大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python进阶课程推荐的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python进阶课程推荐的解答，让我们一起看看吧。
- 学习完Python《从入门到实践》这本书后，有什么进阶的书值得一看？
- 有没有推荐好的python教学视频？
- Python学习有什么方法？
- 初读“Python基础教程”自学Python完全读不懂，该如何是好？
学习完Python《从到实践》这本书后，有什么进阶的书值得一看？
python之所以火是因为人工智能的发展，个人整理学习经验仅供参考！
感觉有本书你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。
1.1 数学建模1.1.1 数学建模与人工智能1.1.2 数学建模中的常见问题1.2 人工智能下的数学1.2.1 统计量1.2.2 矩阵概念及运算1.2.3 概率论与数理统计1.2.4 高等数学——导数、微分、不定积分、定积分第2章 Python快速入门
2.1 安装Python2.1.1 Python安装步骤2.1.2 IDE的选择2.2 Python基本操作2.2.1 第 一个小程序2.2.2 注释与格式化输出2.2.3 列表、元组、字典2.2.4 条件语句与循环语句2.2.5 break、continue、pass2.3 Python高级操作2.3.1 lambda2.3.2 map2.3.3 filter第3章 Python科学计算库NumPy
3.1 NumPy简介与安装3.1.1 NumPy简介3.1.2 NumPy安装3.2 基本操作3.2.1 初识NumPy3.2.2 NumPy数组类型3.2.3 NumPy创建数组3.2.4 索引与切片3.2.5 矩阵合并与分割3.2.6 矩阵运算与线性代数3.2.7 NumPy的广播机制3.2.8 NumPy统计函数3.2.9 NumPy排序、搜索3.2.10 NumPy数据的保存第4章 常用科学计算模块快速入门
4.1 Pandas科学计算库4.1.1 初识Pandas4.1.2 Pandas基本操作4.2 Matplotlib可视化图库4.2.1 初识Matplotlib4.2.2 Matplotlib基本操作4.2.3 Matplotlib绘图案例4.3 SciPy科学计算库4.3.1 初识SciPy4.3.2 SciPy基本操作4.3.3 SciPy图像处理案例第5章 Python网络爬虫5.1 爬虫基础5.1.1 初识爬虫5.1.2 网络爬虫的算法5.2 爬虫入门实战5.2.1 调用API5.2.2 爬虫实战5.3 爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1 多进程5.3.2 多线程5.3.3 协程5.3.4 小结第6章 Python数据存储
6.1 关系型数据库MySQL6.1.1 初识MySQL6.1.2 Python操作MySQL6.2 NoSQL之MongoDB6.2.1 初识NoSQL6.2.2 Python操作MongoDB6.3 本章小结6.3.1 数据库基本理论6.3.2 数据库结合6.3.3 结束语第7章 Python数据分析
7.1 数据获取7.1.1 从键盘获取数据7.1.2 文件的读取与写入7.1.3 Pandas读写操作7.2 数据分析案例7.2.1 普查数据统计分析案例7.2.2 小结第8章 自然语言处理
8.1 Jieba分词基础8.1.1 Jieba中文分词8.1.2 Jieba分词的3种模式8.1.3 标注词性与添加定义词8.2 关键词提取8.2.1 TF-IDF关键词提取8.2.2 TextRank关键词提取8.3 word2vec介绍8.3.1 word2vec基础原理简介8.3.2 word2vec训练模型8.3.3 基于gensim的word2vec实战第9章 从回归分析到算法基础
9.1 回归分析简介9.1.1 “回归”一词的来源9.1.2 回归与相关9.1.3 回归模型的划分与应用9.2 线性回归分析实战9.2.1 线性回归的建立与求解9.2.2 Python求解回归模型案例9.2.3 检验、预测与控制第10章 从K-Means聚类看算法调参
10.1 K-Means基本概述10.1.1 K-Means简介10.1.2 [_a***_]函数10.1.3 算法流程10.1.4 算法优缺点分析10.2 K-Means实战第11章 从决策树看算法升级
11.1 决策树基本简介11.2 经典算法介绍11.2.1 信息熵11.2.2 信息增益11.2.3 信息增益率11.2.4 基尼系数11.2.5 小结11.3 决策树实战11.3.1 决策树回归11.3.2 决策树的分类第12章 从朴素贝叶斯看算法多变 193
