密歇根大學python

❶ 最全面的12種python學習方式

Python 是世界上最受歡迎的編程語言之一，它受到了全世界各地的開發者和創客的歡迎。大多數 Linux 和 MacOS 計算機都預裝了某個版本的 Python，現在甚至一些 Windows 計算機供應商也開始安裝 Python 了。
也許你尚未學會它，想學習但又不知道在哪裡入門。這里的 12 個資源將幫助你入門並熟練掌握 Python。
課程、書籍、文章和文檔
1、Python 軟體基金會提供了出色的信息和文檔，可幫助你邁上編碼之旅。請務必查看 Python 入門指南。它將幫助你得到最新版本的 Python，並提供有關編輯器和開發環境的有用提示。該組織還有可以來進一步指導你的優秀文檔。
2、我的 Python 旅程始於海龜模塊。我首先在 Bryson Payne 的《教你的孩子編碼》中找到了關於 Python 和海龜的內容。這本書是一個很好的資源，購買這本書可以讓你看到幾十個示常式序，這將激發你的編程好奇心。Payne 博士還在 Udemy 上以相同的名稱開設了一門便宜的課程。
3、Payne 博士的書激起了我的好奇心，我渴望了解更多。這時我發現了 Al Sweigart 的《用 Python 自動化無聊的東西》。你可以購買這本書，也可以使用它的在線版本，它與印刷版完全相同且可根據知識共享許可免費獲得和分享。Al 的這本書讓我學習到了 Python 的基礎知識、函數、列表、字典和如何操作字元串等等。這是一本很棒的書，我已經購買了許多本捐贈給了當地圖書館。Al 還提供 Udemy 課程；使用他的網站上的優惠券代碼，只需 10 美元即可參加。
4、Eric Matthes 撰寫了《Python 速成》，這是由 No Starch Press 出版的 Python 的逐步介紹（如同上面的兩本書）。Matthes 還有一個很棒的伴侶網站，其中包括了如何在你的計算機上設置 Python 以及一個用以簡化學習曲線的速查表。
5、Python for Everybody 是另一個很棒的 Python 學習資源。該網站可以免費訪問 Charles Severance 的 Coursera 和 edX 認證課程的資料。該網站分為入門、課程和素材等部分，其中 17 個課程按從安裝到數據可視化的主題進行分類組織。Severance（@drchuck on Twitter），是密歇根大學信息學院的臨床教授。
6、Seth Kenlon，我們 Opensource.com 的 Python 大師，撰寫了大量關於 Python 的文章。Seth 有很多很棒的文章，包括「用 JSON 保存和載入 Python 數據」，「用 Python 學習面向對象編程」，「在 Python 游戲中用 Pygame 放置平台」，等等。
在設備上使用 Python
7、最近我對 Circuit Playground Express 非常感興趣，這是一個運行 CircuitPython 的設備，CircuitPython 是為微控制器設計的 Python 編程語言的子集。我發現 Circuit Playground Express 和 CircuitPython 是向學生介紹 Python（以及一般編程）的好方法。它的製造商 Adafruit 有一個很好的系列教程，可以讓你快速掌握 CircuitPython。
8、BBC:Microbit 是另一種入門 Python 的好方法。你可以學習如何使用 MicroPython 對其進行編程，這是另一種用於編程微控制器的 Python 實現。
9、學習 Python 的文章如果沒有提到樹莓派單板計算機那是不完整的。一旦你有了舒適而強大的樹莓派，你就可以在 Opensource.com 上找到成噸的使用它的靈感，包括「7 個值得探索的樹莓派項目」，「在樹莓派上復活 Amiga」，和「如何使用樹莓派作為 VPN 伺服器」。
10、許多學校為學生提供了 iOS 設備以支持他們的教育。在嘗試幫助這些學校的老師和學生學慣用 Python 編寫代碼時，我發現了 Trinket.io。Trinket 允許你在瀏覽器中編寫和執行 Python 3 代碼。 Trinket 的 Python 入門教程將向你展示如何在 iOS 設備上使用 Python。
播客
11、我喜歡在開車的時候聽播客，我在 Kelly Paredes 和 Sean Tibor 的 Teaching Python 播客上找到了大量的信息。他們的內容很適合教育領域。
12、如果你正在尋找一些更通用的東西，我推薦 Michael Kennedy 的 Talk Python to Me 播客。它提供了有關 Python 及相關技術的最佳信息。
你學習 Python 最喜歡的資源是什麼？請在評論中分享。
計算機編程可能是一個有趣的愛好，正如我以前在 Apple II 計算機上編程時所學到的……

❷ 哪些畢業生在矽谷找工作受熱捧

美國專業招聘平台Jobvite通過分析七百萬求職申請和四萬名雇員，總結出20個最容易被矽谷及周邊地區的頂級企業僱傭的大學。鑒於 Jobvite被Twitter, Zendesk, LinkedIn等矽谷高科技公司作為招聘工具，該調查頗具說服力。調查文章被NBC，Business Insider, Linkedin等廣泛報道。

