零基础学Python(新版)

从 0 到 1,快速上手 Python

零基础学Python(新版)

尹会生 · 零基础学 Python(新版)

从 0 到 1,快速上手 Python

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本课程是《零基础学 Python》的升级版,原课程有 7.8W 人已学


你将获得

  • 基础:Python 编程基础及思维方法
  • 变化:Python 3.10 完整语法及编码规范
  • 认知:使用高级编程方法编写复杂应用
  • 功能:解锁 Python 标准库与第三方库
  • 应用:Web 开发等 5 大项目实操实练

讲师介绍

尹会生,生成式 AI 与智能硬件融合创新者,大模型领域连续创业者 & 技术战略专家。

曾服务于金山、新浪等大型企业;研发有「生成式 AI 知识库+智能硬件」融合系统;国内首批大模型工业化应用实践者,创新性将 RAG 技术应用于智能制造领域,实现业务流程智能化升级,平均效能提升 30% 以上;工业自动驾驶系统架构师,基于点云与运动控制技术路径规划算法,获 2 项技术发明专利;当前聚焦打造新一代企业级 AI Agent 平台,通过自主知识产权的 RAG 引擎,助力金融、制造、法律、审计等领域客户实现知识资产智能化转型。

头部科技教育平台专家(极客时间/得到 APP),课程累计学习人数超 22 万人,出品《ACP 大模型认证训练营》《AIGC 应用实战营》《21 天 AIGC 行动营》《AI 数据分析课》《零基础学 Python》《Linux 实战技能 100 讲》等多门爆款课程,广受好评;全栈技术实践者,横跨智能硬件研发、工业物联网架构、企业级 SaaS 开发三大领域;大模型应用布道者,年交付 1000+ 高管培训人天,独创的「场景化 Prompt 工程方法论」被多家机构纳入内部标准;企业智能化转型顾问,2023~2024 年为中金所/中国银联/华润集团/VMware/安永等 30+ 世界 500 强企业构建 AI 赋能体系。


课程介绍

近些年,Python 在深度学习、机器学习等领域得到了广泛使用,一跃成为人工智能时代的“网红”语言。无论你将来从事 Web 相关开发,还是搞人工智能方面的研究,掌握 Python 对你都大有好处。

可能你之前学过尹会生老师的《零基础学 Python》,但这门课距离 2018 年的发布,已经过去好几年了,Python 的版本一直在升级,相比之前发生了很大的变化。所以为了让这门课程更好地为你服务,老师又重新整理了课程的内容,进行了一次大的升级迭代。相比于 2018 版,新版课程内容更新 60% 以上,视频全部重新制作。那么新版课程有哪些亮点和变化呢?

1. 课程的内容会更加贴近使用者

Python 作为一门实用的编程语言,它的使用对象和学习对象已经从一开始的专业程序员,逐渐覆盖到了数据分析从业者、AI 从业者,运营、行政、HR 和大学生。

对于非科班出身的同学来说,第一道门槛并不是使用什么样的设计模式和算法更高效。而是怎样把问题转换成代码?出现了错误怎样调试和改正?哪些技术值得花费时间掌握?

所以,在课程中老师会用贴近生活的例子和代码,帮你解决这类问题,比如:

  • 怎样通过 IDE 的动态调试功能,快速定位 Bug?
  • 怎样应用面向对象编程,设计一个合理的类和对象?
  • 怎样把在超市购物结账的经历和多线程结合起来理解?

手把手地教你把需求、问题转化成代码,让整个过程变得轻松易懂。

2. 升级版的课程会覆盖更全面的 Python 新特性

Python 作为最流行的编程语言,每 12 个月就会发布一个新版本,除了进行安全和性能方面的升级外,还有大量的实用特性,比如:

  • Python 3.10 引入了 match 语句,你就不用再编写冗长的 if、elif、elif、…、else 语句;
  • Python 3.9 增加了更新运 算符 (|=) ,扩充了字典数据类型的合并方法;
  • Python 3.8 增加了 F-strings 表达式,为字符串中的变量赋值带来了更友好的代码可读性。

这些新特性老师都会一一展示在课程里,并且教你如何高效地使用它们。掌握了之后,在新版本的 Python 中,你会编写出更优雅和高效的代码。

3. 多案例实战,学以致用

在新的课程中,我们会以实战为主。因为 Python 主要应用在数据分析、AI、智能硬件领域,所以在项目实战这块,老师设计了数据分析、自动化办公、Web 后端开发、计算机视觉、物联网等五大项目,带你全方位地使用 Python。

相信学完这门课程后,你一定能顺利地将 Python 应用到自己的工作中。让 Python 成为你最好用、最实用的编程语言。


课程目录


适合人群

适合零基础和初级学习者。

  1. 没有计算机基础,但对计算机感兴趣,想学习编程的人;
  2. 未来想从事编程工作的在校学生;
  3. 计划转行当程序员的在职工作者;
  4. 需要做数据处理、机器学习等领域研究的科研工作者。

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