Python+机器学习双课程，包教包会

一、综合基础入门课程 B站集全栈课程 覆盖Python基础/机器学习/神经网络/深度学习全链路 配套G资料包（含源码+经典论文+实战大纲） 亮点：周志华《西瓜书》解读+Transformer动画原理解析 适合人群：零基础到进阶学习者 清华大学机器学习公开课 集系统课程包含线性回归/决策树/深度学习等内容 结合PyTorch框架与工业级项目实战 含《动手学深度学习》配套教材资源 二、实战应用方向 金融量化交易项目班 包含金融时间序列分析/贝叶斯估计/神经网络建模 案例：股票数据抓取与策略回测系统开发 提供简历指导与面试技巧 生物医学数据分析专项 用Python挖掘乳腺癌/糖尿病/新冠数据 覆盖pandas/SQL/Matplotlib工具链 科研导向，适合医疗领域研究者 情感分析与NLP实战 使用NLTK+Scikit-learn构建文本分类器 含反爬虫攻克技巧与分布式爬虫开发 配套豆瓣/知乎等平台数据实战 三、进阶深度学习 Udemy机器学习高阶课 个实战项目覆盖KNN/随机森林/贝叶斯等算法 包含人口普查/信用风险评估等数据集实操 强调代码构建而非调用现成库 配套学习建议 工具掌握：优先学习Numpy/Pandas数据处理（）和Scikit-learn框架（） 辅助资源：麻省理工数学基础课（）+《机器学习A-Z》漫画书（） 实践路径：先完成数据分析项目（如糖尿病预测），再挑战CV/NLP复杂场景 提示：部分课程需通过平台留言”求资料”获取配套资源包（如），建议优先选择提供长期答疑服务的系统性课程。