Cómo aprender a programar Python por ti mismo
Primero, comprendamos las cuatro direcciones principales de desarrollo del lenguaje Python. En la actualidad, las direcciones principales de Python incluyen desarrollo web back-end, análisis de big data, rastreadores web e inteligencia artificial. Por supuesto, si se subdivide aún más, también hay direcciones como pruebas automatizadas y operación y mantenimiento.
Al aprender la sintaxis básica de Python, no necesitas demasiada base. Básicamente, solo necesitas dominar las funciones diarias de la computadora y estar interesado en Python, pero si quieres desarrollarte en el campo. de inteligencia artificial, álgebra lineal, probabilidad, estadística y otros conocimientos matemáticos avanzados son básicamente necesarios, porque este conocimiento puede aclarar su lógica y tener ideas más sólidas en el proceso de programación.
Comparta con usted un esquema de aprendizaje de Qianfeng Python
La primera etapa: ciencia de datos de Python
Sintaxis básica de Python
Introducción y entorno instalación, sintaxis básica y tipos de datos, declaraciones de control, errores y excepciones, métodos de manejo de errores, métodos de manejo de excepciones, funciones integradas de uso común, creación y uso de funciones, funciones avanzadas de Python, funciones avanzadas, módulos de Python, operaciones de PythonIO, fecha y tiempo, Clases y orientado a objetos, Conexión Python a base de datos
Limpieza de datos Python
Módulo digital Python Numpy, herramienta de análisis de datos Pandas, Operaciones básicas de Pandas, Operaciones avanzadas de Pandas
Visualización de datos Python
Conceptos básicos de visualización de datos, aprendizaje automático MLlib (RDD-Base API), dibujo MatPlotlib avanzado, herramientas de dibujo avanzadas
Fase 2: visualización de datos comerciales
p>Análisis empresarial de Excel
Habilidades básicas de Excel, funciones de fórmulas de Excel, visualización de gráficos, casos de análisis financiero y de recursos humanos, métodos de análisis de datos empresariales, informes de análisis de datos empresariales
Mysql base de datos
p>Operaciones básicas de Mysql (1), operaciones básicas de Mysql (2), operaciones intermedias de Mysql, operaciones avanzadas de Mysql, casos de procesamiento de datos de comercio electrónico
PowerBI
Aplicación de inteligencia de negocios elemental (PowerQuery), aplicación de inteligencia de negocios primaria (PowerPivot), casos de aplicaciones de inteligencia de negocios primaria, procedimientos almacenados, casos de PowerBI Desktop, casos de PowerBI Query
Conceptos básicos de estadística
Cálculo lineal Conceptos básicos de álgebra, estadística básica
Tableau
Operaciones básicas de Tableau, dibujo de Tableau, análisis de datos de Tableau, análisis de tráfico de Tableau
SPSS
Retratos de clientes, modelos de valor del cliente, redes neuronales, árboles de decisión, series de tiempo
La tercera etapa: aprendizaje automático de Python
Análisis estadístico de Python
Preparación de datos, regresión de linealidad lineal, regresión lineal múltiple, regresión logística general, regresión logística y corrección
Conceptos básicos del aprendizaje automático de Python
Introducción al aprendizaje automático, folletos KNN, métodos de evaluación de modelos , métodos de optimización de modelos, Kmeans, DBSCAN, práctica del algoritmo de árbol de decisión
Aprendizaje automático Python intermedio
Regresión lineal, método de optimización de modelos, regresión logística, Bayes ingenuo, reglas de asociación, filtrado colaborativo, caso del sistema de recomendación
Python Machine Learning Advanced
Algoritmo Ensemble-Bosque Aleatorio, Algoritmo Ensemble-AdaBoost, Procesamiento de Datos e Ingeniería de Funciones, SVM, Red Neuronal, XGBoost
Fase 4-Proyecto Combate práctico
Combate práctico del proyecto de minería de datos del mercado de comercio electrónico
Antecedentes del proyectoLógica de negocios, estrategia de análisis especificada, implementación del método y resultados, diseño de la actividad de marketing y evaluación de resultados, redacción de informes de análisis de datos
Implementación práctica del proyecto de evaluación de crédito de riesgo financiero
Antecedentes del proyecto, preparación de modelos, limpieza de datos, capacitación de modelos, evaluación de modelos, implementación de modelos y actualización
La quinta etapa: recopilación de datos
Análisis de biblioteca de rastreadores, análisis de datos, extracción dinámica de páginas web, código de verificación, grupo de IP, rastreadores de subprocesos múltiples, contramedidas anti-rastreo, scrapy marco
Página Etapa seis: Empresa
Cursos
Capacitación en desarrollo de equipos al aire libre, cursos de proyectos de cooperación corporativa, cursos de gestión, capacitación en comunicación y expresión, cursos de calidad profesional
Lo anterior es todo el contenido de la ruta de aprendizaje de Python de base cero. Espero que sea de utilidad para todos. El aprendizaje ayuda.