所以，留學之前，你需要了解哪些學校的畢業生在矽谷找工作更受熱捧？當然，你也必須要了解矽谷高科技公司最親睞的20個大學。

矽谷知名企業最親睞的20個大學

20.Cornell University康奈爾大學

19.University of California, Irvine加州大學歐文分校

18.Arizona State University亞利桑那州立大學

17.University of Michigan密歇根大學

16.California Polytechnic State University-San Luis Obispo加州州立理工大學-聖路易斯奧比斯珀

15.University of Illinois at Urbana-Champaign伊利諾伊大學-香檳分校

14.University of California, San Diego加州大學聖地亞哥分校

13.University of California, Santa Cruz加州大學聖克魯茲分校

12.Carnegie Mellon University卡耐基梅隆大學

11.Santa Clara University聖塔克拉拉大學

10.University of California, Los Angeles加州大學洛杉磯分校

9.University of Southern California南加州大學

8.University of California, Santa Barbara加州大學，聖巴巴拉分校

7.The University of Texas at Austin德克薩斯大學奧斯汀分校

6.University of California, Davis加州大學，戴維斯分校

5.University of Washington華盛頓大學

4.Stanford University斯坦福大學

3.San Francisco State University舊金山州立大學

2.University of California, Berkeley加州大學伯克利分校

1.San Jose State University聖何塞州立大學

聖何塞州立大學成立於1857年，不但是加州州立大學系統建校最早的學校，也是美國西海岸歷史最悠久的公立大學。聖何塞州立大學座落於矽谷(Silicon Valley)，與附近的舊金山地區結為全美的科技中心。自成立以來，學校擁有人數超過20萬的龐大校友群。學校最受歡迎的專業是商科和工程，其中商學院被AACSB所認證。聖何塞州立大學人才輩出，特別是計算機方面的人才，比如英特爾創始人、谷歌公司副總裁等等。

矽谷當地的公司因地緣因素，僱用從聖荷塞州立大學畢業的學生，人數上也比其它美國國內大學來得多。聖何塞是加州西部城市，地處舊金山灣南的聖克拉拉谷地，臨凱奧特河，西北距舊金山64公里，為美國第十大城市。

聖何塞是矽谷中心，氣候溫暖，全年約有300天都是陽光普照。矽谷是美國高科技人才的集中地，更是美國信息產業人才的集中地，目前在矽谷，集結著美國各地和世界各國的科技人員達100萬以上，美國科學院院士在矽谷任職的就有近千人，獲諾貝爾獎的科學家就達30多人。

矽谷是美國青年心馳神往的聖地，也是世界各國留學生的競技場和淘金場。目前超過10000家信息技術企業雲集於此，包括思科、英特爾、惠普、蘋果等全球知名的企業。矽谷高技術職位的平均年薪亦居美國之首，達到144800美元。2008年矽穀人均GDP達到83000美元，居全美第一。矽谷的 GDP佔美國總GDP的5%，而人口不到全國的1%。

矽谷企業喜歡怎樣的實習生?

想要成為矽谷企業的實習生很難，想要成為大企業的實習生可以說是難上加難。

Google 絕對算得上是實習生的夢想之巔了。雖然進入Google是困難的，但是相比於0.77%的正職人員錄取率，擁有3.75%的實習生錄取率看起來低了不少。

除了對互聯網的濃厚興趣，Google還要求所有實習生關心Google的技術業務。成績要出色，人際交往能力、組織能力、分析能力和解決業務問題的能力一樣也不能少。

舉例來說，Google的實習軟體工程師，需要正在攻讀計算機科學或相關技術領域的學位，必須是全日制學位課程，並且在實習完成後回到學校。

就這么簡單嗎?怎麼可能。除了上面這個基本條件外，在2017年或2018畢業、有軟體系統或演算法方面的經驗、關於Unix / Linux 或Windows 環境和 API 的知識、熟悉TCP/ IP和網路編程、優秀的代碼技能(C++、Java、Python)，這些條件會更加分。

而規模相對小的獨角獸公司Pinterest，他們招收的實習軟體工程師和Google的基本條件相同，在此之外，公司特別鼓勵團隊的多樣性。

在工作要求中，Pinterest更加註重實習生和團隊的共同成長，這是作為獨角獸公司和成熟企業的區別。實習生對產品的熱情就會變成對工作的激情，因此，作為Pinterest用戶的熱情是他們很大的考量標准。

