2.Python 编程课程
一、概述
Python 编程课程包含两部分，分别为基础课程与进阶课程，在基础课程中，主要讲解 Python 基础内容，将立足于平台的 Python 在线编程与正在开发的 Python 图形化编程系统，与平台资源匹配，依据青少年编程能力等级（https://www.ttbz.org.cn/Pdfs/Index/?ftype=st&pms=30606）确认课程编排；在进阶课程中，主要讲解人工智能与机器学习相关内容，课程正在开发当中，将会上线于课程学习中心，如下图所示。
图 1 课程学习中心
下面将分别列出两种等级的课程清单。
二、基础课程
- Python 初始
- 变量与数据类型
- 用户输入与简单计算
- 条件判断
- 逻辑运算
- 循环结构
- 实践项目：简单计算器
- 复习与小测验
- 列表的基本使用
- 遍历列表
- 列表的高级操作
- 实践项目：待办事项清单
- 字典的基本使用
- 遍历字典
- 综合应用：简单的通讯录
- 复习与小测验
- 函数的基本概念
- 函数的实际应用
- 变量作用域
- 实践项目：点餐系统
- 异常处理
- 期末项目开发
- 项目展示与分享
- 总结与展望
- 自定义函数
- 参数传递
- 形参与实参
- 默认参数
- 递归函数与返回值
- 变量作用域
- 模块与引用
- 命名空间与作用域
- Python 中的包
- 打开与关闭文件
- 读写与读取文件
- 重命名与删除文件
三、进阶课程
进阶课程主要讲解人工智能与机器学习方面知识，平台正在开发支持机器学习的在线编程工具与资源，将在后续上线，课程清单如下：
- 人工智能概述
- 什么是机器学习
- 机器学习算法分类
- 机器学习开发流程
- 可用数据集
- 字典特征抽取
- 文本特征抽取 CountVetorizer
- 中文文本特征抽取
- 文本特征抽取 TfidfVevtorizer
- 数据预处理-归一化
- 数据预处理-标准化
- 什么是降维
- 删除低方差特征与相关系数
- 主成分分析
- Instacrt 降维案例（上）
- Instacrt 降维案例（下）
- 转换器与预估器
- KNN 算法
- 模型选择与调优
- 朴素贝叶斯算法原理（上）
- 朴素贝叶斯算法原理（下）
- 朴素贝叶斯算法对文本分类（上）
- 朴素贝叶斯算法对文本分类（下）
- 认知决策树
- 决策树算法对鸢尾花分类
- 泰坦尼克号乘客分类案例分析
- 随机森林