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小白零基础入门到实战
课程定位与前置要求 这份资料针对的是**后端开发方向**，但切入点非常务实：先用 Python 打好地基。很多初学者直接上手 Django 或 FastAPI 时，会在语法细节上卡壳，导致后期调试成本极高。本课程的前半部分（模块 01）完全聚焦于 Python 核心语法，包括环境配置、数据结构（Li
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课程定位与前置要求
这份资料针对的是**后端开发方向**，但切入点非常务实：先用 Python 打好地基。很多初学者直接上手 Django 或 FastAPI 时，会在语法细节上卡壳，导致后期调试成本极高。本课程的前半部分（模块 01）完全聚焦于 Python 核心语法，包括环境配置、数据结构（List/Dict/Set）、控制流、函数封装、异常处理以及类的基本定义。这部分内容看似基础，却是构建稳健后端逻辑的基石。适合零编程基础或转行后端的开发者，建议先完整过一遍环境配置和 Notebook 使用，熟悉工具链后再进入代码实践，避免在工具问题上浪费时间。
核心内容与实战路径
课程的中段深入到了数据处理三剑客：Numpy、Pandas 和 Matplotlib。虽然课程分类为后端开发，但这部分内容揭示了现代后端工程中数据接口的常见形态——处理 CSV、JSON 或数据库导出后的清洗与可视化。对于后端开发者而言，理解 Pandas 的数据框操作和 Matplotlib 的图表生成，有助于在构建数据 API 时更好地设计返回结构与业务逻辑。后半部分则延伸至微积分、线性代数等数学基础，这在涉及算法推荐、量化分析或科学计算的后端服务中尤为关键，帮助开发者从“调用库”进阶到“理解原理”。
练习方法与输出目标
建议的学习路径是：先看视频建立概念，再对照 Notebook 代码手动敲一遍，最后独立完成练习题（如资料中的 Python 练习题部分）。学完后，你应该能够独立搭建 Python 运行环境，熟练运用 List 和 Dict 处理业务数据，编写健壮的异常捕获机制，并具备初步的数据分析脚本编写能力。配合练习题进行复现，能有效巩固语法记忆，为后续学习 Web 框架（如 Flask/Django）或数据工程打下坚实基础。不要只看不练，代码必须亲手执行才能形成肌肉记忆。
课程目录
课程目录3 集
- 01-第一模块：Python快速入门
- 01-1-Python环境配置.ts 35.95M
- 01-2-Python库安装工具.ts 35.18M
- 01-3-Notebook工具使用.ts 64.51M
- 01-4-Python简介.ts 49.55M
- 01-5-Python数值运算.ts 32.70M
- 01-6-Python字符串操作.ts 30.17M
- 01-7-1-索引结构.ts 20.56M
- 01-7-2-List基础结构.ts 27.73M
- 01-8-List核心操作.ts 28.85M
- 01-9-字典基础定义.ts 17.50M
- 01-10-字典的核心操作.ts 25.56M
- 01-11-Set结构.ts 24.08M
- 01-12-赋值机制.ts 6.38M
- 01-13-判断结构.ts 14.24M
- 01-14-循环结构.ts 24.35M
- 01-15-函数定义.ts 29.27M
- 01-16-模块与包.ts 28.98M
- 01-17-异常处理模块.ts 44.00M
- 01-18-文件操作.ts 43.48M
- 01-19-类的基本定义.ts 28.69M
- 01-20-类的属性操作.ts 31.41M
- 01-21-时间操作.ts 15.63M
- 01-22-Python练习题-1.ts 29.86M
- 01-23-Python练习题-2.ts 44.01M
- 01-1-Numpy概述.ts 29.58M
- 01-1-Pandas概述.ts 52.17M
- 01-1-Matplotlib概述.ts 29.07M
- 01-0-课程简介.ts 5.80M
- 01-0-课程简介.ts 4.60M
- 01-1-微积分基本想法.ts 16.09M
- 01-1-泰勒公式出发点.ts 15.53M
- 01-1-行列式概述.ts 14.48M