關於矽谷知名企業最親睞的20個大學以及矽谷企業喜歡怎樣的實習生就為大家介紹到這里，希望對大家有幫助。了解更多名校申請的問題，可私信小侃~

熱文推薦

年薪賺夠多少能在美國活的舒服？這些硬實力你達標了？

美國藤校錄取率公布！名校最看重學生的哪些特質呢？

劃重點啦！投行&四大職位以及工資概覽，讓你一次看個夠！

❸ 美國比較好一點的學校有一年制的碩士嗎， 專業數據科學，商業分析，統計什麼的都可以

1）邁阿密大學。邁阿密大學（University of Miami）[19]，簡稱UM或UMiami，位於美國佛羅里達州珊瑚閣，是一所始建於1925年的美國頂尖私立綜合大學，尤以商學院、法學院知名，其培養出許多商政首腦，如貝里斯總理、秘魯商務部部長，參議院成員、眾議院成員、多位市長、多位大法官。邁阿密大學在2021U.S. News美國最佳大學排名中位列全美第49位，在2020QS美國大學排名中位列第39位。

該校的STEM學科中有一個專業：Master of Science in Business Analytics，該專業專門培養商業分析人員學會利用大數據解決商業中的問題。該項目總共為10個月的時間，學生可以學會把抽象的數據轉換成為有實際價值和意義的信息，用來預估消費者的行為以及運用商業模型對任何一個商業領域進行收支的預測。

該校的商業分析專業在全美排名前十，該校94%的學生在畢業後6個月內找到相關專業對口的工作。

該校提供一年制的Master of Science in Business Analytics項目。

6）佩斯大學（PACE UNIVERSITY）

建校於1906年的佩斯大學是一所坐落於世界最大經濟金融中心之一——紐約市中心曼哈頓的一所私立大學。學校得天獨厚的地理位置，步行到華爾街只有8-10分鍾，註定了其魯賓商學院頂尖的地位。由於周圍都是著名的商業機構，佩斯大學把最好的學習就業資源應用到了它的魯賓商學院上，受到了紐約當地公司的盛贊。

該校提供一年制的Master of Science in Business Analytics項目。

該項目全面培養學生的分析技能:分析和製作模型技術。學生將學會使用最新的軟體工具例如 R, Python, SQL, Excel, RapidMiner以及Tableau解決商業中的實際問題。

該校該專業的畢業生畢業後從事的職業包括：

• Business Analyst

• Data Analyst

• Financial Analyst

• Management Consultant

• Market Research Analyst

• Operations Analyst

• Operations Research Analyst

❹ 密歇根大學python網課的一道小小小編程

hrs=input("EnterHours:")
h=float(hrs)
rts=input("EnterHourlyRate:")
r=float(rts)
res=0
ifh>40:
res=40*r+(h-40)*r*1.5
else:
res=h*r
printres

❺ 誰知道這個python數據分析教程是哪個機構的嗎或者有資源的！ 非常感謝

使用Python進行數據挖掘是最近幾年才開始火起來的，之前網上很多的資料都是關於Python網頁開發等。但使用Python進行數據挖掘的側重點已經完成不一樣了。本人就是浪費了很多時間來篩選這些博客、書籍。所以就有了本文，希望能幫大家少走一點彎路。

熟練掌握任何一門語言，幾乎都需要經過以下過程：

• 良師－－學習Python課程＋入門書籍＋瀏覽技術博客

• 社區幫助－－善於使用搜索引擎、Mail List

• 益友 －－ 尋找學習夥伴

• Learn by Code －－項目實踐

一、Python學習課程推薦

這兩個學習課程從最基礎的Python語法開始，介紹了Python數據分析、統計模型以及機器學習的各個方面，內容十分充足。之所以建議使用老外的課程是因為，老外上課假定你什麼都不會，講解深入淺出，尤其是對於華盛頓大學的機器學習課程，把復雜的概念講解得十分簡單。

1. 密歇根大學的《學習使用Python編程並分析數據》主要包括以下課程(講解十分詳細，深入淺出，非常適合入門學習，視頻都是有字幕的)：

• 《大家的編程 (Python 入門》：課程涵蓋了如何使用Python的基本指令編寫程序. 課程對學生沒有先設要求, 我們只涉及到最基本的數學, 有一定使用電腦經驗的人都可以完全掌握這門課的內容.

• 《Python 數據結構》：本課程將介紹Python編程語言的核心數據結構。我們將學習編程語言的基礎概念，探索如何使用Python的內置數據結構，如列表、字典、元組，進行更為復雜的數據分析。

• 《使用 Python 訪問網路數據》：使用Python爬取和解析網路數據

• 《Python 資料庫開發》：使用Python和資料庫進行交互

• 《使用 Python 獲取並處理數據，並用可視化方式展現數據》

2. 華盛頓大學的《機器學習》專項課程

在專項課程頁面無法選擇旁聽，必須點擊進入單獨課程頁面才可，這個課程專題旁聽是有限制的，無法提交作業；如有需求，可以申請獎學金，回答三個問題即可，系統自動通過申請。

