在人工智能和深度学习领域，Python语言是必须掌握的，几乎所有的开源框架都基于Python接口，数据获取与整理需要用到Python，市面上Python教程众多，但良莠不齐，本次我们联合《王的机器》公众号号主一起推出一门适合新手学习的高质量Python视频教程，下面请听介绍。
作者介绍
首先来介绍一下视频课作者，只有拥有原创能力的作者才可能讲出好的课程。
本视频课作者为王圣元 (FRM, CAIA)，新加坡某金融咨询公司总监，新加坡国立大学金融数学硕士，新加坡国立大学量化金融学士。
《王的机器》公众号号主，已出版书籍《快乐机器学习》，即将出版书籍《Python - 金工, 机学, 可视化》。
关于书籍和公众号的介绍，大家可以关注作者公众号了解，下面重点介绍本课程内容。
Python基础篇
本课程内容为Python基础篇，共计11课，约12个小时，目录如下：
课程内容包括编程概论，数据，流程，函数，对象和类，高级特征共6大部分，如下脑图。
从下面动图可看出每个点的更多细节。
市面上免费或低价的Python课那么多，为什么我们要推荐这门课呢，原因有以下几点：
(1) 故事化（dramatize）的教学方式，可以引人入迷，更容易接受知识。
故事总是比代码更能让人感兴趣，以 Python 的难点「装饰器」为例，如果一上来就给装饰器的代码 @decorate_function，没有多少人能坚持学下去的。但是如果将它赋予故事呢？
故事开始：斯蒂文是个厨师，有一天开始研究汉堡 (burger) 的做法，第一次他只用鸡肉饼做汉堡。
def meat(food='--鸡肉饼--'):
print(food)
burger = meat
burger()
输出为：
--鸡肉饼--
很明显汉堡都是肉，太荤了。加点蔬菜如何？
def vegetable(func):
def wrapper():
print(' ~西红柿~')
func()
print(' ~沙拉菜~')
burger = vegetable(meat)
burger()
输出为：
~西红柿~
--鸡肉饼--
~沙拉菜~
现在汉堡看起来不错，可是好像看缺少了什么？对，再加点面包就好了。
def bread(func):
def wrapper():
print('</------\>')
func()
print('<\------/>')
return wrapper
burger = bread(vegetable(meat))
burger()
输出为：
</------\>
~西红柿~
--鸡肉饼--
~沙拉菜~
<\------/>
故事结束：现在看上去真像汉堡，面包夹着蔬菜，蔬菜夹着肉。面包和蔬菜「装饰」着鸡肉饼，bread() 和 vegatable() 这两个函数起着「装饰器」的作用，它们没有改变 meat() 函数，只在它的基础上添砖加瓦，最后把鸡肉饼装饰成汉堡。通过故事化的讲述方式，读者往往会有更加深刻的体验；
(2) 可视化的丰富案例，一图胜千言，人是感官动物，从图表中接收的信息绝对比从文字快，而且可视化可以增强记忆。
在学习高阶函数 map, filter, reduce 的时候，绝大教材都会直接上代码这样举例：
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
map_iter = map( lambda x: x**2, lst )
list(map_iter)
f_iter = filter( lambda x: x%2==1, lst )
list(f_iter)
from functools import reduce
reduce( lambda x,y: x+y, lst )
虽然可以看懂，但是总觉得不直观。再看看作者是如何来「可视化」这三个函数的。
我们看着 Emoji，很自然的就能读懂
这样是不是秒懂 map, filter 和 reduce 了？类似的案例非常多，甚至于列表解析式都可以可视化，整个学习过程非常养眼；
(3) 抽象化，从具体问题能抽出本质是一种很重要的能力，人一旦会举一反三才算会学习。
以格式化字符串举例，一般有四种方法：
用 % 字符
用 $ 字符
用 format 函数
用 f-string
如果光看例子，那真是千奇百怪，但透过例子看本质，每种方法都有通用的语法格式，如下图总结。
总结一下：这是有三见过的最用心，最有趣，最专业的Python基础视频课，并且有讲师答疑群（订阅课程后小助手会邀请），非常推荐需要学习的同学入手！
如何订阅课程
最后，介绍下如何订阅本课程，有三AI平台已经引进该课程，将负责该课程的维护与宣传，订阅方式为：
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