重磅：教育部考试中心已经公布，在计算机二级考试加入“Python语言程序设计”科目，将于2018年9月全国计算机等级考试中首次亮相。这将促进Python在大学生中的普及。
教育部也正式将人工智能、物联网、大数据处理正式划入高中新课标，这就意味着中学生也要开始学习编程了！
开发岗位的高薪和人工智能的发展，吸引了越来越多的人加入了学习编程的队伍。
在小编看来，编程语言首推Python，为什么这么说呢？
Python在2017年世界脚本语言排行榜中排名第1，也是多领域首选语言，作为一种高级程序语言，其核心设计哲学是代码可读性和语法，能够让程序员用很少的代码来表达自己的想法。
打个比方，同样一项工作C语言可能要1000行，java要100行，python可能只要10行。
像Google,facebook,Yahoo,YueTube,还有美国宇航局NASA，著名的开源云计算平台openstack，还有国内的豆瓣都是用python写的。
目前Python工程师正处于需求量大，人才供不应求的阶段，薪资一路也是水涨船高。
北京Python工程师的薪资平均为18880每月，即使是刚刚毕业的应届毕业生，做Python在人工智能领域的薪资也在12500元每月。
数据显示，2017年在雇主发布的职位说明中，Python技能需求增速达到174%，居于首位。
未来十年将是大数据、人工智能爆发的时代，到时将会有大量的数据需要处理，而Python最大的优势，就是对数据的处理，有着得天独厚的优势。
人生苦短，我用 Python。连小学生都开始学 Python 了，想要洗心革面、奋发图强的你，要约吗？
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- 讲师团队 -
张阳阳
清华大学博士。5 年 Python开发经验。研究方向：人工智能、机器学习、深度学习。熟练掌握 Python 在人工智能中的应用。擅长数值计算与仿真模拟，精通各种 AI 算法和编程：回归预测、全局优化、聚类分类、综合评价、模式识别等。
杨海宏
浙江大学计算机专业博士、《Python 与数据挖掘》作者。讲授数据挖掘课程3年教学经验。研究方向：大数据、知识图谱、自然语言处理。熟练使用 Python，擅长自然语言理解、智能问答、深度学习、强化学习。曾在百度深度学习实验室，研究花卉图像识别，成果应用于百度App。
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课程范围内问题24小时不解答全额退款
- 课程目录 -
【课程一】Python零基础入门与科学计算
第一篇 Python基础入门
1 Python的安装
2 Python的语法
3 内置数据结构
4 文件操作
5 文件目录操作
6【复习】课程作业讲解
7 函数的定义和调用
8 面向对象编程(1)
9 面向对象编程(2)
10【复习】课程作业讲解
11 具有Python风格地编程
12 常用技术介绍
13【复习】课程作业讲解
第二篇 科学计算与绘图
1 数值矩阵型数据交给NumPy
2 NumPy 进阶操作
3 【课后作业讲解与答疑】
4 Matplotlib 绘图
5 【课后作业讲解与答疑】
6 Pandas 基本操作
7 Pandas 进阶操作
8 【课后作业讲解与答疑】
【课程二】Python机器学习与数据挖掘实践
第一篇 机器学习与数据挖掘概论
1 机器学习概论
2 数据挖掘概论
3 数据预处理
4 Pandas基本功能
5 Pandas数据分析
6 模型的建立
第二篇 机器学习与数据挖掘算法实践
1 回归分析（Regression Analysis）
实训：基于回归分析预测房价及变化趋势问题
2 逻辑回归（Logistic Regression）
实训：基于逻辑回归预测泰坦尼克号乘客存活率
3 决策树（Decision Tree）
实训：基于决策树算法对男女性别进行分类
4 人工神经网络（Artificial Neural Network）
实训：基于BP人工神经网络对MNIST数据集进行识别和预测
5 k近邻分类（k Nearest Neighbor）
实训：基于k近邻分类对小麦种子进行分类
6 期中考试及点评讲解
7 朴素贝叶斯分类（Naive Bayesian）
实训：基于朴素贝叶斯分类对文本进行扫黄分析
8 聚类分析（Cluster Analysis)
实训：基于聚类分析对鸢尾花（iris）数据集分类
9 支持向量机（Support Vector Machine）
实训：基于支持向量机对MNIST手写数字序列数据集进行分类及参数的调优
10 期末考试及点评讲解（众多有趣的题目）
【课程三】Python深度学习与数据挖掘实战
第一篇 深度学习算法实践
1 PyTorch入门
2 反向传播算法 Back Propagation
3【复习】课后作业讲解
4 前馈神经网络 Feed Forward Network
5 卷积神经网络 Convolution Neural Network
6【复习】作业练习讲解
7 深度残差网络 Deep Residual Network
8 循环神经网络 Recurrent Neural Network
第二篇 数据挖掘项目实战
1 项目一：图片验证码识别 (光学字符识别)
2 项目二：文本数据情感分析
3 项目三：基于关联规则（Apriori）分析对超市购物的商品关系
4 项目四：基于用户和物品的协同过滤算法进行智能推荐
5 期末考试及点评讲解
- 课程时间 -
7月23日 至 9月20日 每日1小时，共60小时
【课程1】Python零基础入门（暑假班）
【时间】7 月 23 日 至 8 月 11 日（共 20 学时）
【课程2】Python机器学习与数据挖掘实践（暑假班）
【时间】8 月 12 日 至 8 月 31 日（共 20 学时）
【课程3】Python深度学习与数据挖掘实战（暑假班）
【时间】9 月 1 日 至 9 月 20 日（共 20 学时）
编程作业预览
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- 上课形式 -
1、全程录播课，定时发布，主讲老师和助教同步答疑；
2、课程配套作业题和作业讲解课；
3、课程配专属答疑群，全程陪同，随时解答疑惑。
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