• 《機器學習基礎：案例研究》：你是否好奇數據可以告訴你什麼？你是否想在關於機器學習促進商業的核心方式上有深層次的理解？你是否想能同專家們討論關於回歸，分類，深度學習以及推薦系統的一切？在這門課上，你將會通過一系列實際案例學習來獲取實踐經歷。

• 《機器學習：回歸》

• 《機器學習：分類》

• 《機器學習：聚類和檢索》

• 《機器學習：推薦系統和降維》

• 《機器學習：應用深度學習創建智能運用》

二、網上打碼教程

Learn by doing!!! 學習編程最有效的方式就是敲代碼！

• Codecademy圍繞Python 的基礎語法，內容非常豐富。

• DatacampPython基本語法（他家的R語言課程十分不錯！）

三、Python技術博客

簡單介紹一些非常棒的Python技術學習的博客

1.廖雪峰Python教程簡單易上手的Python基礎語法教程，值得學習, Python 2和Python 3版本都有。

2.非常棒的pandas練習Github Repo

3.很詳細的Python 爬蟲教程

4.國外Data Science博客大全

四、Python入門書籍推薦

常用書籍下載網址，幾乎囊括了網上能找得到的所有Python相關的書籍（pdf、Epub和mo bi格式），且提供雲盤下載鏈接。你值得擁有！

python | 搜索結果

1. 掌握Python語法的基礎上學習《Python for data analysis》是比較不錯的選擇，涵蓋了ipython notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用。

2.《Python數據分析與挖掘實戰》介紹了使用Python進行數據挖掘的詳細案例，數據和代碼都可以下載，作為機器學習的進階學習是不錯的選擇（這本書也用對應的R語言和Matlab 版本）。

3.《Python Cookbook》很厚的一本書，可以作為Python語法查詢手冊。

再添加幾個外文書籍下載網址：

1.All IT eBooks全

2.Library Genesis各種書籍，不局限於編程書籍

3.Fox eBook - eBooks Free Download Site

4.Development / Programming / AvaxHome

五、推薦訂閱博客（更細頻率較高）

iPhone上可以使用Reeder閱讀器，Instapaper用來保存後稍後閱讀，因為信息量比較大。

• No free HunchKaggle競賽平台的官方博客，包括一些優秀的代碼解讀以及高分選手的采訪，十分有用的經驗（來自不同背景，不同年齡層次，不同職業的選手）

• Flowing Data十分有用的數據分析的案例

• Python日報內容十分精彩的集錦（中文）

六、FAQ (待續)

• Python 2.x還是Python 3.x?

• 如何安裝Python包？ 強烈推薦Anaconda包，你值得擁有！尤其是Windows系統。

• 是否需要很強的統計和數學背景？ 有良好的數學和統計背景固然很好，但是現在很多崗位對數學和統計背景要求並不很多，都是簡單的演算法，Python編程已經能夠很方便地實現，更多的是對業務的深入理解。如有需要建議，邊學習Python邊學習數學統計。

七、實踐項目

• Kaggle競賽項目，裡面不僅僅有很多競賽項目，而且有很多可供學習的代碼、博客以及論壇，都是實戰項目，有很強的實踐價值。

❻ python背後是一項科技運動

比較官方的說法，python是一種解釋型語言，解釋型語言是指代碼一行一行的解釋執行，就好像有個 同聲傳譯 ，你每說一句話，他都能不間斷地給你翻譯，把你說的話（意指寫好的代碼）翻譯成機器能夠理解的語言。對於機器來說，這些翻譯後的語言就是機器語言，就是指令，機器收到指令後，就會根據指令執行對應的操作。

與解釋型語言相對的，有編譯型語言，編譯型語言則通過編譯器先將代碼翻譯成機器語言，再交給機器去執行。舉個例子，我方主持了一個會議，參會的分別有英國人、俄國人和西班牙人，他們三方都帶了自己的同聲傳譯。假如是解釋型語言呢，我在開會的時候用一種每個同聲傳譯都聽得懂的的語言，也就是一種官方用語。這樣我可以不間斷地用這種語言來做交流，因為這些翻譯人員都會為這三國參會人員同步翻譯成目標語言，你應該也注意到了，解釋型語言類似於一種通用的語言。而如果是編譯型語言呢，我會讓我這邊的3個翻譯人員將我的一份中文演講稿，分別翻譯成英文版的、俄文版的和西班牙語版的，在開會的時候，我只要交給參會的國際友人去翻閱就好了。解釋型語言側重的是一種通用的、能夠實時解釋翻譯的特性，而編譯型語言側重的是有針對性、提前准備的特性。然而，在開會的時候，解釋型效率是沒有那麼高的，因為需要同聲傳譯消耗時間去做翻譯，而編譯型的效率會高些，因為翻譯工作已經在開會前做好了，只需要參會人員理解並且執行就好。

