**
第一讲
一、大数据前景
-
大数据
大数据指无法在可承受时间内使用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，需要新处理模式才能有更强的决策力，洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产 -
数据挖掘
是有组织有目的地收集数据，通过分析数据使之成为信息，从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术 -
数据分析
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对大局加以详细研究和概括总结的过程 -
大数据发展前景
目前在互联网领域，大数据技术已经得到了较为广泛的应用。大数据的影响不仅仅体现在互联网领域，也体现在金融、教育、医疗等诸多领域。在人工智能研发领域，大数据也起到了重要的作用，尤其在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方面，大数据正在成为智能化社会的基础。 -
Python语言特征
提到大数据，就离不开pyhton，这门语言在大数据中发挥着不可获取的作用。
python是一种面向对象的解释性计算机程序设计语言，语法简洁清晰，具有强大和丰富的库。python通常被称为胶水语言。是一门动态解释性的强数据类型的编程语言。 -
编写一个简单的python程序
第二讲 基本知识
1.变量，语句，缩进，注释
（1）变量
变量是存储在内存中的值，ython解释器会根据变量类型去开辟不同的内存空间进行变量值的存储,当你的程序需要存储值内容的时候就需要用到变量。
命名规则：
- 标识符只能有数字、字母下划线组成。
- 标识符的第一个字符不能是数字
- 标识符区分大小写
- 不要用关键字作为标识符
-
小写字母，单词之间用_分割
（2）语句
通常一行编写一个语句，如print（“hello”）。python语句没有结束符，也可以根据习惯在语句后面使用分号。当把多个语句写在一行，就要用分号隔开。
语句特征：执行修改操作
（3）缩进
在代码前添加空格，可以是程序易读，有层次感。但在python中，缩进并不是任意的，平级的语句缩进必须相同。
（4）注释
单行注释：#号
多行注释：三引号（单引号或双引号都可以）
第三讲 条件语句和循环语句
- 数据类型
六种标准数据类型
（1）number（数字）：int，float，bool
（2）str（字符串）使用单引号或双引号括起来
（3）list（列表）元素可重复，可修改，写在[]之间。起始索引为0，-1为末尾索引。+是列表连接运算符，*是重复操作
（4）tuple（元组）与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改，写在小括号里，元素之间用逗号隔开。
（5）set（集合）是一个无序不重复元素的序列。基本功能是进行成员关系测试和删除重复元素，使用{}或set（）函数创建集合
（6）dict（字典）列表是有序对象集合，字典是无序对象集合。两者之间区别在于，字典的元素通过键来存去，不是通过偏移存取。
不可变数据类型
（1）number
（2）str
（3）元组
可变数据类型
（1）list
（2）dict
（3）set - 运算符
（1）算术运算符
（2）比较运算符
（3）赋值运算符
（4）逻辑运算符
（5）成员运算符
（6）身份运算符 - if语句
- for语句（循环语句）
break语句：跳出本层循环体
continue语句：跳过本次循环体剩余语句
pass语句：保持程序结构的完整性
第四讲 数字猜谜实例
- 思路分析
设置目标数字
设置接收变量，并接收输入内容
对接收内容，进行数据类型转换
判定接收数据与目标数字关系，并提示
若接收数据与目标数字相同，提示成功，并终止程序
若接收数据与目标数字不同，提示数据关系，在循环执行步骤2-6
2.运行演示
**