刘云涛 https://jbk.familydoctor.com.cn/bjbdfyy_ys_1515/我见过市面上很多的Python讲解教程和书籍，他们大都这样讲Python的：
先从Python的发展历史开始，介绍Python的基本语法规则，Python的list,dict,tuple等数据结构，然后再介绍字符串处理和正则表达式，介绍文件等IO操作，再介绍异常处理，就这样一章一章往下说。
虽然这样的讲解很全面，但是单纯的理论说明经常很枯燥，让人越看越累，越累越不想看。
那么，有没有比这更好的方法呢？
01
让多人选择的编程专栏
因为我也有过那段「自学」Python的迷茫时期，所以我深知好的系统学习规划和生动的老师讲解，是事半功倍并且省下我们更多青春的关键。
所以我提炼出过往5年多的工作经验，并和远在美国学府进修的AI博士后老师一起撰写了这个《Python全栈60天精通之路》专栏。
别人在介绍知识点时都会说「这东西是什么」，但我不想这样做。我觉得「为什么这东西是这样」或者「在什么场景、适应什么需求、有什么好处，才会用这东西」，反而更能让你们对知识本身有更深刻的理解。
1.每天1小时
我将整个Python内容按天划分为60天。即使你是上班族或者课业量较大的学生，也能轻松完成当天的课程任务。
少刷1小时动森或抖音，就能让你在成为Python全栈工程师的路上比别人更快几倍！
2.案例教学
纯碎的理论知识学起来很枯燥，但是结合一个个的小案例，以此切入，会让你学起来更爽。
3.有趣
图文并茂，演示动画，加上有趣的例子、有趣的小项目，学起来更有乐趣。
4.自成体系
就像侦探片那样，一步一步，一环扣一环地铺开Python技术栈。
5.面试与实战结合
深度剖析30道最高频Python面试题+20道LeetCode高频面试题+20道机器学习高频面试题。打通理论知识，案例实战，一线互联网公司的面试题等整个体系，学以致用，理论和实战、面试相结合。
6.业务项目实战
不仅会有实战环境部署方案，还有实际的项目：PythonGUI开发项目，Flask在互联网公司敏捷开发，Kaggle数据分析项目，机器学习分类、聚类手把手实战项目。
7.60天知识脉络图
对照这个60天的知识脉络图，你可以从头来学，也可以根据自己的实际情况选择性的学习，Python从基础到人工智能各阶段所需要的知识点都包含在内，无须再别处寻找资料。
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02
现在订阅你将获得什么？
1.陪伴式教学
专栏内容将采取打卡式的授课方案，将多个知识点拆解为60天的学习任务，你只需按照规划好的学习进度阅读即可，既轻松又不会增添太多的学习负担，尤其适合正在工作或上学的你。
不仅有原理解析还配有相应的实战案例，能够让你快速掌握怎样选择解决方案运用于不同的业务场景中。
2.经验丰富的讲师资源
我和另一位在美国就读AI的博士后一起合力创作此专栏。我主要负责Python数据处理等模块，因为我本人在这块已经有5年多的工作经验，熟知业务中经常会遇到的问题有哪些，并且也提炼出一套更适合大部分开发者的解决问题的思维方案。
另一位作者Alicia目前正在美国进修AI博士后，她会负责Python机器学习算法这块。因为她本专业就是数学，后来深耕机器学习这方向，有着大量的科研和开发经验。
3.度全方位答疑服务
目前已经有多位同学在群内一起打卡交流，若遇到不懂的问题只要往群里一抛，很快就会得到其他同学和老师的专业详细解答。回复问题的时间，平均都在9分钟之内。
而且还会每隔一段时间将之前群内的问题汇总打包，以供后面能重复查阅▼
4.订阅福利
现在订阅此专栏，不仅能享受限时5折，还将获得价值元的热门题库，这里面包含了多道面试和工作中必备的问题答案。更方便你平时查阅相关问题快速找到解决方案。
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Python将是你入门编程世界的一门最简单的编程语言。
因为在这儿，你将更容易的学会Python！
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目录大纲
一Python基础篇
Day1：Python两大特性和四大基本语法
Day2：Python四大数据类型总结
Day3：list和tuple的基本操作、深浅拷贝和切片操作详细等5个方面总结
Day4：list和tuple的13个经典使用案例
Day5：dict和set基本操作、字典视图等6个方面详解总结
Day6：dict和set的15个经典使用例子
Day7：数学运算、逻辑运算和进制转化相关的16个内置函数
Day8：16个类型函数和10个类对象相关的内置函数大盘点
Day9：Python字符串和正则介绍总结
Day10：Python文件操作11个案例总结
Day11：Python时间模块使用逻辑大盘点
二Python实战环境搭建
Day12：Python四种常用开发环境总结
