大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于小白学习python网课推荐的问题，于是小编就整理了2个相关介绍小白学习Python网课推荐的解答，让我们一起看看吧。
哪种编程语言对小白友好容易学？
很高兴回答你的这个问题
我推荐Python
相信大家经常在微信朋友圈看到这个的广告，说学了这个处理工作会简单许多，而且不是很难。
学这个Python我推荐一门入门小白都可以学的-中国大学慕课北理嵩天老师的Python课程，想学的耐心找一找，这个课程有六周，大概供你了解Python的基础一些的。
对比JAVA和C++，Python算是一门新手比较适合的课程了这就是我觉得对小白友好的编程语言了。
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谢谢(*°∀°)=3
视频加载中...从哪本书开始学习Python比较好？
作为一名没有基础的Python小白，可以先开始阅读《零基础入门学习Python》，看几天后，初始Python的基本语法、列表和字典、包和模块等概念。推荐这本书作为入门，书籍是基于Python3作为开发语言，具有时效性;语言轻松易懂;一边抄代码一边学语法，3天即可以稍微上手Python。
在阅读书籍期间，还可以参考***教程，配置好Python的运行环境。在win7环境下，安装了Python3.6，Anaconda3，PcCharm，后来才发现，只需要下载一个Anaconda3就可以，熟悉Python的运行环境，熟悉pip、conda等命令的用法、第三方包的安装。
此外，还配置了MySQL、N***icat、PowerBI等相关软件。现在想想，有点多余了，其实暂时是用不到的。但在做项目的时候，终会用到。
另外，对于Python新手，在刚开始学习Python的时候，总会遇到这样的一个问题：学习了相关教程，也明白相关的规则，但是给出一个功能，却无从下手，不知道怎么去实现，或者知道怎么去实现，就是写不出来，这个问题该如何解决呢?
一般可以在网上找一些大型项目进行练习，多看多练多总结，就能熟练掌握Python，形成更的Python思路。当然了，这个比较麻烦。
但是，如果参加培训学习，这个就比较简单了，往往课程教学中会包含这一项，Python学员可以先自己写一遍，然后再听老师的讲解，通过对比，找到疑惑点和不足之处，然后进行思路和项目的优化。
总之，Python开发的前景是非常好的。如果确实不知道怎么办，可以选择专业的学习方式，先去试听看看，只有这样，你才能知道这个学习班是否真正适合你，才能知道你是不是适合学Python技术，才不至于浪费时间、金钱和精力。
谢谢邀请，学习选择很重要！！！
python之所以火是因为人工智能的发展，个人整理学习经验仅供参考！
感觉有本书你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。
1.1 数学建模第2章 Python快速入门
1.1.1 数学建模与人工智能
1.1.2 数学建模中的常见问题
1.2 人工智能下的数学
1.2.1 统计量
1.2.2 矩阵概念及运算
1.2.3 概率论与数理统计
1.2.4 高等数学——导数、微分、不定积分、定积分
2.1 安装Python第3章 Python科学计算库NumPy
2.1.1 Python安装步骤
2.1.2 IDE的选择
2.2 Python基本操作
2.2.1 第 一个小程序
2.2.2 注释与格式化输出
2.2.3 列表、元组、字典
2.2.4 [_a***_]语句与循环语句
2.2.5 break、continue、pass
2.3 Python高级操作
2.3.1 lambda
2.3.2 map
2.3.3 filter
3.1 NumPy简介与安装第4章 常用科学计算模块快速入门
3.1.1 NumPy简介
3.1.2 NumPy安装
3.2 基本操作
3.2.1 初识NumPy
3.2.2 NumPy数组类型
3.2.3 NumPy创建数组
3.2.4 索引与切片
3.2.5 矩阵合并与分割
3.2.6 矩阵运算与线性代数
3.2.7 NumPy的广播机制
