学过 Python 的人没有告诉你，年入百万有多难
我见过市面上很多的 Python 讲解教程和书籍，他们大都这样讲 Python 的：
先从 Python 的发展历史开始，介绍 Python 的基本语法规则，Python 的 list, dict, tuple 等数据结构，然后再介绍字符串处理和正则表达式，介绍文件等 IO 操作，再介绍异常处理， 就这样一章一章往下说。
虽然这样的讲解很全面，但是单纯的理论说明经常很枯燥，让人越看越累，越累越不想看。
那么，有没有比这更好的方法呢？
01
让 6500 多人选择的编程专栏
因为我也有过那段「自学」Python 的迷茫时期，所以我深知好的系统学习规划和生动的老师讲解，是事半功倍并且省下我们更多青春的关键。
所以我提炼出过往 5 年多的工作经验，并和远在美国学府进修的 AI 博士后老师一起撰写了这个《Python 全栈 60 天精通之路》专栏。
别人在介绍知识点时都会说「这东西是什么」，但我不想这样做。我觉得「为什么这东西是这样」或者「在什么场景、适应什么需求、有什么好处，才会用这东西」，反而更能让你们对知识本身有更深刻的理解。
1. 每天 1 小时
我将整个 Python 内容按天划分为 60 天。即使你是上班族或者课业量较大的学生，也能轻松完成当天的课程任务。
少刷 1 小时动森或抖音，就能让你在成为 Python 全栈工程师的路上比别人更快几倍！
2. 案例教学
纯碎的理论知识学起来很枯燥，但是结合一个个的小案例，以此切入，会让你学起来更爽。
3. 有趣
图文并茂，演示动画，加上有趣的例子、有趣的小项目，学起来更有乐趣。
4. 自成体系
就像侦探片那样，一步一步，一环扣一环地铺开 Python 技术栈。
5. 面试与实战结合
深度剖析 30 道最高频 Python 面试题+ 20 道 LeetCode 高频面试题+20 道机器学习高频面试题。 打通理论知识，案例实战，一线互联网公司的面试题等整个体系，学以致用，理论和实战、面试相结合。
6. 业务项目实战
不仅会有实战环境部署方案，还有实际的项目：Python GUI 开发项目，Flask 在互联网公司敏捷开发，Kaggle 数据分析项目，机器学习分类、聚类手把手实战项目。
7. 60 天知识脉络图
对照这个 60 天的知识脉络图，你可以从头来学，也可以根据自己的实际情况选择性的学习，Python 从基础到人工智能各阶段所需要的知识点都包含在内，无须再别处寻找资料。
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02
现在订阅你将获得什么？
1. 陪伴式教学
专栏内容将采取打卡式的授课方案，将 700 多个知识点拆解为 60 天的学习任务，你只需按照规划好的学习进度阅读即可，既轻松又不会增添太多的学习负担，尤其适合正在工作或上学的你。
不仅有原理解析还配有相应的实战案例，能够让你快速掌握怎样选择解决方案运用于不同的业务场景中。
2. 经验丰富的讲师资源
我和另一位在美国就读 AI 的博士后一起合力创作此专栏。我主要负责 Python 数据处理等模块，因为我本人在这块已经有 5 年多的工作经验，熟知业务中经常会遇到的问题有哪些，并且也提炼出一套更适合大部分开发者的解决问题的思维方案。
另一位作者 Alicia 目前正在美国进修 AI 博士后，她会负责 Python 机器学习算法这块。因为她本专业就是数学，后来深耕机器学习这方向，有着大量的科研和开发经验。
3. 360度全方位答疑服务
目前已经有 6500 多位同学在群内一起打卡交流，若遇到不懂的问题只要往群里一抛，很快就会得到其他同学和老师的专业详细解答。回复问题的时间，平均都在 9 分钟之内。
而且还会每隔一段时间将之前群内的问题汇总打包，以供后面能重复查阅 ▼
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因为在这儿，你将更容易的学会 Python！
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目录大纲
一 Python 基础篇
Day 1：Python 两大特性和四大基本语法
Day 2：Python 四大数据类型总结
Day 3：list 和 tuple 的基本操作、深浅拷贝和切片操作详细等 5 个方面总结
Day 4：list 和 tuple 的 13 个经典使用案例
Day 5：dict 和 set 基本操作、字典视图等 6 个方面详解总结
Day 6：dict 和 set 的 15 个经典使用例子
Day 7：数学运算、逻辑运算和进制转化相关的 16 个内置函数
Day 8：16 个类型函数和 10 个类对象相关的内置函数大盘点
Day 9：Python 字符串和正则介绍总结
Day 10：Python 文件操作 11 个案例总结
Day 11：Python 时间模块使用逻辑大盘点
二 Python 实战环境搭建
Day 12：Python 四种常用开发环境总结