Day13：Python包安装的2个实际案例（包括安装遇到的各种问题及解决方法）
Day14：7个Web、爬虫、打包工具PyInstaller等包介绍和入门案例总结
Day15：8个数据分析、机器学习和深度学习包和框架和入门案例总结
Day16：PyInstaller打包过程详解
三Python进阶篇
Day17：Python列表生成式高效使用的12个案例
Day18：Python对象间的相等性比较等使用总结
Day19：yield关键字和生成器，nonlocal关键字和global关键字使用总结
Day20：Python函数的5类参数使用详解
Day21：5个常用的高阶函数，3个创建迭代器的函数
Day22：Python多线程和协程6方面使用逻辑通俗易懂总结
Day23：Python应用迭代器和生成器的9个案例
Day24：Python30道高频面试题及详细解答
Day25：Python最被低估的模块collections3个常用类总结及案例解读
Day26：Python装饰器的本质解密，结合3个装饰器的案例
Day27：Python常见的10个坑点合集和logging日志管理模块的使用总结
Day28：Python后端框架Flask和前端HTML+CSS+JS数据交互案例讲解和实战
四Python数据分析篇
Day29：NumPy通过这五大功能顺利入门+10道练习题
Day30：NumPy进阶高效使用逻辑，掌握这5方面功能
Day31：NumPy广播机详细解读，10道练习题和数据集小案例
Day32：Pandas读写文件5类问题及30个参数和案例使用总结
Day33：Pandas两个核心数据结构iterrows和itertuples比较，特有的set_index、reset_index、reindex操作
Day34：Pandas实战Kaggletitanic幸存预测之7步数据清洗
Day35：Pandas实战Kaggletitanic数据探索性分析
Day36：Pandas与数据读取、选取、清洗、特征工程相关的12个实用小功能
五数据分析实战篇
Day37：Matplotlib绘图原理总结，18种绘图常用的技巧
Day38：绘图神器pyecharts快速上手的方法总结、参数配置技巧，绘制常用的10类图案例
Day39：Pandas实战Kagge百万级影评数据集之数据清洗和特征工程
Day40：Pandas实战Kaggle百万级影评数据集之10大维度探索分析
Day41：PyQt制作GUI实战-通过制作小而美的计算器学会使用PyQt
六基础算法篇
Day42：程序员必知必会的基本算法知识大盘点
Day43：8个排序算法原理总结，包括Python完整代码实现
Day44：掌握算法必考的动态规划算法，2大核心要点和3个经典案例总结
Day45：面试必考Leetcode算法题实战和分析总结
七机器学习算法篇
Day46：必备统计学知识：概率、期望、方差、标准差、协方差、相关系数、t检验、F检验、卡方检验
Day47：机器学习必备的数学基础知识：最常用的求导公式，矩阵特征值分解等
Day48：机器学习不得不知的概念：样本空间、特征向量、维数、泛化能力、归纳偏好等
Day49：机器学习之9种常见的概率分布及图形绘制展示
Day50：OLS线性回归实战上篇：机器学习回归原理详细介绍，包括假设和原理，梯度下降求权重
Day51：OLS线性回归实战下篇：手写不调包实现线性回归算法实战
Day52：贝叶斯分类案例解析和编写
Day53：贝叶斯算法实战：实现单词拼写纠正器
Day54：高斯混合模型聚类原理分析和求解总结
Day55：聚类模型实战：不调包实现多维数据聚类案例
Day56：机器学习降维算法之PCA原理推导和案例解析
Day57：Kaggle机器学习项目实战：从数据预处理，到模型选择，调参技巧，训练技巧和结果分析
Day58：AI专家Alicia总结：深度学习背景知识，反向传播算法，训练神经网络常用技巧等经验总结
Day59：使用TensorFlow、PyTorch深度学习进行项目实战
八经验分享
Day60：美国名校博士、AI专家Alicia关于如何学习数学、机器学习、数据分析、前言深度学习技术的总结和展望
Day61：专栏总结和zglg过往5年一线互联网公司算法开发经验分享
适合人群
Python语言爱好者Python语言进阶Python数据分析爱好者广大程序员想入门算法者机器学习算法入门机器学习算法进阶Python和人工智能爱好者运营、市场、金融从业者等需要分析数据的人
订阅须知
1.怎样获取福利？
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2.如何阅读专栏？
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3.专栏内容有多少？
本专栏为图文内容，总共60篇课时。
4.专栏有效期多久？
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