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编辑点评

从基础到进阶，全面覆盖Python编程与数据科学应用，适合初学者和进阶者。

⭐ 编辑推荐

gp学院Python课程，从环境搭建到数据分析实战，助你掌握Python编程和数据科学技能。

✨ 课程亮点

课程目录

replyreload += ',' + 2098849;├─1-第一章 AI课程所需安装软件教程
│ 1.AI课程所需安装软件教程.mp4
│ 2.Python环境安装和搭建.mp4
│ 3.Anaconda基础讲解和使用的教程.mp4
│ 4.Pytorch（CPU版本安装）.mp4
│ 5.PyCharm安装和配置.mp4
│
├─2-第一模块：Python快速入门
│ ├─1-Python、PyCharm安装与配置（Python和anaconda二者选一即可）
│ │ 1-1-Python环境配置.mp4
│ │
│ ├─2-anaconda环境安装和搭建
│ │ 1-anaconda环境安装和搭建.mp4
│ │
│ ├─3-Python简介
│ │
│ ├─4-Python数据类型
│ │ 1-Python数据类型.mp4
│ │
│ ├─5-Python列表
│ │
│ ├─6-Python元组
│ │
│ ├─7-Python集合
│ │
│ ├─8-Python字典
│ │
│ ├─9-Python条件判断
│ │
│ ├─10-Python循环
│ │
│ ├─11-函数定义
│ │
│ ├─12-模块与包
│ │ 1-16-模块与包.mp4
│ │
│ ├─13-异常处理模块
│ │ 1-17-异常处理模块.mp4
│ │
│ ├─14-文件操作
│ │ 1-18-文件操作.mp4
│ │
│ ├─15-类的基本定义
│ │ 1-19-类的基本定义.mp4
│ │
│ ├─16-类的属性操作
│ │ 1-20-类的属性操作.mp4
│ │
│ ├─17-时间操作
│ │
│ ├─18-Python练习题-1
│ │
│ └─19-Python练习题-2
│
│
├─3-第二模块：Python数据科学必备工具包实战
│ ├─1-1. 科学计算库-Numpy
│ │ 3-3-数组结构.mp4
│ │ 7-7-数组形状操作.mp4
│ │ 8-8-数组生成函数.mp4
│ │ 9-9-常用生成函数.mp4
│ │ 11-11-随机模块.mp4
│ │ 12-12-文件读写.mp4
│ │
│ ├─2-2. 数据分析处理库-Pandas
│ │ 10-10-数据透视表.mp4
│ │ 12-12-时间序列操作.mp4
│ │ 19-19-大数据处理技巧.mp4
│ │
│ ├─3-3 .可视化库-Matplotlib
│ │ 9-9-绘图细节设置.mp4
│ │ 10-10-绘图细节设置2.mp4
│ │ 11-11-直方图与散点图.mp4
│ │
│ └─4-4. 可视化库-Seaborn
│ 1-0-课程简介.mp4
│ 2-1整体布局风格设置.mp4
│ 3-2风格细节设置.mp4
│ 5-4调色板颜色设置.mp4
│ 6-5单变量分析绘图.mp4
│ 7-6回归分析绘图.mp4
│ 8-7多变量分析绘图.mp4
│ 9-8分类属性绘图.mp4
│ 10-9Facetgrid使用方法.mp4
│
│
├─4-第三模块：人工智能-必备数学课程
│ ├─1-1.高等数学基础
│ │ 1-0-课程简介.mp4
│ │ 4-3-无穷小与无穷大.mp4
│ │ 5-4-连续性与导数.mp4
│ │
│ ├─2-2.微积分
│ │ 1-1-微积分基本想法.mp4
│ │ 2-2-微积分的解释.mp4
│ │ 5-5-牛顿-莱布尼茨公式.mp4
│ │
│ ├─3-3.泰勒公式与拉格朗日
│ │ 1-1-泰勒公式出发点.mp4
│ │ 5-5-拉格朗日乘子法.mp4
│ │ 6-6-求解拉格朗日乘子法.mp4
│ │
│ ├─4-4.线性代数基础
