如何正确学习数据科学中的 python

作者 | skura

来源 | AI开发者

大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识 python 的，他们也开始解决类似 leetcode 网站上的 python 编程难题。他们认为在开始使用 python 分析数据之前，必须熟悉编程概念。

资深数据分析师 Manu Jeevan 认为，这是一个巨大的错误，因为数据科学家使用 python 来对数据进行检索、清洗、可视化和构建模型，而不是开发软件应用程序。实际上，为了完成这些任务，你必须将大部分时间集中在学习 python 中的模块和库上。他认为，学习数据科学的正确姿势应该如下文，AI 开发者进行了编译整理。

请按照下面这个步骤来学习数据科学的 python。

配置编程环境

Jupyter Notebook 是开发和展示数据科学项目的强大编程环境。

在电脑上安装 Jupyter Notebook 最简单的方法是通过 Anaconda 进行安装。Anaconda 是数据科学中使用最广泛的 python 工具，它预装了所有最流行的库。

你可以浏览标题为「A Beginner’s Guide to Installing Jupyter Notebook Using Anaconda Distribution」的博客文章（>

安装完 Anaconda 后，请阅读 Code Academy 的这篇文章（>

只学习 python 的基础知识

Code Academy 有一门关于 python 的优秀课程，大约需要 20 个小时才能完成。你不必升级到 pro 版本，因为你的目标只是熟悉 python 编程语言的基础知识。课程地址：>

NumPy 和 Pandas，学习的绝佳资源

在处理计算量大的算法和大量数据时，python 速度较慢。你可能会问，既然如此那为什么 python 是数据科学最流行的编程语言？

答案是，在 python 中，很容易以 C 或 Fortran 扩展的形式将数字处理任务转移到底层。这正是 NumPy 和 Pandas 所做的事情。

首先，你应该学会 NumPy。它是用 python 进行科学计算的最基本的模块。NumPy 支持高度优化的多维数组，这是大多数机器学习算法最基本的数据结构。

接下来，你应该学习 Pandas。数据科学家花费大部分时间清洗数据，这也被称为数据整。

Pandas 是 *** 作数据最流行的 python 库。Pandas 是 NumPy 的延伸。Pandas 的底层代码广泛使用 NumPy 库。Pandas 的主要数据结构称为数据帧。

Pandas 的创造者 Wes McKinney 写了一本很棒的书，叫做《Python for Data Analysis》（>

Matplotlib 是用于创建基本可视化图形的基本 python 包。你必须学习如何使用 Matplotlib 创建一些最常见的图表，如折线图、条形图、散点图、柱状图和方框图。

另一个建立在 Matplotlib 之上并与 Pandas 紧密结合的好的绘图库是 Seaborn。在这个阶段，我建议你快速学习如何在 Matplotlib 中创建基本图表，而不是专注于 Seaborn。

我写了一个关于如何使用 Matplotlib 开发基本图的教程，该教程由四个部分组成。

第一部分：Matplotlib 绘制基本图（>

简而言之，你不必花太多时间学习 Matplotlib，因为现在公司已经开始采用 Tableau 和 Qlik 等工具来创建交互式可视化。

如何使用 SQL 和 python

数据有组织地驻留在数据库中。因此，你需要知道如何使用 SQL 检索数据，并使用 python 在 Jupyter Notebook 中执行分析。

数据科学家使用 SQL 和 Pandas 来 *** 纵数据。有一些数据 *** 作任务使用 SQL 就可以很容易地执行，并且有一些任务可以使用 Pandas 高效地完成。我个人喜欢使用 SQL 来检索数据并在 Pandas 中进行 *** 作。

如今，公司使用 Mode Analytics 和 Databricks 等分析平台来轻松地使用 python 和 SQL。

所以，你应该知道如何一起有效地使用 SQL 和 python。要了解这一点，你可以在计算机上安装 SQLite 数据库，并在其中存储一个 CSV 文件，然后使用 python 和 SQL 对其进行分析。

