Python大型课程:用20个应用程序在40天内学习Python

该课程于2022 年 11 月 4 日更新，新内容是对旧课程的重大改进，具有更好的课程结构、更多真实世界的应用程序，并使用最新版本的 Python 和其他最新的编程工具。该课程假设您以前从未编程过，并且从零开始教授 Python。

多模态学习

这是唯一一门遵循多模式学习方法的课程，该方法为学生提供视频课程和模拟类似于真实训练营的真实编程活动的环境。学生通过从头开始构建程序、向现有程序添加新功能、改进现有功能、修复错误、参与代码实验、学习每个程序员都应该知道的编程工具、在云中部署应用程序以及与其他同学互动来学习 Python。您的技能组合将逐步增强，同时您还可以构建您的编程组合以列出和展示您所有的 Python 项目。


绝对初学者的课程

如果您以前从未编程过，那么这是适合您的课程。本课程使用真实示例涵盖每个 Python 概念，因此您可以了解 Python 语言和编程背后的逻辑。从非常基础的知识到非常高级的功能（如线程），所有内容都在您将构建的真实应用程序的上下文中介绍。这将使抽象的编程概念易于理解。

教师指导的项目和独立的学生项目

随着技能的提高，您每天都在构建程序。每天，您将创建由您的讲师指导的程序，然后是您将自己编写代码的项目，以提高您的技能。最后，您将能够将您的代码与教师在一天结束时给出的代码进行比较，以填补任何空白。

改变职业或构建应用程序

无论您是想转行成为一名 Python 程序员，还是想将一个想法变成一个真正的应用程序，本课程都会为您提供支持。如果您只想构建特定的应用程序，则可以参加整个课程以成为一名程序员或选择您感兴趣的项目。您还将学习 Git 和 GitHub，这样您就可以在您的 GitHub 帐户上创建一个包含 18 个 Python 应用程序的组合，以展示给潜在的雇主或朋友。

从数据科学到网络开发

该课程涵盖广泛的应用程序，从分析和可视化大量数据的丰富数据科学 Web 应用程序到使用 Streamlit、Flask 和 Django 等 Python Web 框架构建 Web 应用程序。还涵盖了 Python 的其他方面，例如自动执行繁琐的任务，从生成 PDF 发票到自动发送电子邮件。本课程应有尽有。

按照你的时间表学习

课程鼓励您通过每天学习 2-5 小时来完成课程，但您也可以在周末或任何适合您的时间学习多天的模块。此外，您将可以无限制地访问所有视频和练习活动。如果你认真对待这门课程，这比 10,000 美元的训练营要好。

MP4 |视频:h264，1280×720 |音频:AAC，44.1 KHz，2声道
语言：英语+中英文字幕（云桥CG资源站机译） |
大小：8.65G 课程内容43 个章节 • 366 个讲座 • 总时长 39 小时 24 分钟

2022重做！参加完整的课程，成为一名Python程序员，或者选择任何项目来掌握Python的特定领域。

官网地址：https://www.udemy.com/course/the-python-mega-course/

你会学到什么
您将学习Python基础知识，构建GUI、web应用、API、数据科学、OOP、web抓取等等。
通过真实世界的例子，你将很容易学会编程概念。
您将构建11个大型Python应用程序，并解决9个项目。
你将建立一个组合网站来展示你的20个应用程序。
你将学习Git、GitHub、部署、SQL、HTML、Figma、venv、调试等等。
当你遇到困难时，你会得到指导老师和助教的帮助。
你可以在课程聊天论坛和同学聊天。
你将获得一份结业证书，向潜在雇主展示。

要求
电脑(Windows、Mac或Linux)。
不需要事先了解Python。
不需要以前的编程经验。

如果你认真对待这个课程，这比一万美元的新兵训练营要好。学生证言“这种新材料很棒。我对这些材料的学习比旧的格式好得多。这些特征有帮助:从许多途径重复这个概念帮助我很好地学习这个概念；教授代码(函数、变量赋值)的程序开发方法使学习更自然，因此更有效；测验和编码练习是经过深思熟虑的，它们强化了课程。

恭喜你！我很高兴我坚持了你的课程。顺便说一下，我完成了您的早期课程，并获得了我的第一个Python证书。但这个课程要有效得多。”“我今天给这门课程打五颗星，因为2022年11月的更新，以及彻底的检修，是巨大的，真正将这门课程带到了一个新的水平。我完成了旧课程的70%,所以我可以说，新的更新很棒。自学任务是一个很好的补充，项目就像我们在野外做的一样。因此，我们学习一点，然后自己做(不要偷看)，这使课程超越了一系列的代码。现在有GIT集成很好，这是我从未深入过的。该课程侧重于CLI和web应用，以及一些数据分析，所以不要指望会有关于神经网络和机器学习的课程，即使有一节是关于计算机视觉和运动跟踪的。”