│ │ 2-2-矩阵与数据的关系.mp4
│ │ 3-3-矩阵基本操作.mp4
│ │ 4-4-矩阵的几种变换.mp4
│ │
│ ├─5-5.特征值与矩阵分解
│ │ 1-1-特征值与特征向量.mp4
│ │ 2-2-特征空间与应用.mp4
│ │ 3-1-SVD要解决的问题.mp4
│ │
│ ├─6-6.随机变量
│ │ 1-1-离散型随机变量.mp4
│ │ 2-2-连续型随机变量.mp4
│ │ 3-3-简单随机抽样.mp4
│ │ 5-5-极大似然估计.mp4
│ │
│ ├─7-7.概率论基础
│ │ 4-4-条件概率小例子.mp4
│ │ 6-6-二维离散型随机变量.mp4
│ │ 7-7-二维连续型随机变量.mp4
│ │ 11-11-马尔科夫不等式.mp4
│ │ 12-12-切比雪夫不等式.mp4
│ │ 13-13-后验概率估计.mp4
│ │ 14-14-贝叶斯拼写纠错实例.mp4
│ │ 15-15-垃圾邮件过滤实例.mp4
│ │
│ ├─8-8.数据科学你得知道的几种分布
│ │
│ ├─9-9.核函数变换
│ │ 1-1-核函数的目的.mp4
│ │ 3-3-多项式核函数.mp4
│ │
│ ├─10-10.熵与激活函数
│ │ 2-2-熵的大小意味着什么.mp4
│ │ 4-4-激活函数的问题.mp4
│ │
│ ├─11-11.回归分析
│ │ 1-1-回归分析概述.mp4
│ │ 2-2-回归方程定义.mp4
│ │ 3-3-误差项的定义.mp4
│ │ 4-4-最小二乘法推导与求解.mp4
│ │ 5-5-回归方程求解小例子.mp4
│ │ 6-6-回归直线拟合优度.mp4
│ │ 7-7-多元与曲线回归问题.mp4
│ │ 10-10-高阶与分类变量实例.mp4
│ │ 11-11-案例：汽车价格预测任务概述.mp4
│ │ 12-12-案例：缺失值填充.mp4
│ │ 13-13-案例：特征相关性.mp4
│ │ 14-14-案例：预处理问题.mp4
│ │ 15-15-案例：回归求解.mp4
│ │
│ ├─12-12.假设检验
│ │ 1-1-假设检验基本思想.mp4
│ │ 2-2-左右侧检验与双侧检验.mp4
│ │ 3-3-Z检验基本原理.mp4
│ │ 5-5-T检验基本原理.mp4
│ │ 7-7-T检验应用条件.mp4
│ │ 9-9-假设检验中的两类错误.mp4
│ │ 10-10-Python假设检验实例.mp4
│ │ 11-11-Python卡方检验实例.mp4
│ │
│ ├─13-13.相关分析
│ │ 1-1-相关分析概述.mp4
│ │ 2-2-皮尔森相关系数.mp4
│ │ 4-4-斯皮尔曼等级相关.mp4
│ │ 6-6-质量相关分析.mp4
│ │ 7-7-偏相关与复相关.mp4
│ │
│ ├─14-14.方差分析
│ │ 1-1-方差分析概述.mp4
│ │ 3-3-方差分析计算方法.mp4
│ │ 4-4-方差分析中的多重比较.mp4
│ │ 5-5-多因素方差分析.mp4
│ │ 6-6-Python方差分析实例.mp4
│ │
│ ├─15-15.聚类分析
│ │ 1-1-层次聚类概述.mp4
│ │ 2-2-层次聚类流程.mp4
│ │ 3-3-层次聚类实例.mp4
│ │ 6-4-3-KMEANS迭代可视化展示.mp4
│ │ 10-6-1-多种聚类算法概述.mp4
│ │ 11-6-2-聚类案例实战.mp4
│ │
│ └─16-16.贝叶斯分析
│ 1-1-贝叶斯分析概述.mp4
│ 3-3-贝叶斯学派与经典统计学派的争论.mp4
│ 4-4-贝叶斯算法概述.mp4
│ 5-5-贝叶斯推导实例.mp4
│ 6-6-贝叶斯拼写纠错实例.mp4
│ 7-7-垃圾邮件过滤实例.mp4
│ 9-9-经典求解思路.mp4
│

适合人群

• Python初学者
• 数据科学爱好者
• 编程进阶者

🎯 学习收获

• 熟练使用Python进行编程
• 掌握数据科学基本工具
• 提升数据分析能力

🎉 祝您学习愉快！