12.1 朴素贝叶斯简介12.1.1 认识朴素贝叶斯12.1.2 朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3 朴素贝叶斯算法的优缺点12.2 3种朴素贝叶斯实战第13章 从推荐系统看算法场景
13.1 推荐系统简介13.1.1 推荐系统的发展13.1.2 协同过滤13.2 基于文本的推荐13.2.1 标签与知识图谱推荐案例13.2.2 小结第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅
14.1 初识TensorFlow14.1.1 什么是TensorFlow14.1.2 安装TensorFlow14.1.3 TensorFlow基本概念与原理14.2 TensorFlow数据结构14.2.1 阶14.2.2 形状14.2.3 数据类型14.3 生成数据十二法14.3.1 生成Tensor14.3.2 生成序列14.3.3 生成随机数14.4 TensorFlow实战
希望对你有帮助！！！
有没有推荐好的python教学视频？
这个就非常多啦，下面我简单介绍几个非常不错的python教学***网站，感兴趣的朋友可以尝试一下：
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这是一个非常不错的python提升网站，专注于实际操作，所有示例和***都是以在线的方式进行，自带有实验环境（Linux），可以直接编程练习，内容趣味性较强，需要一定的python基础或经验，对于想提升的编程人员来说，是一个非常不错的选择：
Python这个东西是真的奇妙。对于懂得的人来说，会觉得Python是多么的好用、有趣，而对于小白来说，就如同大山一样。其实这个都可以理解，大家都是这样过来的。下面就说一下Python相关的教学***。
--职业发展
2019千锋Python初识与职业发展
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--基础
【录制***】10天自学Python，轻松掌握Python基础
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【随堂***】2019千锋Python全套***教程，史上最经典
【录制***】2019千锋Python工具安装教程
了解过如鹏网的“Python + AI”学习路线，可以作为学习的参考。
有网络的地方就可以学习，有问题随时提问，实时解答。每个章节的后面都有相应的练习题和面试题，需要通过录音的方式提交，加深对知识点的理解，锻炼自己的表达能力，为面试做准备，有新的课程更新了，也是可以继续来学习的。
学习的过程中，切忌只看***不练习。哪怕是一个小案例，都通过自己动手去练习，才能发现其中的问题，去验证，特别是对于初学的人来说，实践的重要性更为突出。Python学习路线：
1、Python基础
2、数据库开发技术
3、web前端
4、Python web开发及综合项目
Python真的是一种奇妙的语言，作为It界的陈独秀，现在学习Python的真是越来越多了，而且很多工作岗位都能用到，这也就导致了Python收到了很多非专业人士的追捧，而且作为人工智能的第一语言，Python的崛起已经是一个不争的事实。那么零基础该如何开始学习呢？我也在学习这方面，所以分享一下，希望你也能早点开始。学习这方面最好是找一份***，代码比较活跃，***更形象，就像咱们看电视容易记住差不多，不建议啃书，很容易放弃。而且最好是老牌机构的***，专业。再就是学习内容是否具体，系统，是否有结合项目学习。免费资料在网上还是挺多的，但是也需要筛选，有的免费资料只是简单的概念，到深入了就要收费，很坑。
推荐你可以看看北京尚学堂高淇400集，Python入门资料，特别适合小白入门学习，而且讲的都是干货，400集已经讲到了神经网络的内容，我和我朋友都在学，特别推荐，而且都是免费的***，我加过很多机构，说是免费的***，加上了就推课让报班，资料就一点点，而这 400集都是免费的，所以我对他家有不一样的好感，推荐给你，你可以看看。
Python学习有什么方法？
如今想要学习 Python 的人拥有比以往更多的***。但是，这也可能使筛选书籍、课程和其他 Python ***变得相对困难。并不是每个人要学的东西都一样，适合其中某个人的课程却可能不适合另外的人。在深入学习 Python 的最佳***之前，让我们先谈谈你需要提出的关键问题，从而找到你学习 Python 的最佳方法。
在你回答以下三个问题之前，先不要花费钱财在在线课程或书籍来学习 Python：