1989年的聖誕節，荷蘭程序員Guido van Rossum（ 吉多·范羅蘇姆 ，以下簡稱吉多）在家休假無聊，為了打發時間，他開發了一種新的解釋型語言。可見，該程序員無聊的時候，就是寫代碼。因為作者非常喜歡 Monty Python's Flying Circus （巨蟒劇團之飛翔的馬戲團，這是英國的一個電視喜劇），就拿python作為這個新語言的名字。我想大家不一定都知道這部喜劇，但是可能都聽說過python，可能微信在幾天前給你推過python相關的培訓廣告，可能一些學校已經將掌握python基礎概念作為一門選修課，可能你的智能家居里的操作系統有一部分核心代碼是用python實現的，可能你的手機里有一個插件也是用python實現的，python現在的應用范圍非常廣泛，功能也非常強大。

吉多之前在 荷蘭數學和計算機科學研究學會 上班，在那裡，他為ABC編程語言工作了好多年。 ABC語言長這樣的

這是一個函數，你也許看不懂，根據英文單詞，或許可以大概猜出點什麼。這里只想讓你知道，python也差不多長這樣，相比較會更容易理解些。

ABC雖然是一門編程語言，它的定位是作為教學或原型設計的工具，是專門為學校老師或者科研人員設計的。ABC的定位決定了它受眾不是很廣泛，並且它也有使用門檻，對計算機不了解的人，沒有經過一段時間的學習，可能根本就上不了手。所以，ABC並不能作為一門通用的編程語言，在業內也無法獲得成功。雖然說ABC沒有python那麼成功，但是ABC可以說是"the mother of python"，作者在很多地方都借鑒了ABC，取其精華、取其糟粕。現如今，python是長這樣的

可能對於沒接觸過編程的人來說，它們兩不都是一樣的，不都是一堆英文字母么，我都看不懂。但是對於初學計算機課程，那些需要學習C語言的人來說，python相比較算是更容易理解了。python非常簡短，一些復雜的流程，在C語言中，可能需要幾十行代碼，但是在python中，可能就只需要幾行代碼。當然不同的業務場景，可能不是這樣的，但是普遍情況下，用python的開發效率是非常高的。python適合快速開發，適合產品快速迭代出新。

1999年1月，也就是語言面世的10年後， 吉多 向DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency，美國國防部一個負責科研的下屬機構)申請資金。我去翻了下該申請的修訂版，修訂版在1999年8月份提交，修訂版比第一版內容更具有概括性，並且內容翔實，條理清晰，值得翻閱。

該修訂版叫 Computer Programming for Everybody ，直譯過來，就是針對每個人的計算機編程，翻譯為通俗易懂的詞——人人編程，人人編程是一種 社會 現象，每個人都有一定的編程能力，並且對計算機有一定的認識，了解軟硬體是怎麼運轉起來的，了解一些軟硬體的設計規范，能夠通過編程來表達自己的想法，能夠通過編程來配置自己的軟體，通過編程來控制自己的機器，以改善自己的生活。舉個例子，你在某寶買了一個掃地機器人，該機器人支持定義打掃路線，支持設置掃地機器人在需要更換掃把的時候，指示燈顯示指定的顏色。你知道掃地機器人可以做什麼，有什麼操作習慣，這是基於你對一些機器的理解，如果你用過很多軟體，或者參與過軟體的設計，你大概都知道一些軟體可能都有「設置」、「編輯」或「幫助」等菜單鍵。這種設計思維，或者操作習慣，都是很多軟體都有的，有了這種認識之後，你面對很多同類型的軟體、或者同類型的產品，就大概能夠知道從那裡入手，以及對它有什麼功能，都有一個初步的期待或者認識。既然大家都了解計算機了，那麼計算機的一些概念或者說是理念，可以說是屬於常識的一部分，面對一些計算機或者說智能設備，也大概知道從哪裡上手使用。我覺得這就是作者要達到的願景。

該修訂版主要有幾個目的：

在這里，他想從推廣python開始，因為python作為一門適合快速開發的工具，既適合專家，也適合初學者，同時python有一個活躍的且不斷增長的用戶群體，這個用戶群體對他這個申請也非常感興趣，願意為之努力。python的用戶數多，說明已經在市場得到了一定的認可，並且這個用戶群體也願意為python的發展做貢獻，這對於一門編程語言來說，最好不過了。

該提案的 基本論點 部分寫得很好，他說他想普及計算機應用，但並非通過介紹新的硬體，或者新軟體這種形式，而是通過賦予每個人編程能力來實現。信息技術的發展給了人們各種強大的計算機，它們以桌面電腦、筆記本電腦或者嵌入式系統的形式存在，如果用戶在軟體設計和實現上有一個通用的認知，那將會極大地促進生產和創造，並且對未來有深遠的影響。試想一下，如果你有一種修改和配置軟體的能力，並且你可以把你的修改通過社區網站分享其他人，其他人碰到同樣的問題的話，就可以參照你的方法。這種能力在緊急的情況下是很重要的，你不必等專家來給你解決問題，你自己就可以嘗試解決這些問題。說到這里，你有沒有想起貼吧，或者論壇，論壇有很多個板塊，不同的領域分不同的板塊，假如你想root手機（手機越獄，指解除手機廠商的限制，獲取手機的用戶最高許可權，以實現對手機的某種控制），你可以到論壇上root板塊找答案，這種形式可謂跟吉多提到的是一樣的。如果你對你的手機或者電腦有更深入的了解，你可以通過編程改善你的輸入法，或者改變你的顯示器冷暖色等等，這些都是對你生活有幫助的。吉多在這里就是想達到這種狀態，簡單點說，人人都對計算機有一定的了解，且都有處理計算機問題的能力。