这里有一篇精彩的博客文章，向你展示了如何做到这一点：Programming with Databases in Python using SQLite（>

在浏览上述博客文章之前，你应该了解 SQL 的基础知识。Mode Analytics 上有一个很好的关于 SQL 的教程：Introduction to SQL（>

多数有抱负的数据科学家在不学习统计学的基础知识的情况下，就直接跳到机器学习知识的学习中。

不要犯这个错误，因为统计学是数据科学的支柱。而且，很多数据科学家学习统计学只是学习理论概念，而不是学习实践概念。

我的意思是，通过实践概念，你应该知道什么样的问题可以用统计学来解决，了解使用统计数据可以解决哪些挑战。

以下是你应该了解的一些基本统计概念：

抽样、频率分布、平均值、中位数、模式、变异性度量、概率基础、显著性检验、标准差、z 评分、置信区间和假设检验（包括 A/B 检验）

要学习这些知识，有一本很好的书可以看看：《Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts》（>

我建议你阅读本书的前四章。阅读本书的前 4 章，了解我前面提到的基本统计概念，你可以忽略代码示例，只了解这些概念。本书的其余章节主要集中在机器学习上。我将在下一部分讨论如何学习机器学习。

大多数人建议使用 Think Stats （>

接下来，你的目标是实现在 Python 中学习的基本概念。StatsModels 是一个流行的 python 库，用于在 python 中构建统计模型。StatsModels 网站提供了关于如何使用 Python 实现统计概念的优秀教程。

或者，你也可以观看 Gal Varoquaux 的视频。他向你展示了如何使用 Pandas 和统计模型进行推理和探索性统计。

使用 Scikit-Learn 进行机器学习

Scikit-Learn 是 Python 中最流行的机器学习库之一。你的目标是学习如何使用 Scikit Learn 实现一些最常见的机器学习算法。

你应该像下面这样做。

首先，观看 Andrew Ng 在 Coursera 上的机器学习课程（>

完成后，阅读「Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow」一书（>

通过完成本书中的编码练习，你将学习如何使用 python 实现你在 Andrew Ng 课程中学习到的理论概念。

结论

最后一步是做一个涵盖上述所有步骤的数据科学项目。你可以找到你喜欢的数据集，然后提出有趣的业务问题，再通过分析来回答这些问题。但是，请不要选择像泰坦尼克号这样的通用数据集。你可以阅读「19 places to find free data sets for your data science project」来查找合适的数据集（>

另一种方法是将数据科学应用到你感兴趣的领域。例如，如果你想预测股票市场价格，那么你可以从 Yahoo Finance （>

如果你希望从其它行业转行到数据科学，我建议你完成一个利用你的领域专业知识的项目。关于这些，我在以前的博客文章"A Step-by-Step Guide to Transitioning your Career to Data Science – Part 1"（>

1、数据获取

可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

2、数据存储

企业当中的数据存储，通过通过数据库如Mysql来存储与管理，对于非结构化数据的存储可以使用MongoDB等。对于使用Python进行网络抓取的数据，我们也可以使用pymysql包快速地将其存储到Mysql中去。

3、数据预处理/数据清洗

大多数情况下，原始数据是存在格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。Python做数据清洗，可以使用Numpy和Pandas这两个工具库。

