Python-Introduction to Data Science and Machine learning A-Z
“Python – 数据科学与机器学习入门全指南 (A-Z)”

Python basics Learn Python for Data Science Python For Machine learning and Python Tips and tricks
Python基础 学习数据科学中的Python Python机器学习入门与技巧 Python编程实用小贴士

教程演示🔗

学生数量：291,677 个学生

上次更新时间：2024年2月

教程评分：4.2

教程语言：英语

教程字幕：中文、英语字幕

本课程包括：完整的永久访问权、2 篇文章、结业证书、7.5 小时 长的随选视频、在移动设备和电视上观看字幕

学习内容

1、理解Python编程的基础知识。
2、学习所有基本的数学概念
3、理解数据科学的基础概念，并学会使用Python进行实施。
4、学会使用专为数据科学设计的不同Python工具。
5、通过整合新概念来提升你的Python编程技能。
6、学习机器学习的基础知识
7、使用sklearn进行各种分析
8、完成课程后，全面理解数据科学的所有核心概念，并掌握使用Python进行数据科学操作的所有必要工具。

要求

1、什么是数据科学？
2、安装Anaconda和Jupyter
3、”Jupyter入门第一部分”
4、”Jupyter入门第二部分”
5、强烈的求知欲和学习新技能的动力
6、基本的Python编程技能（如果有帮助但不是必需的）

课程介绍

学习使用Python进行数据科学编程可能颇具挑战性，因为它要求掌握多种工具。然而，无论您的目标为何，本课程都能为您提供全面的基础知识。无论您是学生，希望通过提升编程技能、探索Python新工具来拓展能力；或是需要学习数据科学基础知识；抑或希望建立对数据科学工具的深入理解以提升职业生涯；甚至只是想发展个人技能，本课程都将是您的理想之选。

在课程中，您将逐步学习数据科学所需的数学知识，掌握如何设置并使用Jupyter和PyCharm，熟悉诸如NumPy和SciPy等核心库。此外，您还将深入理解机器学习概念，了解算法的工作机制。课程设计注重实践操作，包含大量练习题，以巩固您的理解。

本课程特别适合希望从零开始理解数据科学，并运用Python进行数据分析的初学者。尽管无需具备Python先验知识，但若有一定基础则更为有利。寻求扩展数据科学知识或提升Python技能的学生将从本课程中大大受益。任何对数据科学感兴趣、希望利用Python结合各类工具进行数据分析的人都会发现其价值所在。

报名本课程，您将获得对数据科学与Python编程的完整入门指导，同时通过实践操作积累宝贵经验。

把握良机，即刻报名，开启学习之旅，有望为您的职业或个人生活收获宝贵技能！

通过我们的新手友好型Python课程，释放您在数据科学领域的潜力。奠定坚实基础，掌握Jupyter、PyCharm、NumPy、SciPy等关键工具。通过实战练习深入理解机器学习概念，无论是学生、求职者还是自我提升者，皆能从中获益。无需先前的Python经验，您可以按照自己的节奏学习。现在报名享受100%满意度保障，探索Python在数据分析中的强大功能。立即提升您的技能！