- 01-1-特征值与特征向量.ts 17.73M
- 01-1-离散型随机变量.ts 19.33M
- 01-1-概率与频率.ts 17.19M
- 01-1-正太分布.ts 85.21M
- 01-1-核函数的目的.ts 17.89M
- 01-1-熵的概念.ts 11.69M
- 01-1-回归分析概述.ts 25.63M
- 01-1-假设检验基本思想.ts 43.24M
- 01-1-相关分析概述.ts 33.44M
- 01-1-方差分析概述.ts 23.00M
- 01-1-层次聚类概述.ts 21.73M
- 01-1-贝叶斯分析概述.ts 32.38M
- 01-0-课程简介1.ts 5.80M
- 01-线性回归整体模块概述.ts 16.59M
- 01-1-Sklearn工具包简介.ts 40.56M
- 01-1-实验目标分析.ts 24.24M
- 01-1-逻辑回归算法原理.ts 26.38M
- 01-1-多分类逻辑回归整体思路.ts 23.82M
- 01-1-逻辑回归实验概述.ts 58.26M
- 01-1-KMEANS算法概述.ts 20.71M
- 01-1-Kmeans算法模块概述.ts 11.81M
- 01-1-Kmenas算法常用操作.ts 46.99M
- 01-1-决策树算法概述.ts 27.92M
- 01-整体模块概述.ts 13.33M
- 01-1-树模型可视化展示.ts 35.33M
- 01-1-随机森林算法原理.ts 36.30M
- 01-1-构建实验数据集.ts 19.22M
- 01-1-支持向量机要解决的问题.ts 22.48M
- 01-1-支持向量机所能带来的效果.ts 33.67M
- 01-1-深度学习要解决的问题.ts 23.08M
- 01-1-神经网络整体框架概述.ts 24.96M
- 01-1-贝叶斯要解决的问题.ts 16.13M
- 01-1-朴素贝叶斯算法整体框架.ts 20.80M
- 01-1-关联规则概述.ts 24.16M
- 01-1-Apripri算法整体流程.ts 37.97M
- 01-1-词向量模型通俗解释.ts 24.40M
- 01-1-数据与任务流程.ts 50.76M
- 01-1-线性判别分析要解决的问题.ts 22.71M
- 01-1-PCA基本概念.ts 54.02M
- 01-1-马尔科夫模型.ts 19.90M
- 01-1-hmmlearn工具包.ts 22.28M
- 01-1-任务目标解读.ts 40.62M
- 01-1-基于随机森林的气温预测任务概述.ts 44.89M
- 01-1-新闻数据与任务概述.ts 27.82M
- 01-1-音乐推荐任务概述.ts 72.88M
- 01-1-fbprophet股价预测任务概述.ts 85.77M
- 01-1-项目与数据介绍.ts 55.40M
- 01-1-数据与任务分析.ts 51.73M
- 01-1-数据与任务介绍.ts 25.63M
- 01-1-数据任务分析.ts 66.71M
- 01-1-数据与任务简介.ts 41.41M
- 01-1-模型解释方法与实践.ts 51.18M
- 01-1-Python字符串处理.ts 46.65M
- 01-1-任务概述.ts 36.64M
- 01-1-数据任务介绍及缺失值处理.ts 47.01M
- 01-1-数据与任务流程分析.ts 48.96M
- 01-1-任务目标与数据分析..ts 36.34M
- 01-1-数据任务概述.ts 30.01M
- 01-1-数据与任务目标分析.ts 35.12M
- 01-1-竞赛任务目标.ts 26.62M
- 01-1-任务目标与数据集介绍.ts 80.12M
- 01-1-基本数值特征.ts 54.19M
- 01-1-任务与解决框架概述.ts 69.37M
- 01-1-建筑能源利用效率任务概述.ts 14.47M
- 01-课程内容与大纲介绍.ts 51.66M
- 01-1-金融时间序列数据统计分析.ts 65.35M
- 01-1-金叉与死叉介绍.ts 16.76M
- 01-1-回测收益率指标解读.ts 32.27M
- 01-1-量化交易概述.ts 21.88M
- 01-1-策略任务分析.ts 24.11M
- 01-1-百分位去极值方法.ts 27.81M
- 01-1-股票数据获取.ts 19.81M
- 01-5-策略效果评估分析.ts 59.53M