3.2.8 NumPy统计函数
3.2.9 NumPy排序、搜索
3.2.10 NumPy数据的保存
4.1 Pandas科学计算库第6章 Python数据
4.1.1 初识Pandas
4.1.2 Pandas基本操作
4.2 Matplotlib可视化图库
4.2.1 初识Matplotlib
4.2.2 Matplotlib基本操作
4.2.3 Matplotlib绘图案例
4.3 SciPy科学计算库
4.3.1 初识SciPy
4.3.2 SciPy基本操作
4.3.3 SciPy图像处理案例
第5章 Python网络爬虫
5.1 爬虫基础
5.1.1 初识爬虫
5.1.2 网络爬虫的算法
5.2 爬虫入门实战
5.2.1 调用API
5.2.2 爬虫实战
5.3 爬虫进阶—高效率爬虫
5.3.1 多进程
5.3.2 多线程
5.3.3 协程
5.3.4 小结
6.1 关系型数据库MySQL第7章 Python数据分析
6.1.1 初识MySQL
6.1.2 Python操作MySQL
6.2 NoSQL之MongoDB
6.2.1 初识NoSQL
6.2.2 Python操作MongoDB
6.3 本章小结
6.3.1 数据库基本理论
6.3.2 数据库结合
6.3.3 结束语
7.1 数据获取第8章 自然语言处理
7.1.1 从键盘获取数据
7.1.2 文件的读取与写入
7.1.3 Pandas读写操作
7.2 数据分析案例
7.2.1 普查数据统计分析案例
7.2.2 小结
8.1 Jieba分词基础第9章 从回归分析到算法基础
8.1.1 Jieba中文分词
8.1.2 Jieba分词的3种模式
8.1.3 标注词性与添加定义词
8.2 关键词提取
8.2.1 TF-IDF关键词提取
8.2.2 TextRank关键词提取
8.3 word2vec介绍
8.3.1 word2vec基础原理简介
8.3.2 word2vec训练模型
8.3.3 基于gensim的word2vec实战
9.1 回归分析简介第10章 从K-Means聚类看算法调参
9.1.1 “回归”一词的来源
9.1.2 回归与相关
9.1.3 回归模型的划分与应用
9.2 线性回归分析实战
9.2.1 线性回归的建立与求解
9.2.2 Python求解回归模型案例
9.2.3 检验、预测与控制
10.1 K-Means基本概述第11章 从决策树看算法升级
10.1.1 K-Means简介
10.1.2 目标函数
10.1.3 算法流程
10.1.4 算法优缺点分析
10.2 K-Means实战
11.1 决策树基本简介第12章 从朴素贝叶斯看算法多变 193
11.2 经典算法介绍
11.2.1 信息熵
11.2.2 信息增益
11.2.3 信息增益率
11.2.4 基尼系数
11.2.5 小结
11.3 决策树实战
11.3.1 决策树回归
11.3.2 决策树的分类
12.1 朴素贝叶斯简介第13章 从推荐系统看算法场景
12.1.1 认识朴素贝叶斯
12.1.2 朴素贝叶斯分类的工作过程
12.1.3 朴素贝叶斯算法的优缺点
12.2 3种朴素贝叶斯实战
13.1 推荐系统简介第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅
13.1.1 推荐系统的发展
13.1.2 协同过滤
13.2 基于文本的推荐
13.2.1 标签与知识图谱推荐案例
13.2.2 小结
14.1 初识TensorFlow
14.1.1 什么是TensorFlow
14.1.2 安装TensorFlow
14.1.3 TensorFlow基本概念与原理
14.2 TensorFlow数据结构
14.2.1 阶
14.2.2 形状
14.2.3 数据类型
14.3 生成数据十二法
14.3.1 生成Tensor
14.3.2 生成序列
14.3.3 生成随机数
14.4 TensorFlow实战
希望对你有帮助！！！
贵在坚持，自己掌握一些，在工作中不断打磨，高薪不是梦！！！
到此，以上就是小编对于小白学习python网课推荐的问题就介绍到这了，希望介绍关于小白学习python网课推荐的2点解答对大家有用。