从你的学习目的开始入手。你为什么想学习 Python？你正在寻找学习 Python 的最佳方式，是因为你想要改变职业？或者因为你想要一个你自己设计的优秀应用程序？你还是希望在简历中添加编码技能，以便在一个雇用具有编程技能的人员的行业中找到工作？
明确你的动机会让你更加专注。同时，它还可以帮助缩小最佳***来实现你的目标。例如，如果你主要对Web开发感兴趣，那么你可能无法从使用 Python 进行数据分析的课程中学到很多东西。
在明确了目标后，那么请问：你的学习风格是什么？你是否适合于学校的结构模式？或者你喜欢自己阅读书籍来自学技巧？还是当你与其他学生或自己互动时，你学得最好？此外，考虑你更喜欢哪种教学方法，是一种循序渐进式的方法，或者还是更具挑战性的方法。了解你的学习方式可以帮助你找到有助于你学习 Python 的程序类型。
现在，再问问自己：你的编码达到了什么水平？你已经了解其他编程语言，或者你完全不熟悉编码？学习 Python 的最佳方式是根据你的技能水平而异。如果你对编码并不熟悉，你可能想要从入门课程或初学者的书开始。如果你已经了解 Java 或 C ++ 并且想要将 Python 添加到简介中的技能列表中，则可以考虑从相对高级的选择开始。你可能也更喜欢教程或结构化项目到在线课程格式中。
记住：从头开始没有错！请诚实地考虑你的编码技能，以便找到最适合你的技能水平的学习 Python 的方法。
现在你已经确定了目标、学习方式和编码水平，这样你就可以找到为你量身定制的学习 Python 的最佳方法。
Python学习步骤应该怎样安排：
首先，学习Python编程技术，自学或者参加培训学习都适用，每个人都有自己的学习方式和方法。
不管我们学习什么样的知识，都要对自己的学习目标有一个明确的认识。只有这样才能朝着目标持续的前进，少走弯路，从而在学习的过程中得到提升，享受学习的乐趣。
1. 了解Python是什么，都能做些什么？
3. Python基本数据类型
4. 列表和元组的操作方法
5. 字符串操作方法
6. 基本的字典操作方法
Python语言是一门机器学习语言，也是一种解释性语言，比较容易学习，广泛应用性。学习Python的方法可以从以下有三个方面来进行：
第一、选择一本入门书
关于Python语言的书很多，对于初学朋友最好从选择一本入门书开始。0基础学习Python语言的书很多，如《21天学通Python（第2版）》、《Python编程快速上手》等，都比较很适合初学者学习。
第二、掌握主要基本概念和语句
Python作为一门机器语言有很多优势，如具有清晰的Python语法结构，容易理解；容易操作纯中文文件；Python的科学工具可以与绘图工具Matplotlib协调工作等。要学习好Python必须从掌握基本概念和相关性质，记住基本的语句，这样才能深入学习，取得好的效果。如交换变量、数值比较、列表转换成字符串、集合；条件判断、库、包与模块、迭代器、生成器、装饰器、线程和进程等。
第三、完成一个项目
Python语言应用范围比较广 目前科学和金融领域Python语言得到了广泛应用。可以结合教材实例做一个自己喜欢的内容做一个项目，这样理论联系实际为深入学习打下基础。
初读“Python基础教程”自学Python完全读不懂，该如何是好？
这个主要还是要有人指导才行，如果自己自学的话，有些不懂的，查看资料也要半天才能搞懂，网上这相关的视屏建议你看一下，虽然网上的相关课程都是一些最浅显易懂的知识点，要想学的精髓一点，还是建议你找个专业的机构去学习一下。
Python学起来，相当于其他的编程语言来说，还是比较容易的。
语法简洁，清晰明了，很容易入门的。对于初学者来说，特别是零基础的朋友，看***的效果会更好一些。
很多知识点通过别人的讲解，会更容易理解的，而且，对于一些操作，比如说开发环境的安装或者是一些文件的配置，通过***讲解的方式会更容易接受，老师操作一遍，然后自己在做一遍，印象会更加的深刻。
还有一点也是比较重要的，就是在学习的过程中，[_a1***_]的重要性，多做笔记，那是以后复习的一个重要的参考资料。保存好写过的代码，也是以后的一个复习资料。学习编程，多练习，多敲代码，才能找到编程的感觉。
看过“如鹏网”的Python教程，还是非常的不错的，有详细的学习路线和课程体系，可以作为学习的参考。
1、Python基础
2、数据库开发技术
3、web前端
Python整体来说学起来还是比较容易，如果看不懂可以从以下几点入手
1.太心急，想直接看到效果，稳住来
2.还没找到看编程书的感觉，需要坚持下去，等着开窍
3.可以尝试找个明白人黑指导下
4.可以找点***来入门
希望能帮到你
到此，以上就是小编对于python进阶课程推荐的问题就介绍到这了，希望介绍关于python进阶课程推荐的4点解答对大家有用。