- 01-1-打分法选股策略概述.ts 17.80M
- 01-1-回归问题概述.ts 22.55M
- 01-1-任务目标与数据源.ts 21.56M
- 01-1-返向传播计算方法.ts 29.33M
- 01-1-卷积神经网络应用领域.ts 24.01M
- 01-12-感受野的作用.ts 19.08M
- 01-0-keras框架简介与安装.ts 16.35M
- 01-1-卷积层构造.ts 46.99M
- 01-1-时间序列模型.ts 33.14M
- 01-kiva贷款数据集介绍.ts 44.23M
- 01-8-预测结果展示.ts 27.77M
- 01-1-电影数据与环境配置.ts 71.07M
- 01-1-纽约出租车运行情况数据概述.ts 23.31M
- 01-1-在线商城商品数据信息概述.ts 36.64M
- 01-1-人口普查预测任务概述.ts 64.75M
- 01-1-回归树模型.ts 26.17M
- 01-1-GBDT效果.ts 44.10M
- 01-1-饭店流量数据介绍.ts 35.37M
- 01-1-贝叶斯优化概述.ts 27.18M
- 01-1-基础模型建立.ts 27.44M
- 01-1-EM算法要解决的问题.ts 19.72M
- 01-0-开场.ts 4.30M
- 01-1-数据与环境配置.ts 73.06M
- 01-1.1-任务概述.ts 42.75M
- 01-1-Bian与Variance曲线.ts 40.28M
- 01-1-影评情感分类.ts 52.54M
- 01-1-为什么要做自己的数据工具包.ts 10.07M
- 01-1-dataleakage问题解决方案.ts 75.83M
- 01-1-Python环境配置
- 01-1-Python rk0692-小白零基础入门到实战 - 人工智能机器学习课程（资料完整）【VIP】
- 02-第二模块：Python数据科学必备工具包实战
- 02-2-Array数组.ts 30.33M
- 02-2-Pandas基本操作.ts 66.31M
- 02-2-子图与标注.ts 51.55M
- 02-1整体布局风格设置.ts 20.22M
- 02-1-函数.ts 13.42M
- 02-2-微积分的解释.ts 20.36M
- 02-2-一点一世界.ts 24.08M
- 02-2-矩阵与数据的关系.ts 22.64M
- 02-2-特征空间与应用.ts 11.76M
- 02-2-连续型随机变量.ts 29.58M
- 02-2-古典概型.ts 18.68M
- 02-2-二项式分布.ts 54.99M
- 02-2-线性核函数.ts 13.33M
- 02-2-熵的大小意味着什么.ts 42.29M
- 02-2-回归方程定义.ts 18.59M
- 02-2-左右侧检验与双侧检验.ts 55.85M
- 02-2-皮尔森相关系数.ts 29.11M
- 02-2-方差的比较.ts 52.96M
- 02-2-层次聚类流程.ts 60.55M
- 02-2-概率的解释.ts 29.26M
- 02-1-回归问题概述.ts 22.55M
- 02-初始化步骤.ts 27.46M
- 02-2-数据集切分.ts 29.42M
- 02-2-参数直接求解方法.ts 28.78M
- 02-2-化简与求解.ts 33.63M
- 02-2-训练模块功能.ts 49.11M
- 02-2-概率结果随特征数值的变化.ts 52.07M
- 02-2-KMEANS工作流程.ts 16.11M
- 02-2-计算得到簇中心点.ts 27.66M
- 02-2-Kmenas算法常用操作_20190805_232034.ts 46.99M
- 02-2-熵的作用.ts 25.92M
- 02-递归生成树节点.ts 32.04M
- 02-2-决策边界展示分析.ts 46.83M
- 02-2-随机森林优势与特征重要性指标.ts 30.26M
- 02-2-硬投票与软投票效果对比.ts 76.45M
- 02-2-距离与数据定义.ts 23.14M
- 02-2-决策边界可视化展示.ts 38.83M
- 02-2-深度学习应用领域.ts 56.11M
- 02-2-参数初始化操作.ts 48.12M
- 02-2-贝叶斯公式推导.ts 22.24M
- 02-2-邮件数据读取.ts 19.20M
- 02-2-支持度与置信度.ts 37.12M
