刚开始学python怎么学-0基础如何快速学会Python

现在,全世界差不多有600多种编程语言,但流行的编程语言也就那么20来种。那么,选择哪种编程语言学习才能让你的职业机会更多呢?

TIOBE编程语言排行榜是全球编程语言流行趋势的一个指标,每月更新,下图是TIOBE*新排行榜(统计截止时间2021年10月)。

从图中,我们可以发现Python的流行趋势越来越高。随着人工智能时代的到来,Python已经是人工智能时代*的编程语言。

然而,市面上很多Python课程是针对计算机专业背景同学设计的,对零基础的同学非常不友好。

为了让少数不甘平庸的人,在人工智能时代,用*短的时间、通俗易懂的学会Python,我精心设计了【闯关游戏】训练营课程,从开班到现在已有约5.9万人加入学习。

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为什么用闯关游戏学习呢?

数据表明,Coursera 上仅有10% 不到的报名者*终真正完成了他们的课程,如何解决你的拖延症呢?经过长期的观察,我发现人们更喜欢玩游戏,是因为下面3个原因。

1)游戏将一个长期目标划分成几个短期目标

例如你在玩"*荣耀",长期目标是通关,短期目标是先要过了第1关。有这个短期目标的指引,你就不会迷茫,而是清楚知道自己要做什么。

2)游戏具备短期激励

这很好的解决了人性的一个弱点:人都是快感型物种。例如你在游戏中打败"小怪兽"(即通关的障碍,也可理解为学习中的障碍)就会获得分数,装备等。

3)游戏有很好的反馈环境和教练指引

在游戏中你可以和素不相识的人组成一队,并能从队友那里获得正向反馈。游戏中到处都是地图,这就像现实中的教练,会指引你下一步该做什么,即用正确的方式做正确的事情。

我们看到,游戏能让你的学习更轻松、更有趣,是因为游戏具备了这样的特征:

好玩=目标+短期激励+环境指引

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训练营课程大纲

第1关课程:Python介绍和安装

Python已经成为人工智能的*编程语言,你将从本次课程中学到:

• 快速学会一个技能的4关关键点是什么?
• 为什么要学习Python?
• 帮助你克服起步*大的困难:Python的安装和运行
• 如何安装Anaconda?
• 如何安装Jupyter?
• 实践案例:安装软件常见问题1v1答疑服务

学完课程预计达到的效果:

第2关课程:Python基础语法

学会Python基础语法,为后续学习进行数据分析、机器学习、深度学习打下基础。你将从本次课程中学到:

• 如何开始你的*行Python代码
• 学会基础语法,敲出属于你的'Hello World'
• 字符串的定义和常用操作
• 列表的定义和常用操作
• 元祖的定义和常用操作
• 字典的定义和常用操作
• 数据结构的使用案例
• 条件语句
• 循环语句for和while
• 函数的定义和常用操作
• 模块使用案例
• 你将挑战的实战项目:医院病人数据分析

学完课程预计达到的效果:

第3关课程:Python数据分析

通过真实案例数据集,从开始到结束,使用Numpy和Pandas了解整个数据分析过程。你将从本次课程中学到:

• Python数据分析包NumPy和Pandas介绍
• 如何使用NumPy和Pandas分析一维数据?
• 如何使用NumPy和Pandas分析二维数据?
• 数据分析的基本过程是什么?
• 如何清洗数据?
• 如何分析数据?
• 你将挑战的实战项目:销售数据分析

学完课程预计达到的效果:

第4关课程:机器学习入门

不管是人工智能,机器学习,只要是有数据分析的地方,都离不开统计学的知识,这部分你将学相关性分析和机器学习的整个过程。

*部分:简单线性回归

• 用*通俗易懂的话聊聊,什么是机器学习?
• 机器学习的步骤是什么?
• Python机器学习包sklearn如何学习?
• 如何通俗易懂地理解"协方差"与"相关系数"的概念?
• 简单线性回归是什么?
• 线性回归模型评估:决定系数R平方
• 如何理解相关关系与因果关系?
• 你将挑战的实战项目:如何通过"学习时间"预测"考试成绩"?