為了實現這個目標，作者制定了5年計劃，這個5年計劃如下：

5年計劃循序漸進，由淺入深。1999年3月，美國國防部對此進行了回應，同意撥款給他。作者的5年計劃在1999年底開始實施，雖然想推進5年，但是只收到1年的資金支持。不過，作者還是沒有放棄這個項目，一直推進，直到他不再參與python的工作。當時美國國防部對他們提供了多少資金呢，我沒看到官方公開的數據。2013年有報道稱，DARPA向Continuum Analytics提供3百萬美元的支持，讓該公司給python開發數據處理以及數據可視化工具。具體數字是否可靠，這個尚不清楚，但管中窺豹，可見美國國防部對該項目表示認可，並提供了資金支持。Continuum Analytics有一個比較有名的工具，叫Anaconda，Anaconda可以理解為是python + 各種科學計算庫的工具箱，Anaconda官網有這么一句話

翻譯為「Continuum Analytics的Anaconda是使用python的、領先的開源科學計算平台，我們賦予那些正在改變世界的人超能力。」

在查資料的時候，我發現了一個wiki論壇, 該論壇對該項目進行了評價，論壇列出了該項目成功的地方和失敗的地方，以及一些 社會 人士的看法。論壇這樣總結道，這個項目成功的地方在於：

這個項目失敗的地方在於：

回想自己初學python的時候，我覺得這個總結是很公正的。python確實容易入門，有編程基礎的人可能只需要一個星期就能掌握python的一些基本語法。相比C語言，python對於初學者是很友好的，很容易讓人上手。但是，要深入理解python，並沒有這么簡單，需要花很多時間去磨練。接手一個使用python的項目，你需要花一些時間精力去熟悉，去摸透裡面的邏輯，這對於初學者來說，是無法避免的。 對於一個程序員來說，作者能想像到以後計算機的普及應用，以及用戶的認知水平，還有他能夠做什麼，通過什麼來實現，能有這些遠大的抱負，這是非常不容易的。西方世界經常說到「change the world，make the world a better place」，作者也確實做到了，他設計的python在計算機世界裡扮演者一個非常重要的角色。如果通過 科技 能夠改變世界，那麼python就是改變世界的其中一步。1980-2000年，美國對 科技 公司是政策扶持、技術擴散，這期間涌現了如IBM、HP、思科等 科技 公司，大家熟知的微軟和蘋果都是在這期間上市的。python可以說是這個 科技 運動的一個縮影，在 科技 浪潮的推動下，python得到了長足的發展。

很多 科技 或工業相關的網站會根據當年編程語言的流行度做下排名，它們會列出當年在業界最受歡迎的編程語言。其中，IEEE Spectrum 和 TIOBE 的2021年度編程語言是python，如果我還沒記錯的話，TIOBE的2020年度編程語言也是python。可見python是非常受歡迎的，用現在的話講，就是「網紅」編程語言。現在，很多計算設備上都有python的身影，小到智能家居、手機、智能手錶，大到鋰電車、工控車床、甚至太空梭都有python的身影。你可能在瀏覽網頁的時候，右下角彈出一個「7天python入門」的廣告，可見python現在還是有很多需求，因為有需求，所以才有人去投廣告，才會有人去找培訓機構。

作者在給美國國防部的提案中寫到，他想跟高中或大學展開合作，設計一些python的課程，針對不同年級，設計不同水平的課程。現在來看，他確實是做到了，現在哈佛、密歇根大學等排名靠前的大學，都有python課程，python在這些大學的CS（計算機科學）課程中應用非常廣泛，可以說是作為CS導論的一個教學工具。在一些比較高級的課程，比如數據科學、人工智慧等都可以看到python的身影，這是因為學術界以及工業界為python提供了一些處理科學計算和大數據的工具，這也歸功於美國國防部的支持。美國有許多編程夏令營，針對不同年齡段有不同的課程，並且也有許多支持python代碼的編程競賽。Google在coursera上有一個面向初學者的課程，該課程叫 Google IT Automation with Python，完成課程大約需要 8 個月，課程建議每周花5小時學習，課程結束後就可以獲得Google頒發的證書。可見，不管是工業界，還是教育界，都對python有不同程度的支持。這里打個岔，第一版的Google搜索引擎還是用python寫的，作者也在Google工作了一段時間。

