为什么选择Python？你准备好了吗？

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让我们先了解一下在数据科学社区中最受欢迎的编程语言：Kaggle的一项调查结果显示，在数据科学家和机器学习爱好者的线上社区中，Python是使用率最高的编程语言 ，其次是SQL和R：

为什么数据科学家们喜欢Python？

对于复杂的数据问题，解决过程都包括四个主要的步骤：数据收集和清洗、数据探索、数据建模和数据可视化。

Python可以在整个流程中提供必要有效的处理工具，每一个步骤都有专门的工具库。

此外，Python被认作是人工智能和机器学习的基础语言，而数据科学和人工智能又有着密切的交集。

数据收集和清洗

通过Python，你可以加载各式各样不同格式的数据，无论是你想直接把SQL表格载入到你的程序中，还是说需要爬取网站信息，Python都可以帮助你轻松完成这些任务：前一个任务可以用PyMySQL包，后一个任务可以用 BeautifulSoup包。在提取和替换数值后，你可能要还在数据清洗阶段处理缺失值和无意义值。

此外，如果你在处理某一特殊的数据集时遇到麻烦，你可以去网上搜索这一数据集名称再加上“Python”，或许就能够找到解决方案。

数据探索

在这一过程中你需要理清业务逻辑中所发现的问题，并将这一问题转换成标准化的数据科学问题。

为了实现这一点，需要对数据的类型进行进一步的探析，并将它们分离成不同的数据类型，比如说数值（numerical）、序数（ordinal）、标称（nominal）、类别（categorical）等，以便提供它们所需的处理方式。

一旦理清了数据所属的类别，就可以使用Python中用作数据分析的库NumPy和Pandas来对这些数据进行探索了。

除此之外，Python在数据探索的过程提供了大量的工具，你可以在搜索引擎中进行检索来获得更多的信息。

数据建模

这对于数据科学流程来说是一个非常关键的阶段，而建模之前的特征选择阶段，你可能需要对现有的数据集进行降维的工作。Python语言能够非常方便的帮助你进行这一项任务，它拥有许多高级的工具库来帮助你解决这些问题。

你是否想要就自己的数据执行一个数值模型分析呢？只需要使用Python中的Numpy就行！利用SciPy你可以轻松地使用科学计数和计算。而Python上的Scikit-learn代码库给你很多直观的接口，帮助你在数据上应用机器学习算法，整个过程不会察觉到任何困难。

数据可视化和解释

Python带有许多数据可视化的包。Matplotlib是最为常用的库，可以生成基本的图形和图表。如果你需要设计精美的高级图表，你也可以试一下另一个Python包Plotly。

还有一个Python包IPython，可以帮助你进行交互式数据可视化，并支持利用GUI工具箱。如果你想把你的调查结果嵌入到交互式网页中，nbconvert 函数可以帮助你将IPython转化或把Jupyter notebooks放入到HTML代码片段中。

为什么在踏上数据科学的旅程时使用Python编程，这里还有一个新的理由，那就是顶级的科技巨头同样使用Python。这是亚马逊使用Python语言的原因：

那么，你准备好用Python开启你的新年度学习之旅了吗？

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初级班：麦斯，金融数学博士，某知名高校商学院副教授。

主要从事金融数学，金融数据分析等领域的研究，发表SCI，EI，CSSCI核心期刊论文多篇。傅老师高校从教14年，主要讲授统计学、信用风险建模、金融数据挖掘等课程，先后指导学生获得全国数学模型竞赛和美国数学建模竞赛一等奖。 在具体行业方面，傅老师先后担任过咨询公司、互联网金融机构、数据管理公司的高级数据分析顾问

高级班：李御玺，国立台湾大学计算机工程博士，铭传大学计算机工程学系教授兼系主任暨所长。其研究领域专注于数据仓储、数据挖掘、与数据库设计。

在其相关研究领域已发表超过250篇以上的研究论文,同时也是国科会与教育部多个相关研究计划的主持人。

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Python初级课纲：
01章前期准备
01-01预习视频：Python基础语法（pandas、numpy、条件语句、循环语句）
01-02系统配置：助教远程安装Anaconda（包括Python、Jupyter、extensions）