第二部分:逻辑回归

• 什么是分类问题?
• 什么是逻辑回归?
• 逻辑回归-Python实现
• 你将挑战的项目:如何用"学习时间"预测"考试是否通过?

第三部分:Kaggle入门和泰塔尼克号生存率预测

• 如何入门Kaggle?
• 理解泰坦尼克号数据
• 如何对数据进行预处理?
• Python机器学习包sklearn如何学习?
• 如何使用回归模型进行预测?

学完课程预计达到的效果:

通过一个真实案例学会数据分析的整个过程,为后续其他的机器学习模型打下基础。

第5关课程:Python数据可视化和制作分析报告

百闻不如一"见",你将学会如何将数据分析结果展示出来给你的老板或者客户。你将从本次课程中学到:

• 常见的可视化图表有哪些?
• 如何使用Python绘图包进行可视化?
• 如何使用Jupyter撰写分析报告,产出出版物级别质量的报告?
• 你将挑战的实战项目:股票数据可视化分析

学完课程预计达到的效果:

从数据分析,到数据展示,完成一个完整数据分析项目的全部过程。

第6关课程:推论统计分析

推论统计学是数据分析、机器学习的基石,你将从本次课程中学到:

*部分:总体的2种商业模式分布

• 什么是概率分布?
• 概率分布对数据分析、机器学习有什么用?
• 什么是正态分布?
• 什么是幂律分布?
• 如何通过玩游戏学会中心极限定理?
• 如何选择你的人生商业模式,才能离财务自由更近?

第二部分:如何避免偏见和抽样分布

• 什么是总体和样本?
• 什么是中心极限定理?
• 如何用样本估计总体?
• 偏见是如何产生的?如何避免偏见?
• 随机抽样应用案例:抽奖 ,机器学习

学完课程预计达到的效果:

学会数据分析的过程,抓住住人工智能时代红利,积极存储相关知识,成为数据分析师,实现用高端技能改善你和家人的生活状况。

第7关课程:假设检验(AB测试)

假设检验是数据分析必须要学习的方法,你将从本次课程中学到:

*部分:误差思维和置信区间

• 什么是误差思维?
• 什么是置信区间?
• 什么是置信水平?
• 如何计算置信区间?
• 通过游戏可视化理解置信区间
• 如何计算小样本的置信区间?
• 案例:Python的科学计算包scipy如何使用?

第二部分:假设检验

• 什么是批判性思维?
• 什么是假设检验?
• 完成假设检验的套路是什么?
• 如何用Python进行假设检验?
• 如何写推论统计分析报告?

第三部分:你将挑战的实战项目

• 验证心理学实验和AB测试

学完课程预计达到的效果:

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训练营有哪些个性化服务?

1)学习形式

还在埋头苦学的你,需要更高效的学习方式。采用猴子独有的闯关游戏模式,即在线录播课程+闯关游戏+1对1作业批改点评辅助学习+训练营社群答疑,全程由我和多位助教帮助你学习。

训练营同学在学完每一关的课程后,只需要在社群内发出这一关的作业,我和助教会对作业进行1对1的审批。审批通过后,我会把下一关发你。在这里,你不仅得到专业的1对1辅导,还能获得即时反馈的学习环境,大幅提高学习效果。

训练营社群内部形成了一个良好的正向激励环境,每个人都被其他人的实践行动带着向前实践。

2.闯关通过,有什么奖励?

训练营社群的目的很简单:互联网时代,运用学到的知识去赚钱,实现盈利。真真实实告别那些鸡汤,用赚钱的方式获得他人的认可,同时给家人带来体面的生活。

赚钱是给学习知识*好的回报,通过所有关卡、表现*的同学被邀请加入睡后收入盈利项目。

社群目前已孵化出的多个睡后收入项目:合作出书(已出版畅销书《数据分析思维》)、知识产品、数字化中心合伙人等项目。

*重要的是,如果你足够*,你会加入社群盈利项目,尝试从我身上赚回学费。已经有很多同学不仅在这里找到了自己喜欢的工作,还加入了睡后收入项目赚回了N倍学费:

3.如何加入

*美好的生活方式,莫过于和一群志同道合的人奔跑在理想的路上。回头,有一路的故事;低头,有坚定的脚步;抬头,有清晰的远方。