- 02-2-数据集demo.ts 14.10M
- 02-2-模型整体框架.ts 31.87M
- 02-2-数据清洗.ts 30.85M
- 02-2-线性判别分析要优化的目标.ts 21.75M
- 02-2-方差与协方差.ts 28.93M
- 02-2-隐马尔科夫模型基本出发点.ts 21.82M
- 02-2-工具包使用方法.ts 61.41M
- 02-2-项目挑战与解决方案制定.ts 55.09M
- 02-2-基本随机森林模型建立.ts 46.11M
- 02-2-中文分词与停用词过滤.ts 38.88M
- 02-2-数据集整合.ts 59.67M
- 02-2-时间序列分析.ts 80.52M
- 02-2-数据挖掘流程.ts 42.65M
- 02-2-提取月份信息进行统计分析.ts 26.44M
- 02-2-文本词频统计.ts 35.59M
- 02-2-特征工程制作.ts 63.07M
- 02-2-数据问题探索与解决方案.ts 60.59M
- 02-2-部分依赖图解释.ts 24.43M
- 02-2-正则表达式基本语法.ts 35.26M
- 02-2-词袋模型.ts 31.92M
- 02-2-数据分析与可视化展示.ts 33.74M
- 02-2-EDA数据探索分析.ts 39.32M
- 02-2-图片数据导入.ts 42.33M
- 02-2-整体模型架构.ts 16.91M
- 02-2-数据异常检查.ts 65.05M
- 02-2-数据清洗与标签转换.ts 32.15M
- 02-2-图模型信息提取.ts 31.40M
- 02-2-数据清洗与预处理.ts 59.32M
- 02-2-常用特征构造手段.ts 57.57M
- 02-2-特征工程分析与特征提取.ts 93.78M
- 02-2-处理流程与数据简介.ts 62.79M
- 02-2-序列变化情况分析计算.ts 34.54M
- 02-2-买点与卖点可视化分析.ts 40.06M
- 02-1-回测收益率指标解读.ts 32.27M
- 02-2-量化交易所需技能分析.ts 31.18M
- 02-2-股票池筛选.ts 41.50M
- 02-2-基于百分位去极值实例.ts 28.76M
- 02-2-过滤筛选因子指标数据.ts 27.83M
- 02-2-Alphalens工具包介绍.ts 55.42M
- 02-2-整体任务流程梳理.ts 31.94M
- 02-2-误差项定义.ts 30.49M
- 02-2-构建时间序列数据.ts 31.02M
- 02-2-神经网络整体架构.ts 34.50M
- 02-2-卷积的作用.ts 25.87M
- 02-2-词向量模型通俗解释.ts 24.40M
- 02-1-训练自己的数据集整体流程.ts 52.48M
- 02-1-卷积层构造.ts 46.99M
- 02-2-网络结构与参数定义.ts 30.83M
- 02-2-各个国家贷款需求.ts 46.72M
- 02-2-双变量热度图绘制方法.ts 52.94M
- 02-2-数据与关键词信息展示.ts 68.14M
- 02-2-聚类区域划分.ts 49.80M
- 02-2-商品类别划分方式.ts 42.07M
- 02-2-单特征与缺失值展示.ts 60.42M
- 02-2-Adaboost算法.ts 16.01M
- 02-2-Xgboost效果.ts 53.74M
- 02-2-数据汇总.ts 56.68M
- 02-2-设置参数空间.ts 58.66M
- 02-2-隐变量问题.ts 11.34M
- 02-1-推荐系统应用.ts 21.01M
- 02-2-数据集中的结果.ts 67.40M
- 02-2-基于词袋模型训练分类器.ts 31.35M
- 02-2-工具包注释.ts 36.27M
- 02-2-机器学习基础模型对比.ts 70.34M
- 03-3-数组结构.ts 60.18M
- 03-3-Pandas索引.ts 59.70M
- 03-3-风格设置.ts 12.81M
- 03-2风格细节设置.ts 19.80M
- 03-第三模块：人工智能-必备数学课程
- 03-2-极限.ts 18.06M
- 03-3-定积分.ts 21.59M
- 03-3-阶数的作用.ts 21.26M
- 03-3-矩阵基本操作.ts 30.59M
- 03-1-SVD要解决的问题.ts 17.83M
