L1 Python程序设计

Day1 Python入门	Day2 变量和简单数据类型	Day3 语句
Day4 列表与元组	Day5 字符串	Day6 字典与集合
Day7 函数	Day8 类与对象	Day9 封装
Day10 继承	Day11 多态	Day12 程序结构
Day13 异常	Day14 函数的重写与重载	Day15 迭代器与生成器
Day16 函数式编程	Day17 文件IO

L2 矩阵运算

Day1 Numpy基础	Day2 二维数组	Day3 数组的访问
Day4 数组操作	Day5 Numpy中的函数	Day6 线性代数
Day7 高维数组

L3 Python的第三方库

Day1 Matplotlib基础	Day2 基本使用	Day3 绘制图形
Day4 Pandas基础	Day5 Series & DataFrame	Day6 数据清洗与绘图

L4 Python的数据结构

Day1 数据结构与算法基础	Day2 线性结构	Day3 树型结构
Day4 排序算法	Day5 查找算法

L5 Git使用与学习

Day1 Git教程导学	Day2 Git教程练习	Day3 Github操作
Day4 PyCharm集成Git、Github和码云

L6 企业项目实战-电子商务平台数据分析

Day1 Pandas数据分析技能总结1	Day2 Pandas数据分析技能总结2	Day3 电子商务平台数据分析实战1
Day4 电子商务平台数据分析实战2	Day5 电子商务平台数据分析实战3

L7 机器学习

Day1 机器学习概述	Day2 一元线性回归	Day3 多元线性回归
Day4 逻辑回归	Day5 KNN算法	Day6 K-means算法
Day7 决策树（上）	Day8 决策树（下）	Day9 贝叶斯算法
Day10 SVM支持向量机（上）	Day11 SVM支持向量机（中）	Day12 SVM支持向量机（下）
Day13 主成分分析PCA1	Day14 主成分分析PCA2	Day15 文本分类和图像识别

L8 深度学习

Day1 深度学习入门	Day2 tensorflow使用	Day3 感知机
Day4 多层神经网络和BP传播算法	Day5 卷积神经网络基础	Day6 卷积神经网络图像识别
Day7 卷积神经网络图像识别和著名CNN介绍	Day8 循环神经网络基础	Day9 循环神经网络实现
Day10 生成对抗网络

L9 AI企业项目：智慧城市之多场景下的无感通勤系统

Day1 AI就业项目前导课	Day2 深度学习理论知识回顾	Day3 深度学习库 PyTorch学习
Day4 MTCNN人脸检测和FaceNet人脸识别原理	Day5 项目实战：RetinaFace人脸检测、ArcFace人脸识别

L10 快速上手linux

Day1 Linux

Day2 常用的Linux命令及选项

Day3 Linux系统命令

L11 MySQL数据库

Day1 MySQL数据库的认识和基本使用	Day2 数据库的基础操作	Day3 数据库的进阶操作（一）
Day4 数据库的进阶操作（二）	Day5 数据库编程及数据库高级概念

L1 Python语法基础(老版选修)

Day1 环境安装&软件使用	Day2 Python起步	Day3 数据类型：标量类型
Day4 操作数据：运算	Day5 数据结构：非标量类型之序列	Day6 数据结构：非标量类型之映射
Day7 操作数据：流程控制	Day8 实践项目：ToDoList待办事项程序

L2 面向过程和面向对象编程(老版选修)

Day1 抽象封装：函数1	Day2 抽象封装：函数2	Day3 模块和库
Day4 异常处理	Day5 Python语法糖	Day6 Python标准库
Day7 类（初级）	Day8 类（ 高级 ）	Day9 飞机大战(上)
Day10 飞机大战(下)

L3 matplotlib绘图、数据可视化(老版选修)

Day1 Matplotlib-绘图库的介绍	Day2 Matplotlib-绘制折线图和标注的实现及使用场景介绍	Day3 Matplotlib-绘制散点图和柱形图的实现及使用场景介绍
Day4 Matplotlib-绘制饼图和直方图的实现及使用场景介绍

L4 Numpy数学计算模块(老版选修)

Day1 numpy库的介绍	Day2 numpy实现雨滴的均匀分布和模拟正态分布	Day3 numpy类型数据属性、类型的查看和数组的运算-学生成绩权重运算
Day4 numpy类型数据的合并、分割和io读写操作

L5 Pandas数据分析环境(老版选修)

Day1 pandas的介绍	Day2 DataFrame、Series结构数据的索引、赋值、排序操作	Day3 DataFrame、Series结构数据的算术运算和逻辑运算及自定义运算
Day4 pandas实现绘图以及csvhdf5等类型数据的读写操作和使用场景	Day5 粗糙数据缺失的处理和数据离散化(数据分段)-股票数据离散化实战	Day6 比较不在同一张表的据之间的关系-按行合并和按key合并
Day7 常用的分类汇总表格-交叉表和透视表	Day8 对数据集进行分组，然后对每组进行统计分析-分组与聚合