4、数据建模与分析

常见的数据挖掘模型有：分类、聚类、回归等，这些常见的算法模型，Python也有Scikit-learn和Tensorflow工具库来支持。

5、数据可视化分析

在数据可视化方面，Python有Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等工具库可用。

Python 可以由一系列的平台支持。它编译完备的格式可以在 Windows 和 MacOS 及其自身 Tk 扩充平台上运行，并可用于开发对用户友好的界面。在 UNIX 和其它平台上， Python 可以作为源代码由程序员自行编译，或者与其它预编的二进制编码共同使用。它超强的适应性更能让它有跨平台适用的能力：用它在 UNIX 平台上书写的程序段95%的情况下无须作任何修改就可用于 Mac 和 PC 机。扩充 Tk 平台对它的支持，甚至可以让基于GUI 格式的应用程序不用大动筋骨就可在上述三种平台上做自由切换，还保持着统一的界面。 正因为这种天然生就的跨平台运行能力，Python 还能支持一些平台的扩充平台，从而简化和免除了对其它语言和环境的适应过程。与 SunOS / Solaris 工具带有 Sun 音频设备及 SGI版本带有视音频接口（包括 OpenGL）一样，Windows Pytyon 解释器也同样带有 Visual C++ 类库和 Windows 音频驱动接口。此外还有与 COM 对象进行通讯的功能。 超大的功能性 Python 几乎无所不能。它的内核很小，但却拥有足够的基本程序块用于设计大部分应用软件。而且在某些情况下该程序语言还可以扩充与 C，C++ 和 Java 语言并用，因此没有它编不了的程序。 Python 解释器还带有极为强大的补充模块库，用于扩充语言能力，进行网络通讯、文本处理和规则表达式匹配。 虽然 Python 的主要特点是隐去程序员的许多低级复杂工作，它还能支持钩、扩充程序以及其它功能对某些 *** 作系统进行低级接入。正因为这种高低兼行的特点，Python 可以视作和 C，Visual Basic 同等级别的语言，或是介于二者间的其它级别的语言。 超凡的扩容性 因为 Python 本身用 C 语言写成（某些扩充平台采用C++语言编写），而且它采用开放式的源代码，这样可以对程序本身进行主动扩充。另外该程序语言的许多模块由 C 和 C++ 界面支持，包括一些诸如网络和DBM数据库接入等基本构件，以及其它如 Tk 等许多先进工具。 此外，Python 还能融入 C 或 C++ 语言，从而可以使用 Python 语言为应用程序提供编程界面。也正基于它的跨语言开发的支持能力，还可以使用 Python 设计应用程序后再输送到为 C 语言环境而无须将程序用 C 语言重写，因为两种语言均可同时使用。 JPython 是一个完全采用 Java 语言编写的 Python 解释器，这就意味着任何 Python 程序都可与一个 Java 对象或是使用 Python 对象的应用程序相联结。 超常的简易性 了解了 Python 以上几个基本特点后，再对程序语言它内容进行了解就相对容易了。该语言内核很小，而且格式和文体简明。由于所有其它的组件和扩充部分都使用完全一样的句法结构，利用 Python 编程会很快让人速成。 但这并不意味着 Python 语言就没有复杂的地方。对其许多扩充部分和内库都必需经过深思熟虑后方可进行有效的利用。 超强的功能性 拥有如此广泛的支持和博采众长的特征，Python 在处理一系列问题上都显得特别有效。以下为它的功能简介： 计算器： 由 Python 支持的一个扩充程序叫 NumPy，它可以提供与许多标准数学库相连的接口。Python 语言还拥有无限精确的特性，可以单独处理100位数字的算术。 文字处理器： Python 能够对任何数据进行分割、累加和总结。它的模块可以对日志文件行中的元素进行分割，并根据内置的数据种类对其信息进行记录和总结，最后才进行输出。它的规则表达式库使程序员可以使用 emacs，Perl 等等。 这再次证明 Python 的无所不能，曾经有程序员还利用 Python 编制成非常复杂的 SGML 处理工具。 便捷的应用开发： Python对程序员而言一目了然，用它编程迅速有效。它博大的模块库可以提供针对不同协议、工具和库的接口。免除重新开发之苦。 由于Python 还支持 Tk 工具，所以可以在几个小时内完成一个应用软件，而用 Perl 语言可能会需要2到3天，用 C 语言甚至要几个星期。 跨平台开发： Python 以中立方式支持不同的一系列平台，如果用户使用的系统包含不同的平台，使用 Python 开发应用程序则再好不过；它这种适应性也可以为系统预留使用其它工具的可能。