零基础，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最新排行榜（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首选的编程语言。

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，用最短的时间、通俗易懂的学会Python，我精心设计了【闯关游戏】训练

为什么用闯关游戏学习呢？

数据表明，Coursera 上仅有10% 不到的报名者最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“王者荣耀”，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

第1关课程：Python介绍和安装

Python已经成为人工智能的第一编程语言，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？
• 帮助你克服起步最大的困难：Python的安装和运行
• 如何安装Anaconda？
• 如何安装Jupyter？

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：

• 如何开始你的第一行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

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

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。

第一部分：简单线性回归

• 用最通俗易懂的话聊聊，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？

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

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：

第一部分：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

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：

第一部分：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

关于Python技术储备

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、Python必备开发工具

三、精品Python学习书籍

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

四、Python视频合集

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

五、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、Python练习题

检查学习结果。

七、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

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