Day 13：Python 包安装的 2 个实际案例（包括安装遇到的各种问题及解决方法）
Day 14：7 个 Web、爬虫、打包工具 PyInstaller 等包介绍和入门案例总结
Day 15：8 个数据分析、机器学习和深度学习包和框架和入门案例总结
Day 16：PyInstaller 打包过程详解
三 Python 进阶篇
Day 17：Python 列表生成式高效使用的 12 个案例
Day 18：Python 对象间的相等性比较等使用总结
Day 19：yield 关键字和生成器，nonlocal 关键字和 global 关键字使用总结
Day 20：Python 函数的 5 类参数使用详解
Day 21：5 个常用的高阶函数，3 个创建迭代器的函数
Day 22：Python 多线程和协程 6 方面使用逻辑通俗易懂总结
Day 23：Python 应用迭代器和生成器的 9 个案例
Day 24：Python 30 道高频面试题及详细解答
Day 25：Python 最被低估的模块 collections 3 个常用类总结及案例解读
Day 26：Python 装饰器的本质解密，结合 3 个装饰器的案例
Day 27：Python 常见的 10 个坑点合集和 logging 日志管理模块的使用总结
Day 28：Python 后端框架 Flask 和前端 HTML+CSS+JS 数据交互案例讲解和实战
四 Python 数据分析篇
Day 29：NumPy 通过这五大功能顺利入门 + 10 道练习题
Day 30：NumPy 进阶高效使用逻辑，掌握这 5 方面功能
Day 31：NumPy 广播机详细解读，10 道练习题和数据集小案例
Day 32：Pandas 读写文件 5 类问题及 30 个参数和案例使用总结
Day 33：Pandas 两个核心数据结构 iterrows 和 itertuples 比较，特有的 set_index、reset_index、reindex 操作
Day 34：Pandas 实战 Kaggle titanic 幸存预测之 7 步数据清洗
Day 35：Pandas 实战 Kaggle titanic 数据探索性分析
Day 36：Pandas 与数据读取、选取、清洗、特征工程相关的 12 个实用小功能
五 数据分析实战篇
Day 37：Matplotlib 绘图原理总结，18 种绘图常用的技巧
Day 38：绘图神器 pyecharts 快速上手的方法总结、参数配置技巧，绘制常用的 10 类图案例
Day 39：Pandas 实战 Kagge 百万级影评数据集之数据清洗和特征工程
Day 40：Pandas 实战 Kaggle 百万级影评数据集之 10 大维度探索分析
Day 41：PyQt 制作 GUI 实战 - 通过制作小而美的计算器学会使用 PyQt
六 基础算法篇
Day 42：程序员必知必会的基本算法知识大盘点
Day 43：8 个排序算法原理总结，包括 Python 完整代码实现
Day 44：掌握算法必考的动态规划算法，2 大核心要点和 3 个经典案例总结
Day 45：面试必考 Leetcode 算法题实战和分析总结
七 机器学习算法篇
Day 46：必备统计学知识：概率、期望、方差、标准差、协方差、相关系数、t 检验、F 检验、卡方检验
Day 47：机器学习必备的数学基础知识：最常用的求导公式，矩阵特征值分解等
Day 48：机器学习不得不知的概念：样本空间、特征向量、维数、泛化能力、归纳偏好等
Day 49：机器学习之 9 种常见的概率分布及图形绘制展示
Day 50：OLS 线性回归实战上篇：机器学习回归原理详细介绍，包括假设和原理，梯度下降求权重
Day 51：OLS 线性回归实战下篇：手写不调包实现线性回归算法实战
Day 52：贝叶斯分类案例解析和编写
Day 53：贝叶斯算法实战：实现单词拼写纠正器
Day 54：高斯混合模型聚类原理分析和求解总结
Day 55：聚类模型实战：不调包实现多维数据聚类案例
Day 56：机器学习降维算法之 PCA 原理推导和案例解析
Day 57：Kaggle 机器学习项目实战：从数据预处理，到模型选择，调参技巧，训练技巧和结果分析
Day 58：AI 专家 Alicia 总结：深度学习背景知识，反向传播算法，训练神经网络常用技巧等经验总结
Day 59：使用 TensorFlow、PyTorch 深度学习进行项目实战
八 经验分享
Day 60：美国名校博士、AI 专家 Alicia 关于如何学习数学、机器学习、数据分析、前言深度学习技术的总结和展望
Day 61：专栏总结和 zglg 过往 5 年一线互联网公司算法开发经验分享
适合人群
Python 语言爱好者
Python 语言进阶
Python 数据分析爱好者
广大程序员想入门算法者
机器学习算法入门
机器学习算法进阶
Python 和人工智能爱好者
运营、市场、金融从业者等需要分析数据的人
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