对于频繁更换平台用户，Python 是个理想的选择。 为最终用户提供软件服务时，Python 也是个备选方案，可以避免同时用不同应用软件编程的时间和费用。 系统设备 Python旨在避免 *** 作系统中低级部分的滋扰，但如若需要主动进入这些低级部分时也完全可以通过相应的工具和扩充件来实现。与 *** 作系统一样， Python 可以进入相同的的功能，并予以备份和扩充，而且备份和扩充后的功能会增加 Python 的所有的适应性和接口能力。 互联网程序设计 Python 带有的标准模块可以对网络插槽进行初级和协议级别的通讯，比如，如果要从 POP 服务器上读取电子邮件，Python 随带的库模块可以做到。另外， Python 还支持 XML、HTML和 CGI 库文件，所以利用它可以解析用户输入的需求，并通过网络服务器产生最佳质量的成果。 程序员还可为拥有 Python 内置解释器的 Apache、Unix 和 Windows 网络服务器编译模块。基于 CGI 程序的功效，可以很方便地执行 Python 语句而不用单独装载。 数据库编程 Python 中有无数的扩充模块可以连接如 Orcle、Informix 、mySOL和PostgreSql等通用的数据库系统；还有称作 Gadfly 的工具可以独立Python 提供完全的SQL环境。Python 有强大的文本和数据处理能力，可以用它作为不同数据库间的连接，比起那些数据库附带的总结和汇报工具显得更有优势。同时，由于它支持不同系统，用同样的接口也可以连接任何数据库。可以用 Tk 在支持平台上建立前端，马上就可获得高速跨平台、独立数据库的查询工具。 其它 Python 应用范围广泛，几乎没有它不适配的语言；凭籍它的微小内核、丰富功能、多样数据，Python 提供了一个良好的程序构建基础。综合了C 和 C++二者的优点，只要采用合适的结构和方式，便可对 Python 程序进行无限的扩充。除了一大堆显著的优点，Python 也有缺点。 要列出 Python 的缺点确实不太容易。Python 在其扩充模块中提供了大部分的功能，并充分显示了对其增加功能有多容易，一旦用它还不能解决问题，那么也仅需要利用 C 或 C++ 语言重新编写一个扩充程序便可。 批评 Python 的人往往不是说Python 缺乏某种功能，而是对这种功能并不了解。通常还有一种抱怨说 Python 缺少规则表达式的支持-但实际上有两个模块可以用来处理规则表达式，其中之一还可以完全用来支持 Perl 语言的句式句法。对规则表达式的处理并没有编进该语言中，但并不等于它作不到。 针对 Perl、Rebol 和 Java 语句而言， Python 的优势在于它的内核很小。这减少了执行的时间，因为在运行时需要装载的代码较少，而且这个特点也使它有着更广的适应性。 一旦熟悉了 Python 语句的简明风格，它的强大优势顿时便会凸现出来。用它编就的程序历久不衰。 Python 的理想用户群 它适合不同类型的用户以解决不同类型的问题。大部分时候这些问题一般不为人所知，因为它们有着较高的保密性。也有大型公司用它进行商用开发，并展示开发所获的成果。 红帽 （Red Hat ）曾用 Python 和 Tk 一起成功开发配置和管理 *** 作系统的可视界面。整个系统可以全面控制 Linux *** 作系统，并根据用户选择对配置文件作自动更新。 Infoseek 在其公用搜索引擎使用了Python。该公司还用 Python 对其软件进行定制，使最终用户能对该网站内容进行方便下栽。 美国航空航天局也在不少领域中用到 Python 程序语言，最出名的莫过于在任务控制中心将 Python 用于任务计划；对 Python 在其它方面的使用例如用其计算天体方位和设计卫星的路径等等都充分体现了 Python 的超强计算能力。 以在“星球大站”、“阿贝斯 （Abyss）”、 “星球之旅 （Star Trek）”、 “印地安那琼斯 （Indiana Jones）”超级大片中当纲特技和动画制作的工业光魔公司 （Industrial Light）也采用 Python 制作商业动画。 什么是Python Python是一种即译式的，互动的，面向对象的编程语言，它包含了模组式的 *** 作，异常处理，动态资料形态，十分高层次的动态资料结构，以及类别的使用。Python揉合了简单的语法和强大的功能。它的语法表达优美易读。它具有很多优秀的脚本语言的特点：解释的，面向对象的，内建的高级数据结构，支持模块和包，支持多种平台，可扩展。而且它还支持交互式方式运行，图形方式运行。它拥有众多的编程界面支持各种 *** 作系统平台以及众多的各类函数库。利用C和C++可以对它进行扩充。个别的应用软件如果需要有一个可程序化界面也可以利用它来做为扩展语言用。