第一部分：Python 基础知识

• 变量和数据类型
• 控制流语句（if/else、for、while）
• 函数和模块
• 异常处理

第二部分：Python 数据分析库

• Numpy 库和基础数学运算
• Pandas 库和数据清洗、转换、分析
• Matplotlib 库和数据可视化

第三部分：机器学习基础

• 机器学习的定义、分类
• 监督学习、无监督学习、半监督学习的区别
• 线性回归和逻辑回归
• 决策树和随机森林
• 聚类和降维

第四部分：深度学习基础

• 深度学习的定义、历史和应用
• 神经网络的基本概念和结构
• 前向传播和反向传播算法
• 卷积神经网络和循环神经网络

第五部分：实战项目

• 从数据收集、清洗、分析到模型训练和评估的完整流程。
• 选定一到两个真实世界的数据集，例如房价预测或图像分类等
• 利用 Python 中的数据分析库和机器学习库进行实现。