現如今，每隔一段時間，就有一個PyCon活動，這個活動匯聚世界各地的開發者，每年都有開發者來展示他們使用python的成功案例，或者表達自己對python的新功能或者缺陷的看法。可見，python用戶社區一直都是很活躍的。這讓我想到了某新能源 汽車 ，該 汽車 用戶有很高的粘性，有一位車主跟我說過，他們有一個微信群，裡面有該新能源 汽車 的高管，很多車主樂意在裡面指出問題，或者提建議，因為這些高管會對問題或者建議做出相應的反饋。用戶願意提意見，產品經理願意廣開言路，採納多方建議，實屬不易。python社區也差不多如此。

幾年前，你是否看過一個新聞，《人工智慧「網紅」編程語言Python進入山東小學課本》，這是2017年澎湃網的一則新聞，裡面講了python進入了山東省小學六年級教材，作為一門「網紅」編程語言，它是否適合低齡學生，這個倒是沒細說，但是可見國內有些地方是把編程作為一種比較基礎的能力來考量。python往低齡階段滲透是否合適呢，我在翻資料的時候瞥到韓國高麗大學的一篇論文，論文講述小學生在學習python的過程中會碰到一些困難，比如經常少打了一些括弧，經常拼錯單詞，經常碰到語法錯誤，以及對這些現象的看法。還有，南京師范大學有一篇報道，講述了中學生學習在學習python時，採用面向問題的學習模式，我理解是case by case的教學模式，這種模式有利於學生培養學生的計算機思維，以及幫助他們理解一些計算機相關的概念，解決計算機相關的問題。

python是否適合低齡學生呢，我覺得這個是值得討論的話題。最後還要問你一句，你會讓你的小孩學習python么，從什麼時候開始學呢？你的娃因為不知道打多少個括弧嚎啕大哭時，你能幫得上忙么？你到時候需要專門請一個程序員來給你的娃做家教么？

https://zh.wikipedia.org/wiki/Python%E8%BB%9F%E9%AB%94%E5%9F%BA%E9%87%91%E6%9C%83

https://www.python.org/psf/

https://www.computerworld.com/article/2711690/python-gets-a-big-data-boost-from-darpa.html

https://legacy.python.org/doc/essays/omg-darpa-mcc-position/

https://legacy.python.org/doc/essays/blurb/

https://www.python.org/doc/essays/cp4e/

http://wiki.c2.com/?

https://koreauniv.pure.elsevier.com/en/publications/an-analysis-of-the-difficulties-of-elementary-school-students-in-

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2021.771221/full

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BB%88%E8%BA%AB%E4%BB%81%E6%85%88%E7%8B%AC%E8%A3%81%E8%80%85

https://gvanrossum.github.io//

http://neopythonic.blogspot.com/2016/04/kings-day-speech.html

https://www.artima.com/intv/guido.html

https://www.htsec.com/jfimg/colimg/upload/20200113/68981578882847978.pdf

❼ 密歇根大學paython課程免費嗎

是的。這套課程來自密歇根大學，主要介紹Python編程基礎知識。課程介紹中還強調，面向小白，只要了解最簡單的基礎數學知識即可。

❽ jieba分詞（R vs. python）

自然語言處理（NLP）是機器學習重要分支之一，主要應用於篇章理解、文本摘要、情感分析、知識圖譜、文本翻譯等領域。而NLP應用首先是對文本進行分詞，當前中文分詞器有Ansj、paoding、盤古分詞等多種，而最基礎的分詞器應該屬於jieba分詞器（比較見下圖）。

下面將分別應用R和python對jieba分詞器在中文分詞、詞性標注和關鍵詞提取領域的應用進行比較。

R實現

通過函數worker()來初始化分詞引擎，使用segment()進行分詞。有四種分詞模式:最大概率法（MP）、隱馬爾科夫模型（HMM）、混合模型（Mix）及索引模型（query）,默認為混合模型。具體可查看help(worker).

#install.packages('jiebaR')library(jiebaR)mixseg <- worker()segment( "這是一段測試文本" , mixseg ) #或者用以下操作mixseg['這是一段測試文本']mixseg <= "這是一段測試文本"

python實現

python中需安裝jieba庫，運用jieba.cut實現分詞。cut_all參數為分詞類型，默認為精確模式。

import jiebaseg_list = jieba.cut(u"這是一段測試文本",cut_all = False)print("Full mode: "+ ",".join(seg_list))  #默認精確模式

無論是R還是python都為utf—8編碼。

R實現

可以使用<=.tagger 或者tag 來進行分詞和詞性標注，詞性標注使用混合模型模型分詞，標注採用和 ictclas 兼容的標記法。

words = "我愛北京天安門"tagger = worker("tag") #開啟詞性標注啟發器tagger <= words    #    r        v      ns      ns    # "我"    "愛"  "北京" "天安門"

python實現

#詞性標注import jieba.posseg as psegwords = pseg.cut("我愛北京天安門")for word,flag in words:    print('%s, %s' %(word,flag))

