零基础带你学python（零基础如何快速学会Python）
零基础带你学python（零基础如何快速学会Python）1）游戏将一个长期目标划分成几个短期目标数据表明，Coursera 上仅有10% 不到的报名者最终真正完成了他们的课程，如何解决你的拖延症呢？经过长期的观察，我发现人们更喜欢玩游戏，是因为下面3个原因。为了让少数不甘平庸的人，在人工智能时代，用最短的时间、通俗易懂的学会Python，我精心设计了【闯关游戏】训练营课程，从开班到现在已有约5.9万人加入学习。1为什么用闯关游戏学习呢？
现在，全世界差不多有600多种编程语言，但流行的编程语言也就那么20来种。那么，选择哪种编程语言学习才能让你的职业机会更多呢？
TIOBE编程语言排行榜是全球编程语言流行趋势的一个指标，每月更新，下图是TIOBE最新排行榜（统计截止时间2021年10月）。
从图中，我们可以发现Python的流行趋势越来越高。随着人工智能时代的到来，Python已经是人工智能时代首选的编程语言。
然而，市面上很多Python课程是针对计算机专业背景同学设计的，对零基础的同学非常不友好。
为了让少数不甘平庸的人，在人工智能时代，用最短的时间、通俗易懂的学会Python，我精心设计了【闯关游戏】训练营课程，从开班到现在已有约5.9万人加入学习。
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为什么用闯关游戏学习呢？
数据表明，Coursera 上仅有10% 不到的报名者最终真正完成了他们的课程，如何解决你的拖延症呢？经过长期的观察，我发现人们更喜欢玩游戏，是因为下面3个原因。
1）游戏将一个长期目标划分成几个短期目标
例如你在玩“王者荣耀”，长期目标是通关，短期目标是先要过了第1关。有这个短期目标的指引，你就不会迷茫，而是清楚知道自己要做什么。
2）游戏具备短期激励
这很好的解决了人性的一个弱点：人都是快感型物种。例如你在游戏中打败“小怪兽”（即通关的障碍，也可理解为学习中的障碍）就会获得分数，装备等。
3）游戏有很好的反馈环境和教练指引
在游戏中你可以和素不相识的人组成一队，并能从队友那里获得正向反馈。游戏中到处都是地图，这就像现实中的教练，会指引你下一步该做什么，即用正确的方式做正确的事情。
我们看到，游戏能让你的学习更轻松、更有趣，是因为游戏具备了这样的特征：
好玩=目标 短期激励 环境指引
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训练营课程大纲
第1关课程：Python介绍和安装
Python已经成为人工智能的第一编程语言，你将从本次课程中学到：
- 快速学会一个技能的4关关键点是什么？
- 为什么要学习Python？
- 帮助你克服起步最大的困难：Python的安装和运行
- 如何安装Anaconda？
- 如何安装Jupyter？
- 实践案例：安装软件常见问题1v1答疑服务
学完课程预计达到的效果：
第2关课程：Python基础语法
学会Python基础语法，为后续学习进行数据分析、机器学习、深度学习打下基础。你将从本次课程中学到：
- 如何开始你的第一行Python代码
- 学会基础语法，敲出属于你的'Hello World'
- 字符串的定义和常用操作
- 列表的定义和常用操作
- 元祖的定义和常用操作
- 字典的定义和常用操作
- 数据结构的使用案例
- 条件语句
- 循环语句for和while
- 函数的定义和常用操作
- 模块使用案例
- 你将挑战的实战项目：医院病人数据分析
学完课程预计达到的效果：
第3关课程：Python数据分析
通过真实案例数据集，从开始到结束，使用Numpy和Pandas了解整个数据分析过程。你将从本次课程中学到：
- Python数据分析包NumPy和Pandas介绍
- 如何使用NumPy和Pandas分析一维数据？
- 如何使用NumPy和Pandas分析二维数据？
- 数据分析的基本过程是什么？
- 如何清洗数据？
- 如何分析数据？
- 你将挑战的实战项目：销售数据分析
学完课程预计达到的效果：
第4关课程：机器学习入门
不管是人工智能，机器学习，只要是有数据分析的地方，都离不开统计学的知识，这部分你将学相关性分析和机器学习的整个过程。
第一部分：简单线性回归
- 用最通俗易懂的话聊聊，什么是机器学习？
- 机器学习的步骤是什么？
- Python机器学习包sklearn如何学习？
- 如何通俗易懂地理解“协方差”与“相关系数”的概念？
- 简单线性回归是什么？
- 线性回归模型评估：决定系数R平方
- 如何理解相关关系与因果关系？
