"这门Python基础入门课程特点鲜明，充满趣味性！通过一系列生动有趣的任务和案例，将晦涩难懂的Python语言基础变得通俗易懂。

从对Python的全面介绍开始，循序渐进地带领学员深入学习，学员们能够像侦探一样，逐步理清Python编程基础的脉络，构建起对Python编程基础清晰的认知：能够熟练掌握print()函数的使用，理解并运用变量和各种数据类型；学会进行条件判断以及复杂的条件嵌套；掌握列表和字典等重要数据结构；轻松应对循环及其控制；通过项目实战提升实际编程能力。同时，还能学会函数的运用技巧，在项目实战中感受代码封装的魅力等等。"

本课程为你开启数据获取新大门，系统教授 Python 爬虫技术，从 PyCharm 的安装与使用起步，逐步深入涵盖爬虫概念、requests 模块、HTTP 协议、HTML 基础、Beautiful soup 网页解析、JSON 解析、定制化请求以及数据存储等丰富内容。

《因果分析入门与案例精讲》课程包含两个任务。任务一介绍因果关系及学习因果分析的重要性；任务二精讲因果分析案例，包括效应评估方法、AB 实验与样本匹配法，并通过新功能与用户流失、直播带货效果评估等实战案例展示应用，最后进行总结。适合初学者和专业人士，提升因果分析技能。

《SQL数据分析进阶之案例实战精讲》课程包含三个任务。第一个任务：以企业财务收入预测为例，涵盖案例背景目标、实现思路分析及月日均收入 SQL 计算与 Excel 拟合预测计算。第二个任务：通过游戏用户画像案例，包括背景目标、SQL 实现及结果分析。第三个任务：以 Facebook 教育产品计算 aha moment 为例，介绍案例背景目标、前置知识及分步骤的 SQL 实现。本课程通过实际案例提升 SQL 数据分析实战能力。

本课程特点显著，以生动有趣的方式带领学员深入了解Python数据分析。

课程从数据分析库的介绍与安装开始，逐步深入到各个知识点，包括：Jupyter的基本使用；pandas创建和查看数据结构，高效的数据筛选和文件读写操作；多表合并、数据清洗等重要技巧；各种统计指标的计算和运用；数据集成的多种方式；数据转换的各种方法；数据重塑和分组计算分析；可视化图表制作等等。

这门课涵盖MySQL的底层运行机制、如何发挥MySQL的最佳性能、MySQL在互联网应用领域的最佳实践。从架构设计优化、MySQL的高可用、高性能和可扩展性等方面展开详解，最后附上海量数据MySQL实战项目讲解，深入浅出帮你快速建立MySQL全盘要点，带你掌握处理海量业务数据和高并发请求的核心方法。

《机器学习原理与算法应用》课程涵盖有监督学习算法、无监督学习算法及数据挖掘项目综合实战。有监督学习部分包括 KNN 算法、决策树、线性回归和逻辑回归，讲解原理、实现步骤、优缺点及 sklearn 应用等。无监督学习聚焦 K-Means 算法，介绍基础原理、实现及评估指标。最后的综合实战包含金融保险用户分类和电商文本挖掘项目，涉及业务背景、分析流程、数据清洗、特征工程、数据建模及优化等环节。本课程通过夯实机器学习基础 案例实践，助力学习者掌握机器学习原理与算法应用，提升数据挖掘实战能力。

本课程涵盖丰富多样的算法与数据结构知识。从线性表、哈希表、字符串等基础内容出发，讲解各场景下的问题处理实现，包括数字反转、两数相加等多种题型的多种解法及变形延伸。接着深入递归、分治、贪心算法，通过汉诺塔、排序矩阵查找等实例剖析应用。还涉及树相关知识，如二叉树、二叉搜索树等的多种遍历及相关问题求解。图部分涵盖广度优先、深度优先、最短路径等算法在不同题目中的运用。此外，有回溯、动态规划相关内容，以八皇后、最长斐波那契子序列等为例讲解。最后在复杂场景应用中介绍单调栈、滑动窗口等多种算法组合的应用。通过本课程可全面提升算法与数据结构的理解及应用能力，助力应对各类算法场景问题。