- 03-3-简单随机抽样.ts 5.74M
- 03-3-条件概率.ts 23.01M
- 03-3-泊松分布.ts 77.44M
- 03-3-多项式核函数.ts 10.59M
- 03-3-激活函数.ts 15.92M
- 03-3-误差项的定义.ts 33.84M
- 03-3-Z检验基本原理.ts 22.13M
- 03-3-计算与检验.ts 73.50M
- 03-3-方差分析计算方法.ts 68.54M
- 03-3-层次聚类实例.ts 60.55M
- 03-3-贝叶斯学派与经典统计学派的争论.ts 27.77M
- 03-2-误差项定义.ts 30.49M
- 03-实现梯度下降优化模块.ts 44.66M
- 03-3-交叉验证的作用.ts 54.09M
- 03-3-预处理对结果的影响.ts 62.63M
- 03-3-完成预测模块.ts 41.65M
- 03-3-可视化展示.ts 38.08M
- 03-3-KMEANS迭代可视化展示.ts 27.23M
- 03-3-样本点归属划分.ts 29.23M
- 03-1-聚类结果展示.ts 22.25M
- 03-3-信息增益原理.ts 34.56M
- 03-整体框架逻辑.ts 23.15M
- 03-3-树模型预剪枝参数作用.ts 48.24M
- 03-3-提升算法概述.ts 26.42M
- 03-3-Bagging策略效果.ts 49.68M
- 03-3-目标函数推导.ts 29.55M
- 03-3-软间隔的作用.ts 37.29M
- 03-3-计算机视觉任务.ts 20.13M
- 03-3-矩阵向量转换.ts 35.80M
- 03-3-垃圾邮件过滤实例.ts 25.58M
- 03-3-预料表与特征向量构建.ts 39.54M
- 03-3-提升度的作用.ts 46.28M
- 03-3-扫描模块.ts 27.32M
- 03-3-训练数据构建.ts 17.84M
- 03-3-batch数据制作.ts 57.85M
- 03-3-线性判别分析求解.ts 22.37M
- 03-3-PCA结果推导.ts 38.44M
- 03-3-组成与要解决的问题.ts 16.74M
- 03-3-中文分词任务.ts 15.36M
- 03-3-数据标准化处理.ts 56.17M
- 03-3-可视化展示与特征重要性.ts 92.33M
- 03-3-文本关键词提取.ts 78.35M
- 03-3-基于物品的协同过滤.ts 70.77M
- 03-3-fbprophet时间序列预测实例.mp4 97.53M
- 03-3-数据检查.ts 32.97M
- 03-3-房价随星期变化的可视化展示.ts 49.79M
- 03-3-ngram结果可视化展示.ts 59.95M
- 03-3-统计指标生成.ts 61.49M
- 03-3-剔除开挂数据.ts 43.87M
- 03-3-双变量分析.ts 31.67M
- 03-3-正则常用符号.ts 41.60M
- 03-3-词袋模型分析.ts 71.02M
- 03-3-连续值离散化与可视化细节.ts 52.32M
- 03-3-特征展示分析.ts 33.59M
- 03-3-图像特征编码.ts 38.32M
- 03-3-构建用户特征序列.ts 45.22M
- 03-3-时间特征提取.ts 66.96M
- 03-3-道路通行时间序列数据生成.ts 44.55M
- 03-3-数据-标签-语料库处理.ts 45.39M
- 03-3-节点权重特征提取(PageRank).ts 40.23M
- 03-3-基本特征抽取.ts 74.70M
- 03-3-时间特征处理.ts 62.07M
- 03-3-离散数据处理.ts 66.57M
- 03-3-能源信息各项指标数据预处理.ts 51.18M
- 03-3-连续指标变化情况分析.ts 68.97M
- 03-3-策略收益效果分析.ts 22.05M
- 03-3-最大回撤区间.ts 39.03M
- 03-3-Ricequant交易平台简介.ts 33.46M
- 03-2-股票池筛选.ts 41.50M
- 03-3-Mad法去极值演示.ts 24.64M
- 03-3-因子数据预处理.ts 25.96M
- 03-3-获取因子指标数据.ts 24.96M
- 03-3-策略初始化与数据读取.ts 34.18M
- 03-3-独立同分布的意义.ts 27.75M