最后，Python的可移植度非常高:它可以在许多的Unix类平台上运行，在Mac,MS-DOS,视窗Windows，Windows NT，OS/2，BeOS，以至RISCOS上都有相关的Python版本。 简单的说它具有以下一些特征： l 是一种解释性的，面向对象的，具有动态语义的程序设计语言。 l 适合快速开发。 l 能集成到其他流行的服务器，也自带服务器。 l 提供清晰的数据/逻辑/表示的分离。 l 带有可扩展的内置对象和强大的集成安全模块。 Python的历史 Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为程序的名字，是因为他是一个Monty 大蟒蛇飞行马戏团的爱好者。 ABC是由Guido参加设计的一种教学语言（没听说过）。就Guido本人看来，ABC这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功，究其原因，Guido认为是非开放造成的。Guido决心在Python中避免这一错误（的确如此，Python与其它的语言如C,C++和Java结合的非常好）。同时，他还想实现在ABC中闪现过但未曾实现的东西。 就这样，Python在Guido手中诞生了（真要感谢他）。实际上，第一个实现是在Mac机上。可以说，Python是从ABC发展起来，主要受到了Modula-3（另一种相当优美且强大的语言，为小型团体所设计的）的影响。并且结合了Unix Shell和C的习惯。 Python可用在哪些地方 Python可以用在许多场合。当你需要大量的动态调整，要容易使用，功能强大并且富有d性的情况，Python可以发挥很好的功效。 在处理文字方面，Python的核心功能（不需要任何扩充库的情况下）比别的编程语言更为易用而且速度相当。这使Python在需要处理字符串的工作（包括系统管理，CGI编程）上成为高效的语言。 当Python加上它的标准扩充库（如PIL,COM,Numeric,Oracledb,kjbuckets,tkinter,win32api,等等）或是特别扩充库（你自己写的，或是用SWING做的，或是利用ILU/COBRA/com的）后，它可以变成一个很好的“胶合语言”或者叫“指导语言”。就是指把不同的编程环境和互不相关的软件功能整合的工具。例如把Numeric和Oracledb透过Python结合起来你就可以替你的资料库数据做系统分析。Python的简单、易用以及方便而强大的c/c++扩展方面使它成为一种十分优秀的“胶合语言”。 许多开发人员也在写图形用户界面时广泛的采用了Python。如果在Windows下，如果想做一个图形界面程序，那么Python可以胜任。可以去wxPython/projects/swig/)。 有趣的语法 Guido认为Python的语法是非常优美的。其中一点就是，块语句的表示不是C语言常用的{}对，或其它符号对，而是采用缩近表示法！有趣吧。就这一点来说，Guido的解释是：首先，使用缩近表示法减少了视觉上的混乱，并且使程序变短，这样就减少了需要对基本代码单元注意的范围；其次，它减少了程序员的自由度，更有利于统一风格，使得阅读别人的程序更容易。感觉还是不错的，就C语言来说，在if语句后面大括号的写法就好几种，不同的人喜欢不同的样子，还不如统一起来，都不会看得别扭。 在每个类或函数的定义后面，第一行可以是说明语句，根本不需要注释符标记。对于后面跟块语句的语句，后面应跟上一个冒号。一行语句不能太长，因为没有行结束符，如果超长则要使用续行符(\\)。还有一些有趣的比如说，象下面的一个比较处理，用C语言为： if (2 用Python可以表示为 if (2 什么是Zope Zope是一个开放源代码的Web应用服务器，采用Python语言开发，使用它您可以方便的构建内容管理、内部网、门户网站、和其他的定制应用。 l 高度面向对象的Web开发平台,采用Python语言开发。 l 可以运行在几乎所有流行的 *** 作系统上,支持多语言。 l 能集成到其他流行的服务器，也自带服务器。 l 提供清晰的数据/逻辑/表示的分离 。 l 带有可扩展的内置对象和强大的集成安全模块。 什么是Plone Pone是一个Zope上的一个用户友好、功能强大的开放源代码内容管理系统。Plone适合用作内部网/外部网的服务器、文档发布系统、门户服务器和异地协同群件工具，到目前，Plone其实已经发展成为了一个应用开发平台。 l 是一种功能强大的开放源码(Open Source)内容管理系统(CMS) 。 l 通过Web浏览器来访问、编辑内容和管理,易于更新内容 。 l 无需编程，即可创建新的内容类型 。 l 协同的编辑和发布机制 。

