本课程主要以Python讲解，包含Python的零基础入门课程，Python的基础知识，数据分析入门知识，通过趣味化的编程实例，使学习过程不再枯燥。
Python有什么用？
Python已加入计算机二级考试、Python已经列入中小学课程、Python是学习人工智能基础……
不仅如此Python还有他更大的用处：
1、分分钟解题高等数学
2、参加数学建模竞赛——绘图、算法实现新选择
3、学习：高等数学直观绘图、线性代数计算、概率论模拟
4、生活：用数学和Python的方式表达爱情更时尚
5、工作：数据统计、数据分析、表单数据处理
在游戏中学习编程，在编程中游戏！还可以自己DIY游戏！
学编程也可以像玩游戏一样简单、有趣！快来加入我们的战队吧！
- 课程目录 -
【基础知识篇】
1. Python 的安装
1.1 安装软件：输出你的见面礼“Hello Word!”
1.2 安装扩展：世界为我所用，装备你的武器
1.3 编码规范：欣赏你的另一种美
1.4 练习：花样打印你的姓名
2.Python超级计算器
2.1 运算符：不一样的等于号，1+1=2？
2.2 数值运算：每天进步一点点是真的吗，1.01^365=?
2.3 内置对象：Python的世界里有几种东西
2.4 简单函数：见证奇迹的力量，sin、cos是真的吗？
2.4 进阶函数：制作小日历
2.5 练习：小小数学家
3.字符串
3.1 字符串定义：你的作文字数达标吗？
3.2 字符串函数：自动写个小日记
3.3 练习：小小作家
4.列表（单块积木）
4.1 列表定义：制作一个排队叫号器
4.2 列表操作：班级同学快速查询
4.3 列表函数：班级成绩大排名
4.4 练习：当好你的小班长
5.字典（一对积木）
5.1 字典的键和值：盒子里装的什么？
5.2 字典操作：记忆你的年龄、身高、体重、属相
5.3 练习：班级小档案
6.条件
6.1 if语句：妈妈爱你吗？
6.2 真假大小：100万可以干什么？
6.3 练习：大话西游之月光宝盒
7.循环
7.1 for循环语句：循环往复，生生不息
7.2 while循环语句：死循环的好处？
7.3 练习：妈妈再也不用担心我的学习了
8.类
8.1 类的定义：物以类聚，人以群分
8.2 父类与子类：你中有我，我中有你
8.3 练习：爸爸要担心我的学习
9. Numpy
9.1 神奇的Numpy
9.2 Numpy的妙用：强大的数组与排序
9.3 练习：分分钟秒杀最强大脑
10. Scipy
10.1 神奇的Scipy
10.2 Scipy的妙用：扭曲的插值与积分
10.3 练习：分分钟秒杀微积分
11. SymPy
11.1 神奇的SymPy
11.2 SymPy的妙用：开挂的符号运算
11.3 练习：分分钟秒杀微分方程
12. Matplotlib
12.1 神奇的Matplotlib
12.2 Matplotlib的妙用：一言不合就画图
12.3 练习：分分钟画出酷炫图
【综合运用篇】
1. 拼图小游戏
1.1 神奇的拼图
1.2 代码讲解：一言不合就拼图
1.3 作业：DIY设计属于你的游戏
2. 坦克大战
2.1 神奇的坦克
2.2 代码讲解：一言不合就开炮
2.3 作业：DIY设计属于你的游戏
3. 班级成绩案例之大数据分析
3.1 班级成绩数据集的介绍
3.2 代码讲解：计算绩点、平均分、分布概率、成绩查询
3.3 作业：班级成绩数据进一步分析
4. UCI 肿瘤数据集之大数据分析
4.1 肿瘤数据集的介绍
4.2 代码讲解：肿瘤数据分析
4.3 作业：肿瘤数据进一步分析
5. UCI 观影数据集之大数据分析
5.1 观影数据集的介绍
5.2 代码讲解：观影数据分析
5.3 作业：观影数据进一步分析
6. UCI 酒水数据集之大数据分析
6.1 酒水数据集的介绍
6.2 代码讲解：酒水数据分析
6.3 作业：酒水数据进一步分析
7. Kaggle 竞赛之“泰坦尼克号”大数据分析
7.1 Pandas 库的介绍
7.2 代码讲解：泰坦尼克号大数据分析
7.3 作业：泰坦尼克号事件进一步分析
8. 最强大脑之“七阶立方密码”项目破解
8.1 “七阶立方密码”项目的介绍
8.2 代码讲解：“七阶立方密码”项目破解
8.3 作业：“七阶立方密码”进一步分析
9. 最强大脑之“分形之美”项目破解
9.1 “分形之美”项目的介绍
9.2 代码讲解：“分形之美”项目破解
9.3 作业：“分形之美”进一步分析
10. 最强大脑之“繁花曲线”项目破解
10.1 “繁花曲线”项目的介绍
10.2 代码讲解：“繁花曲线”项目破解
10.3 作业：“繁花曲线”进一步分析
11. 地铁线路查询案例
11.1 地铁线路查询案例的介绍
11.2 代码讲解：查询地铁线路分析
11.3 作业：地铁线路查询进一步分析
12. 期末考试
12.1 基础知识篇
12.2 综合应用篇
12.3 DIY编程设计游戏
12.4 麻省理工学院MIT考试
13. 练习赛题讲解
13.1 观影数据集之大数据分析
13.2 新冠肺炎CT图像识别
- 讲师简介 -
张阳阳
清华大学博士生，研究方向：人工智能、机器学习、深度学习。现为软件测试工程师，担任 CTO 首席技术官，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。曾作为Python课程讲师，有 4 年多的教学经验。
- 课前准备 -
请同学们开课前安装以下软件，安装出现问题也不用担心，第一节课程老师也会手把手教大家。
第一步：下载Python安装包 Python 3.6 指定发行版https://www.anaconda.com/download/#windows
第二步：IDE开发软件 PyCharm 社区版 下载地址https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=window
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