R實現

R關鍵詞提取使用逆向文件頻率（IDF）文本語料庫,通過worker參數「keywords」開啟關鍵詞提取啟發器，topn參數為關鍵詞的個數。

keys = worker("keywords",topn = 5, idf = IDFPATH)keys <= "會議邀請到美國密歇根大學(University of Michigan, Ann Arbor）環境健康科學系副教授奚傳武博士作題為「Multibarrier approach for safe drinking waterin the US : Why it failed in Flint」的學術講座，介紹美國密歇根Flint市飲用水污染事故的發生發展和處置等方面內容。講座後各相關單位同志與奚傳武教授就生活飲用水在線監測系統、美國水污染事件的處置方式、生活飲用水老舊管網改造、如何有效減少消毒副產物以及美國涉水產品和二次供水單位的監管模式等問題進行了探討和交流。本次交流會是我市生活飲用水衛生管理工作洽商機制運行以來的又一次新嘗試，也為我市衛生計生綜合監督部門探索生活飲用水衛生安全管理模式及突發水污染事件的應對措施開拓了眼界和思路。"#結果：#        48.8677        23.4784        22.1402        20.326        18.5354 #      "飲用水"        "Flint"        "衛生"      "水污染"        "生活"

python實現

python實現關鍵詞提取可運用TF-IDF方法和TextRank方法。allowPOS參數為限定范圍詞性類型。

#關鍵詞提取import jieba.analysecontent = u'會議邀請到美國密歇根大學(University of Michigan, Ann Arbor）環境健康科學系副教授奚傳武博士作題為「Multibarrier approach for safe drinking waterin the US : Why it failed in Flint」的學術講座，介紹美國密歇根Flint市飲用水污染事故的發生發展和處置等方面內容。講座後各相關單位同志與奚傳武教授就生活飲用水在線監測系統、美國水污染事件的處置方式、生活飲用水老舊管網改造、如何有效減少消毒副產物以及美國涉水產品和二次供水單位的監管模式等問題進行了探討和交流。本次交流會是我市生活飲用水衛生管理工作洽商機制運行以來的又一次新嘗試，也為我市衛生計生綜合監督部門探索生活飲用水衛生安全管理模式及突發水污染事件的應對措施開拓了眼界和思路。'#基於TF-IDFkeywords = jieba.analyse.extract_tags(content,topK = 5,withWeight = True,allowPOS = ('n','nr','ns'))for item in keywords:        print item[0],item[1]  #基於TF-IDF結果# 飲用水 0.448327672795# Flint 0.219353532163# 衛生 0.203120821773# 水污染 0.186477211628# 生活 0.170049997544

#基於TextRankkeywords = jieba.analyse.textrank(content,topK = 5,withWeight = True,allowPOS = ('n','nr','ns'))for item in keywords:        print item[0],item[1]    #基於TextRank結果：# 飲用水 1.0# 美國 0.570564785973# 奚傳武 0.510738424509# 單位 0.472841889334# 講座 0.443770732053

寫在文後

自然語言處理（NLP）在數據分析領域有其特殊的應用，在R中除了jiebaR包，中文分詞Rwordseg包也非常常用。一般的文本挖掘步驟包括：文本獲取（主要用網路爬取）——文本處理（分詞、詞性標注、刪除停用詞等）——文本分析（主題模型、情感分析）——分析可視化（詞雲、知識圖譜等）。本文是自然語言處理的第一篇，後續將分別總結下應用深度學習Word2vec進行詞嵌入以及主題模型、情感分析的常用NLP方法。

參考資料

Introction · jiebaR 中文分詞 https://qinwenfeng.com/jiebaR/segment.html

知乎：【文本分析】利用jiebaR進行中文分詞 https://zhuanlan.hu.com/p/24882048

雪晴數據網：全棧數據工程師養成攻略 http://www.xueqing.tv/course/73

搜狗實驗室，詞性標注應用 http://www.sogou.com/labs/webservice/

【R文本挖掘】中文分詞Rwordseg http://blog.163.com/zzz216@yeah/blog/static/162554684201412895732586/

❾ 密歇根大學applied data science with python怎麼樣

非常值得推薦
The 5 courses in this University of Michigan specialization introce learners to data science through the python programming language. This skills-based specialization is intended for learners who have basic a python or programming background, and want to apply statistical, machine learning, information visualization, text analysis, and social network analysis techniques through popular python toolkits such as pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk, and networkx to gain insight into their data.
Introction to Data Science in Python (course 1), Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python (course 2), and Applied Machine Learning in Python (course 3) should be taken in order and prior to any other course in the specialization. After completing those, courses 4 and 5 can be taken in any order. All 5 are required to earn a certificate.