一 课程标准的基本框架是什么

《 XXXX 》课程标准

课程编号： （参照我校各专业人才培养方案及教学计划上编制的） 课程类型： （专业必修课/公共必修课/教育必修课）

— 1 —

学 时： XX 学 分： XX 适用对象： XX

一、课程定位 （本门课程在该专业中的地位及本门课程的主要任务） 二、课程设计

1课程设计理念 （建议以“就业面向岗位”的需求为中心，以培养学生XXXX能力为依据设计，应

充分考虑到专业岗位的特点，尽可能的满足学生的就业需要，兼顾学生就业后持续发展的可能。）

2课程设计思路

三、能力目标

1社会能力 2专业能力 3方法能力

四、学习目标 五、学习情境

1学习情境划分及学时分配（课程总标准）

学习情境划分及学时分配如表1所示。

表1：学习情境划分及学时分配

2．学习情境教学设计（课程章、节标准）（每节一个表格）

表2： 学习情境1: XXXXXXX（节名称）

学习情境2：XXXXXX

学习情境3：XXXXXX …………

六、教材和教参选用

1推荐使用教材：（名称、出版社、版次） 2参考资料;(名称、作者等。不限数量)

七、考核评价要求

1、评价内容及方式（建议平时过程管理与期末测评相结合，平时成绩计40%，期末计60%） 2评价标准

八、教学资源要求

1、教学设备条件 2、教师团队

二 什么是课程框架问题

资料卡片(愿与各位同学共享):

课程框架问题包括基本问题，单元问题和内容问题。单元问题:

反映了基本的概念,

指向规律的核心；在内容范畴提出了重要的问题没有单一的，明显“正确”的答案。

基本问题：

能够激发学生的兴趣,内容问题,直接支持内容和学习目标,有特定的“正确”的答案

“在问题的解决，概念的理解和批评反思中，技术的应用是非常有效的。”

“利用技术，学生可花更多时间创新策略去解决复杂的问题和增强更高的理解能力。”

在一个持续一年的社会科学研究中，若研究的范围包括了诸如世界探险、工业革命、第二次世界大战等，它会是一个基本问题。

在交叉学科的研究中如语言艺术/社会科学研究，我们探讨问题的不同侧面，它也可以成为一个基本问题。

在研究一个特定的项目如“进化”时，它也可以成为一个单元问题

内容问题不同于单元问题和基本问题,大多涉及的是事实而不是该事实的阐释,都有明确的答案。

建构课程框架问题的提示：

开始去做…不要担心它的技巧和语言，重点是头脑风暴

你先以陈述的方式把问题写下来，然后把它修改为疑问句。

如果需要的话，用成人的语言把基本意思写下来，然后把它转为“学生”的语言。

确认无论是基本问题还是单元问题，他们都不只有一个明显的“正确”答案。

不要过多担心你的问题到底是“基本问题”还是“单元问题—你要重点关注它是否需要更高层次的思维技能。

记住：一个好的问题和好的单元的形成是一个反复的过程！

三 JAVA培训课程有什么内容具体有哪些模块框架

有几大技术框来架如下：

java语言和自数据库技术(1)开发环境(2)java语言基础(3)java面向对象(4)JDK核心API(5)数据库技术(6)JavaSE核心(7)XML(8)JBDC