- 03-3-训练时间序列数据预测结果.ts 41.24M
- 03-2-神经网络整体架构.ts 34.50M
- 03-3-卷积特征值计算方法.ts 24.19M
- 03-3-模型整体框架.ts 31.87M
- 03-2-数据加载与预处理.ts 41.21M
- 03-3-BatchNormalization效果.ts 62.33M
- 03-3-构建LSTM模型.ts 34.50M
- 03-3-贷款金额与还款间隔分析.ts 42.92M
- 03-3-复购情况对比分析.ts 35.23M
- 03-3-关键词云与直方图可视化展示.ts 50.69M
- 03-3-客流趋势动态展示.ts 54.84M
- 03-3-商品类别可视化展示.ts 46.96M
- 03-3-人口普查数据集清洗.ts 27.23M
- 03-3-GBDT工作流程.ts 24.64M
- 03-3-lightGBM效果.ts 84.84M
- 03-3-离群点筛选.ts 28.33M
- 03-3-第一步：数据清洗.ts 27.23M
- 03-3-贝叶斯优化效果.ts 41.44M
- 03-3-随机优化结果.ts 38.52M
- 03-3-EM算法求解实例.ts 29.29M
- 03-2-推荐系统要完成的任务.ts 11.70M
- 03-3-关键词云与直方图展示.ts 50.69M
- 03-3-词袋模型分析.mp4 71.02M
- 03-3-曲线实验结果.ts 45.12M
- 03-3-准备word2vec输入数据.ts 27.41M
- 03-3-batch数据制作.mp4 57.85M
- 03-3-缺失值处理.ts 47.79M
- 03-3-参数对结果的影响分析.ts 74.45M
- 04-4-数组类型.ts 20.89M
- 04-4-groupby操作.ts 37.34M
- 04-4-条形图.ts 30.13M
- 04-3调色板.ts 23.02M
- 04-3-无穷小与无穷大.ts 16.75M
- 04-4-定积分性质.ts 13.38M
- 04-4-阶乘的作用.ts 17.36M
- 04-4-矩阵的几种变换.ts 13.97M
- 04-4-特征值分解.ts 14.34M
- 04-4-似然函数.ts 19.04M
- 04-4-条件概率小例子.ts 17.83M
- 04-4-均匀分布.ts 13.11M
- 04-4-核函数实例.ts 27.58M
- 04-4-激活函数的问题.ts 24.80M
- 04-4-最小二乘法推导与求解.ts 43.03M
- 04-4-Z检验实例.ts 68.35M
- 04-4-斯皮尔曼等级相关.ts 61.97M
- 04-4-方差分析中的多重比较.ts 34.55M
- 04-4-1-KMEANS算法概述.ts 20.71M
- 04-4-贝叶斯算法概述.ts 12.72M
- 04-第四模块：机器学习算法精讲及其案例应用
- 04-3-独立同分布的意义.ts 27.75M
- 04-损失与预测模块.ts 52.57M
- 04-4-交叉验证实验分析.ts 73.17M
- 04-4-梯度下降模块.ts 24.06M
- 04-4-优化目标定义.ts 44.05M
- 04-4-坐标棋盘制作.ts 44.06M
- 04-4-DBSCAN聚类算法.ts 21.56M
- 04-4-算法迭代更新.ts 31.69M
- 04-2-聚类结果展示_20190805_232030.ts 22.25M
- 04-4-决策树构造实例.ts 28.78M
- 04-熵值计算.ts 45.05M
- 04-4-回归树模型.ts 47.30M
- 04-4-stacking堆叠模型.ts 22.91M
- 04-4-集成效果展示分析.ts 56.12M
- 04-4-拉格朗日乘子法求解.ts 24.86M
- 04-4-非线性SVM.ts 25.79M
- 04-4-视觉任务中遇到的问题.ts 37.12M
- 04-4-向量反变换.ts 39.44M
- 04-4-拼写纠错实例.ts 37.39M
- 04-4-分类别统计词频.ts 37.00M
- 04-4-Python实战关联规则.ts 38.29M
- 04-4-拼接模块.ts 24.71M
- 04-4-CBOW与Skip-gram模型.ts 26.88M
- 04-4-网络训练.ts 55.18M
- … 共 1040 条