- 你将挑战的实战项目：如何通过“学习时间”预测“考试成绩”？
第二部分：逻辑回归
- 什么是分类问题？
- 什么是逻辑回归？
- 逻辑回归-Python实现
- 你将挑战的项目：如何用“学习时间”预测“考试是否通过？
第三部分：Kaggle入门和泰塔尼克号生存率预测
- 如何入门Kaggle？
- 理解泰坦尼克号数据
- 如何对数据进行预处理？
- Python机器学习包sklearn如何学习？
- 如何使用回归模型进行预测？
学完课程预计达到的效果：
通过一个真实案例学会数据分析的整个过程，为后续其他的机器学习模型打下基础。
第5关课程：Python数据可视化和制作分析报告
百闻不如一“见”，你将学会如何将数据分析结果展示出来给你的老板或者客户。你将从本次课程中学到：
- 常见的可视化图表有哪些？
- 如何使用Python绘图包进行可视化？
- 如何使用Jupyter撰写分析报告，产出出版物级别质量的报告？
- 你将挑战的实战项目：股票数据可视化分析
学完课程预计达到的效果：
从数据分析，到数据展示，完成一个完整数据分析项目的全部过程。
第6关课程：推论统计分析
推论统计学是数据分析、机器学习的基石，你将从本次课程中学到：
第一部分：总体的2种商业模式分布
- 什么是概率分布？
- 概率分布对数据分析、机器学习有什么用？
- 什么是正态分布？
- 什么是幂律分布？
- 如何通过玩游戏学会中心极限定理？
- 如何选择你的人生商业模式，才能离财务自由更近？
第二部分：如何避免偏见和抽样分布
- 什么是总体和样本？
- 什么是中心极限定理？
- 如何用样本估计总体？
- 偏见是如何产生的？如何避免偏见？
- 随机抽样应用案例：抽奖 ，机器学习
学完课程预计达到的效果：
学会数据分析的过程，抓住住人工智能时代红利，积极存储相关知识，成为数据分析师，实现用高端技能改善你和家人的生活状况。
第7关课程：假设检验（AB测试）
假设检验是数据分析必须要学习的方法，你将从本次课程中学到：
第一部分：误差思维和置信区间
- 什么是误差思维？
- 什么是置信区间？
- 什么是置信水平？
- 如何计算置信区间？
- 通过游戏可视化理解置信区间
- 如何计算小样本的置信区间？
- 案例：Python的科学计算包scipy如何使用？
第二部分：假设检验
- 什么是批判性思维？
- 什么是假设检验？
- 完成假设检验的套路是什么？
- 如何用Python进行假设检验？
- 如何写推论统计分析报告？
第三部分：你将挑战的实战项目
- 验证心理学实验和AB测试
学完课程预计达到的效果：
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训练营有哪些个性化服务？
1）学习形式
还在埋头苦学的你，需要更高效的学习方式。采用猴子独有的闯关游戏模式，即在线录播课程 闯关游戏 1对1作业批改点评辅助学习 训练营社群答疑，全程由我和多位助教帮助你学习。
训练营同学在学完每一关的课程后，只需要在社群内发出这一关的作业，我和助教会对作业进行1对1的审批。审批通过后，我会把下一关发你。在这里，你不仅得到专业的1对1辅导，还能获得即时反馈的学习环境，大幅提高学习效果。
训练营社群内部形成了一个良好的正向激励环境，每个人都被其他人的实践行动带着向前实践。
2.闯关通过，有什么奖励？
训练营社群的目的很简单：互联网时代，运用学到的知识去赚钱，实现盈利。真真实实告别那些鸡汤，用赚钱的方式获得他人的认可，同时给家人带来体面的生活。
赚钱是给学习知识最好的回报，通过所有关卡、表现优秀的同学被邀请加入睡后收入盈利项目。
社群目前已孵化出的多个睡后收入项目：合作出书（已出版畅销书《数据分析思维》）、知识产品、数字化中心合伙人等项目。
最重要的是，如果你足够优秀，你会加入社群盈利项目，尝试从我身上赚回学费。已经有很多同学不仅在这里找到了自己喜欢的工作，还加入了睡后收入项目赚回了N倍学费：
3.如何加入
最美好的生活方式，莫过于和一群志同道合的人奔跑在理想的路上。回头，有一路的故事；低头，有坚定的脚步；抬头，有清晰的远方。
我一直和训练营同学强调这是个实践社群，不要以为交了钱进来就能直接获得什么好处。
该训练营目前加入需要支付 799 的费用
根据加入人数，会不定期上涨入群会员费
训练营社群每天最多只接受5个新成员
训练营社群会不定期封闭暂停接受新成员
想加入训练营建议先阅读我在公众号里的历史文章
本课程为虚拟内容服务，一经购买成功概不退款，请您理解
申请加入需要你在本公众号（猴子数据分析）对话框留言并做简单自我介绍（审核通过后，会收到入群通知）
申请未必一定能获得通过