2Android各核心技术应用(1)软件工程基础(2)OOAD及设计模式(3)HTML/CSS(4)JavaScript核心(5)Android基础(6)Android核心组件(7)Android数据库技术(8)Android多媒体技术(9)Android2D/3D技术(10)Android游戏编程。

四 web课程里面会学习到哪几种框架呢

这里整理了一份系统全面的web前端学习路线，框架的相关内容在第三阶段，希望可以帮到你~

第一阶段：专业核心基础

阶段目标：

1 熟练掌握HTML5、CSS3、Less、Sass、响应书布局、移动端开发。

2 熟练运用HTML+CSS特性完成页面布局。

4 熟练应用CSS3技术，动画、d性盒模型设计。

5 熟练完成移动端页面的设计。

6 熟练运用所学知识仿制任意Web网站。

7 能综合运用所学知识完成网页设计实战。

知识点：

1、Web前端开发环境，HTML常用标签，表单元素，Table布局，CSS样式表，DIV+CSS布局。熟练运用HTML和CSS样式属性完成页面的布局和美化，能够仿制任意网站的前端页面实现。

2、CSS3选择器、伪类、过渡、变换、动画、字体图标、d性盒模型、响应式布局、移动端。熟练运用CSS3来开发网页、熟练开发移动端，整理网页开发技巧。

3、预编译css技术：less、sass基础知识、以及插件的运用、BootStrap源码分析。能够熟练使用 less、sass完成项目开发，深入了解BootStrap。

4、使用HTML、CSS、LESS、SASS等技术完成网页项目实战。通过项目掌握第一阶段、css的内容、完成PC端页面设计和移动端页面设计。

第二阶段：Web后台技术

阶段目标:

1 了解JavaScript的发展历史、掌握Node环境搭建及npm使用。

2 熟练掌握JavaScript的基本数据类型和变量的概念。

3 熟练掌握JavaScript中的运算符使用。

4 深入理解分之结构语句和循环语句。

5 熟练使用数组来完成各种练习。

6熟悉es6的语法、熟练掌握JavaScript面向对象编程。

7DOM和BOM实战练习和H5新特性和协议的学习。

知识点：

1、软件开发流程、算法、变量、数据类型、分之语句、循环语句、数组和函数。熟练运用JavaScript的知识完成各种练习。

2、JavaScript面向对象基础、异常处理机制、常见对象api，js的兼容性、ES6新特性。熟练掌握JavaScript面向对象的开发以及掌握es6中的重要内容。

3、BOM *** 作和DOM *** 作。熟练使用BOM的各种对象、熟练 *** 作DOM的对象。

4、h5相关api、canvas、ajax、数据模拟、touch事件、mockjs。熟练使用所学知识来完成网站项目开发。

第三阶段：数据库和框架实战

阶段目标：

1 综合运用Web前端技术进行页面布局与美化。

2 综合运用Web前端开发框架进行Web系统开发。

3 熟练掌握Mysql、Mongodb数据库的发开。

4 熟练掌握vuejs、webpack、elementui等前端框技术。

5 熟练运用Nodejs开发后台应用程序。

6 对Restful，Ajax，JSON，开发过程有深入的理解,掌握git的基本技能。

知识点：

1、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，mongodb数据库。深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理，为Nodejs后台开发打下坚实基础。

2、模块系统，函数，路由，全局对象，文件系统，请求处理，Web模块，Express框架，MySQL数据库处理，RestfulAPI，文件上传等。熟练运用Nodejs运行环境和后台开发框架完成Web系统的后台开发。

3、vue的组件、生命周期、路由、组件、前端工程化、webpack、elementui框架。Vuejs框架的基本使用有清晰的理解，能够运用Vuejs完成基础前端开发、熟练运用Vuejs框架的高级功能完成Web前端开发和组件开发，对MVVM模式有深刻理解。

4、需求分析，数据库设计，后台开发，使用vue、node完成pc和移动端整站开发。于Nodejs+Vuejs+Webpack+Mysql+Mongodb+Git，实现整站项目完整功能并上线发布。