本课程将带你摆脱重复性事务，高效工作不加班。课程把 Python 用到工作中，使用Python进行办公软件的自动化读写和修改（操作EXCEL、操作WORD、操作PDF、自动发送邮件）

编程语句、数据结构、算法，这些开发者的基本功都构筑在数学的基础上。日常开发工作中，解决问题的逻辑、代码优化的方法，无不体现出数学思维的重要性。

对于程序员来说，大而全地学习数学理论是没有必要的，精简程序员用得上的数学知识，将数学原理反哺实践，培养数学思维，提高解决问题的能力，是这个课程的核心目标。

本课程共 23 讲，通过以下 4 个模块的讲解，让你成为懂数学的一流程序员：

① 养成无处不在的数学思维。这一模块通过数制转化、数学逻辑、经典公式等原理与业务代码示例，讲解数学思维是如何运用在日常编程工作中的，让你重新审视数学思维在工作中的作用。

② 程序员必备的数学原理：代数与统计。精简的数学知识，比如求极值、向量与导数，这些应用于实际工作哪些方面：如何找到复杂业务最优解，如何完成海量高维度数据计算。这一模块将带你认识数学原理的实际应用，更为你打好理论基础。

③ 打好编程基本功：算法与数据结构。这一模块会讲到二分法、动态规划、递归等通用算法和重要思想，从数学角度找到算法背后的规律，还会结合实战场景，如：利用指数爆炸优化程序，将数学原理、算法与实战结合，事半功倍

互联网数据增长是爆发式的，单机数据库很快触到容量与性能的瓶颈，业内经历了 SQL 到 NoSQL 再到 NewSQL 的技术探索。分布式数据库以更高并发访问量、更强的可扩展性、更快的数据访问速度，替代了传统关系型数据库，正在被行业广泛采纳。

身为开发者，深入理解分布式数据库原理与应用已经十分必要。

本课程为你摒弃过时与不重要的技术细节，给你精简的原理，拓展到实用的实际案例，让你对分布式数据库能够活学活用。课程分为以下 4 大模块：

模块一，分布式数据历史演变及其核心原理。 从历史背景出发，带你了解分布式数据库要解决的问题、应用场景，以及核心技术特点。

模块二，存储引擎——分布式数据库的高性能保证。 本模块带你理解典型存储引擎，分布式索引、日志型存储、事务处理等，其中会特别介绍分布式数据库与传统数据库在存储层面上的差异。

学完你会更加理解分布式数据库的数据一致性和分布式事务两大特性，明白为什么一些特定存储引擎更适合去构建分布式数据库，这些底层逻辑是你接下来学习的基础，也帮助你在未来工作中进行技术选型。

模块三，分布式系统——分布式数据库的高扩展性保证。 分

如今，大数据就像是一座潜力无穷的金矿，最核心的价值需要通过挖掘分析才能体现。各行各业的互联网化，让数据得到更广泛的应用。

而从事数据分析、数据挖掘、数据处理的岗位的人才其实相当稀缺， 如今掌握数据挖掘思维和技能，将会为你的升职加薪打牢基础。

本课程从构建数据挖掘思维的角度出发，为你详解数据挖掘，具体分为三大部分：

第一部分、基础知识准备。 你建立对数据挖掘的全局认知，学习课程中可能会涉及的一些基础知识（包括必备的 Python 语言知识，以及如何搭建 Python 环境），夯实基础知识，帮你快速进入状态。

第二部分、数据挖掘过程。 授人以鱼不如授人以渔，这个部分的重点是让你能够在思想和行为上都做足准备，全面细致地了解数挖掘方法的实施过程。从理论到实战搞懂“数据挖掘”这个词是如何一步步变具体的。

第三部分、算法详解。 涉及数据挖掘的分类、聚类、回归、关联分析这四大问题，以及自然语言处理的部分知识。着重介绍核心算法的理念、优缺点、应用场景，让你能够快速上手应用。每个模块的最后一个课时，都会通过实践案例，让你掌握实战处理技巧。

彩蛋： 专栏的最后会提供数据挖掘