02章可视化（约1.5天）
02-01厉兵秣马——Python简介与Jupyter配置（学习基本的环境设置，为后期的代码编辑做准备）
02-02雾里看花——可视化基本逻辑与主要误区（数据可视化是什么；数据可视化如何在不同的商业场景中进行应用；当下热门的 “一图看天下”是什么数据可视化的误区有哪些）
02-03无中生有——变量的理解与随机数据生成（产生模拟的数据；对数据进行拼接；对数据进行分割；数据的筛选与补充）
02-04循序渐进——散点图与条形图的进化过程（散点图和条形图的适用数据类型；散点图的主要参数；条形图的主要参数；散点图与条形图的实现；可视化过程中的数据降维问题）
02-05渐入佳境——用饼图与环形图呈现数据比例（饼图与环形图的适用场景，关联与区别，重要参数，代码实现）
02-06秘境寻踪——南丁格尔的往事与玫瑰花图（南丁格尔与玫瑰花图的起源；玫瑰花图的基本原理；玫瑰花图的衍生；相关图像的代码实现）
02-07有条不紊——折线图的设计与多线条呈现（折线图的应用范围，主要参数，代码实现；多折线的呈现技巧）
02-08火眼金睛——分布与箱线图的异常值发现（什么是数据分布；数据分布与异常值；分布与箱线图的主要参数，代码实现）
02-09抽丝剥茧——关联与配对图的相关性识别（关联图与配对图的关系与区别；什么是相关性；关联图与配对图的主要参数，代码实现；图像内涵的信息解释）
02-10冰火相融——日历热力图中的周期性探索（热图的使用场景，数据要求，核心参数，代码实现；如何解读热图）

03章础建模（约1.5天）
03-01线性回归——车位价格的预测（线性回归模型简介；线性回归模型检验；基于python的线性回归模型实现）
03-02决策树——平台风险识别（决策树的基本概念：信息熵、信息增益、GINI；决策树的剪枝；基于Python的决策树模型实现）
03-03聚类分析——城市的特征分析（常用聚类模型简介：层次聚类、K均值聚类、密度聚类；基于Python的层次聚类模型实现）

Python高级课纲：
01章利用文本分析进行网络舆情分析和命名实体识别01-01文本分析简介及文本分析流程
01-02中文分词方法
01-03中文词性标注方法
01-04关键词提取方法
01-05命名实体识别
01-06文本分析模型实作与比较: 以网络舆情分析模型及命名实体识别为例

02章利用文本分析进行新闻文件分类及新闻文件摘要，利用深度学习模型建置人脸识别及物体侦测模型
02-01新闻文件分类方法
02-02中文文本摘要方法
02-03人脸识别及应用
02-04OpenCV及Dlib简介
02-05人脸侦测及人脸68个特征撷取
02-06人脸识别(利用ResNet)
02-07物体检测与定位及应用
02-08目标检测技术概述
02-09YOLOv3简介及COCO 数据集(80类people (人)，bicycle(自行车)，car(汽车)...等数据)
02-10物体定位
02-11物体检测
02-12文本分析及深度学习模型实作与比较: 以新闻文件分类与摘要及人脸识别及物体侦测模型为例

03章利用半监督学习技术进行电信业客户流失模型的建置，利用深度学习技术进行信用卡盗刷预测模型建置
03-01传统监督学习方法与非监督学习方法
03-02半监督学习方法概述
03-03半监督学习模型实作与比较: 以电信业客户流失模型为例
03-04智能反欺诈概述
03-05反欺诈手法
03-06机器学习方法
03-07深度学习方法
03-08深度学习模型实作与比较: 以信用卡盗刷预测模型为例

04章以利润最大化为目标之产品营销模型的建置，利用集成学习建置小额信贷及信用风险预测模型
04-01传统模型评估方法与利润最大化评估方法
04-02增益图与利润图
04-03利润最大化模型实作与比较: 以产品营销模型为例
04-04传统学习与集成学习
04-05集成学习的分类：模型融合与机器学习元算法
04-06模型融合模型建置(多数法(Max Voting)、平均法(Averaging)、加权平均法(Weighted Averaging)、堆叠法(Stacking)、混合法(Blending))
04-07机器学习元算法模型建置(袋装法(Bagging)、袋装通用法(Bagging meta-estimator)、随机森林(Random Forest)、提升法(Boosting)、Adaboosting算法、Gradient Boosting算法、XGBoosting算法)
04-08集成学习方法实作与比较: 以小额信贷及信用风险预测模型为例

Python是近十年来兴起的编程语言，并且被证明是一种非常强大的语言。

Python 可以被用于构建了很多应用程序，从交互式地图到区块链。

Python 有很多特性，初学者很难一开始就掌握所有的特性。

→不管您是高校人员，对于Python基础编程处于起步阶段，

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我们生活在“Python时代”
Python是数据科学的支柱

如今是Python的世界，花时间学习Python编程语言将是你对未来最好的投资。

谢谢楼主资源共享！