第四阶段：移动端和微信实战

阶段目标：

1熟练掌握Reactjs框架，熟练使用Reactjs完成开发。

2掌握移动端开发原理，理解原生开发和混合开发。

3熟练使用react-native和Flutter框架完成移动端开发。

4掌握微信小程序以及了解支付宝小程序的开发。

5完成大型电商项目开发。

知识点：

1、React面向组件编程、表单数据、组件通信、监听、声明周期、路由、Rex基本概念。练使用react完成项目开发、掌握Rex中的异步解决方案Saga。

2、react-native、开发工具、视图与渲染、api *** 作、Flutter环境搭建、路由、ListView组件、网络请求、打包。练掌握react-native和Flutter框架，并分别使用react-native和Flutter分别能开发移动端项目。

3、微信小程序基本介绍、开发工具、视图与渲染、api *** 作、支付宝小程序的入门和api学习。掌握微信小程序开发了解支付宝小程序。

4、大型购物网站实战，整个项目前后端分离开发；整个项目分为四部分：PC端网页、移动端APP、小程序、后台管理。团队协作开发，使用git进行版本控制。目期间可以扩展Threejs 、TypeScript。

五 如何理解课程的基本理念与内容框架

就是课程内容的最基本化,也是大范围的定向依据,还有相关的意义所在的意思……

六 高中数学课程框架有哪些主要的部分

高中数学课程框架有哪些主要的部分

高中数学课程分必修和选修。必修课程由 5 个模块组成；选修课程有 4 个系列，其中系列 1、

系列 2 由若干模块组成，系列 3、系列 4 由若干专题组成；每个模快 2 学分（36 学时），每

个专题 1 学分（18 学时），每 2 个专题可组成 1 个模块。

一、必修课程

必修课程是每个学生都必须学习的数学内容，包括 5 个模块。

数学 1： ，函数概念与基本初等函数 I（指数函数、对数函数、幂函数）。

数学 2：立体几何初步，平面解析几何初步。

数学 3：算法初步，统计， 概率。

数学 4：基本初等函数 II（三角函数）、平面上的向量，三角恒等变换。

数学 5：解三角形，数列，不等式。

二、选修课程

对于选修课程，学生可以根据自己的兴趣和对未来发展的愿望进行选择。选修课程由系列 1，

系列 2，系列 3，系列 4 等组成。

1、系列 1：由 2 个模块组成。

选修 1-1：常用逻辑用语、圆锥曲线与方程、导数及其初步应用。

选修 1-2：统计案例、推理与证明、数系扩充及复数的引入、框图。

2、系列 2：由 3 个模块组成。

选修 2-1：常用逻辑用语、圆锥曲线与方程、空间中的向量与立体几何。

选修 2-2：导数及其应用、推理与证明、数系的扩充与复数的引入。

选修 2-3：计数原理、统计案例、概率。

3、系列 3：由 6 个专题组成。

选修 3-1：数学史选讲；

选修 3-2：信息安全与密码；

选修 3-3：球面上的几何；

选修 3-4：对称与群；

选修 3-5：欧拉公式与闭曲面分类；

选修 3-6：三等分角与数域扩充。

4、系列 4：由 10 个专题组成。

七 Python课程内容都学习什么啊

这里整理了一份Python全栈开发的学习路线，要学习以下内容：

第一阶段：专业核心基础

阶段目标：

1 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识

2 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发

3 对Python的核心库和组件有深入理解

4 熟练应用SQL语句进行数据库常用 *** 作

5 熟练运用Linux *** 作系统命令及环境配置

6 熟练使用MySQL，掌握数据库高级 *** 作

7 能综合运用所学知识完成项目

知识点：

Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux *** 作系统。

1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。

2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。

3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。

4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。

5、Linux安装配置，文件目录 *** 作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器 *** 作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

第二阶段：PythonWEB开发

阶段目标：

1 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架

2 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议

3 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发

4 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识

5 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理

6 使用Web开发框架实现贯穿项目

知识点：

Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。

1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。

2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解>

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