训练和评估机器学习模型，包括逻辑回归和决策树。
使用模型评估指标，如准确性、混淆矩阵和分类报告。
构建交互式数据可视化仪表板，清晰地传达见解。
课程内容主题：
核心前端 Web 开发（HTML、CSS、JavaScript）
全栈开发（Django 框架）
数据库管理（SQL、SQLite）
数据分析与可视化（Python、Pandas、Matplotlib、Seaborn）
机器学习基础（监督学习、无监督学习、数据预处理）
实战项目（任务管理应用、交互式测验、计算器等）
课程要求：
基本计算机技能：熟悉操作系统（Windows、macOS 或 Linux）、文件管理和软件安装。
计算机：一台笔记本电脑或台式电脑（Windows、macOS 或 Linux），至少配备 4GB RAM 和现代处理器，建议使用 8GB 或更多。
可靠的互联网连接。
课程详细描述：
在当今数据驱动的世界中，构建和分析数字解决方案的能力非常有价值。本课程旨在帮助学员掌握 Web 开发、数据科学、机器学习和数据库管理的综合技能。课程从 HTML、CSS 和 JavaScript 的核心前端开发入手，使学员能够创建响应式网站，并理解互联网的运作原理。
随后，课程进入全栈开发阶段，使用 Django 框架教授后端开发，包括用户身份验证、数据库管理以及前后端逻辑的集成。通过构建任务管理应用等实战项目，学员将获得开发数据驱动型 Web 应用程序的实践经验。
课程还涵盖数据库管理，重点教授 SQL 和 SQLite 的使用，使学员能够高效存储、检索和管理数据。数据分析部分通过 Python 和 Pandas 教授数据清洗、可视化等技能，帮助学员从数据中挖掘洞察。
最后，课程引入机器学习基础，包括监督学习、无监督学习和模型训练，结合真实数据集进行实践，使学员能够构建预测模型并将其集成到 Web 应用中。
课程优势：
1. **综合技能组合**：覆盖 Web 开发、数据科学、机器学习和数据库管理，提升跨领域竞争力。
2. **项目驱动学习**：通过任务管理应用、交互式测验等项目，将理论知识转化为实际能力。
3. **真实应用场景**：学习如何结合 Web 和数据技能开发数据驱动型应用，提升决策分析和用户体验。
4. **热门技术栈**：掌握 HTML、CSS、JavaScript、Python、SQL、Django 等行业主流工具。
5. **适合初学者**：从基础到高级循序渐进，无需编程经验，逐步构建技能体系。
6. **就业导向**：为 Web 开发者、数据分析师、机器学习工程师等岗位提供核心技能支持。
7. **作品集构建**：通过实战项目积累成果，提升求职或自由职业的竞争力。
课程适合有志于成为 Web 开发者、数据分析师、数据科学家，或希望转型至技术领域的学习者，以及希望拓展技能树的 IT 从业者和科技爱好者。
