Deep Learning Specialization on Coursera

课程主页: https://www.udemy.com/course/python-beginners/

在学习任何技术时,最有效的方法就是实践项目。这正是这门课程的核心理念:通过实际项目来学习Python编程和机器学习。课程名为《Python for beginners using sample projects》,它为初学者提供了一个结构化的学习路径,涵盖了从基础到高级的各种主题。

### 课程概述
这门课程的内容丰富,涵盖了Python编程的各个方面,以下是课程的主要章节:

1. 安装Python框架和Pycharm IDE
2. 创建和运行第一个Python项目
3. Python的大小写敏感性
4. 变量、数据类型、推断与type()
5. Python的动态类型
6. Python中的注释
7. 创建函数、空格与缩进
8. 新行的重要性
9. Python中的列表、索引、范围与负索引
10. 循环与条件语句
11. PEP与PEP 8
12. ELSE与ELSE IF
13. 数组与Python列表
14. 在Python中读取文本文件
15. 类型转换与数据丢失
16. 引用外部库
17. 使用sklearn应用线性回归
18. 创建类和对象
19. 什么是机器学习?
20. 算法与训练数据
21. 向量
22. 机器学习中的模型
23. 特征与标签
24. 词袋模型
25. 使用SKLearn实现BOW
26. 拟合方法
27. 停用词
28. 转换方法
29. 压缩与解压
30. 项目文章自动标记
31. 深入理解文章自动标记
32. 项目代码规划
33. 循环遍历目录中的文件
34. 阅读文档集合中的文件
35. 理解向量化器、文档与计数的工作
36. 调用拟合与转换提取词汇与计数
37. 理解计数与词汇集合数据
38. 计数与词汇结构复杂性
39. 将CSR矩阵转换为COO矩阵
40. 创建BOW文本文件
41. 限制停用词
42. 数组与列表复习
43. 引用Numpy和Pandas
44. 创建Numpy数组
45. Numpy数组与普通Python数组
46. 为什么我们需要Pandas?
47. 数组、Numpy数组与Pandas复习
48. 语料库/文档、文档与术语
49. 理解TF
50. 理解IDF
51. TF-IDF
52. 使用SkLearn进行TF-IDF计算
53. 在SkLearn中计算IDF

### 推荐理由
这门课程通过逐步的项目实践,使学习者能够在真实的应用场景中理解和运用Python。这种项目驱动的学习方式不仅让学习变得更有趣,也能帮助学生更好地掌握机器学习的基本概念和技术。

无论你是编程新手,还是希望提升自己技能的开发者,这门课程都能为你提供系统的知识体系和实践经验。它将帮助你在未来的职业生涯中打下坚实的基础。希望大家能在学习中享受乐趣,祝你们学习愉快!

课程主页: https://www.udemy.com/course/python-beginners/

作者 CourseEye