python基础编程

初学者遇到的困惑都是，在书上看或者听老师讲解，好像都懂。但是等到自己去写代码的时候还是不知道到底应该怎么编程。这就是理论知识多，实践经验少。所以从学习编程的一开始，我们就要打开IDE，模仿示例一遍一遍的敲代码，不要嫌弃简单也不要怕麻烦更不要着急。当你敲代码的时候，你就会发现很多容易忽略的细节，比如中文标点英文标点的混用、行缩进、语句之间的逻辑关系等等很多。但当你运行出错，然后亲自找到问题重新运行成功的时候，你就会感到无比的喜悦，特别的有成就感。最后当你能自己做出实用的小工具解决实际问题时，更觉得自己就是王。

加油吧！

Python可以用于各种应用，如Web开发、数据分析、人工智能、自动化脚本等。

基础数学

代数基础 几何基础 概率与统计 微积分基础 离散数学基础

算法

不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。所以，一个好的算法很重要！

数据分析

数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

大数据

大数据的特点包括大量性（Volume）、高速性（Velocity）、多样性（Variety）、价值性（Value）、真实性（Veracity）大数据的应用领域广泛，包括人工智能、BI、工业4.0、云计算、物联网、互联网+等。

机器学习

机器学习的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。机器学习算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。机器学习涉及多个学科，如概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等。

深度学习

深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。