# python-learning-master-2021

**Repository Path**: Jin-Stat-Group/python-learning-master-2021

## Basic Information

- **Project Name**: python-learning-master-2021
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: GPL-3.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-04-26
- **Last Updated**: 2023-07-25

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 2020 硕士 python 学习

学习需达总量：300-500h  每周学习时长>10h

一、资源（7周完成）

https://github.com/jinlin82/python-learning

重点：lecture_notes中

1.py_basis. pdf(基础)
      
2.统计计算核心3个包:numpy,pandas,scipy
      
3.可视化:matplotlib
      
4.机器学习：sklearn
      
5.统计模型:statsmodel
      
二、书 

https://github.com/jinlin82/Wang_Python_Data_Analysis

王斌会-Python数据分析基础

三、视频（48个课时）

链接：https://pan.baidu.com/s/1tAXrnJ_GXOEc8D3wuk0mrw 

提取码：6exg 

注：里面的manuals需下载（重要手册）

## 每周任务

### week1：

1. 看材料

（1）PDF文件：

py_basis_beamer（英文）
     
pybasis_cn（中文）
     
（2）书

看王斌会-Python数据分析基础第1，2章
     
（3）看老师视频的第一章、第二章（资源在百度网盘中）

2. 敲代码

（1）建立py文件，把py_basis_beamer里面的代码全部都敲一遍

（2）上课视频的代码敲一遍.

 最后把敲的代码文件传到项目jinlin82/2020-python-learning-master中的week1中。

文件统一命名格式：py_名字

# week2


-  03.PDF看到P51，代码敲一遍，并看相应视频。（此代码文件可命名为practice_名字.py，与作业文件区别开）


- 完成作业py_hw1.org
（作业每小题需要注释，每个人在week2中建立自己的文件夹，命名为名字简写，作业代码文件名：zuoye1_名字.py）


- 看完numpy. pdf，并分工翻译，分工如下：
P1-12   陈瑶
P13-21 梁依婷
P22-31 廖明可
P32-44 谢欣悦
P45-56 王悦

# week3

- 做完ipynb的1-13

- 做100_Numpy_exercise_with_hint. rmd

- 看scipy. pdf（翻译分工：王悦P1-14；谢欣悦P15-31），对应视频为16，17。并做scipy_exercise. rmd。

- 看视频作业讲解

# week4

- 看第一次发的PPT

- 看书 王斌会python数据分析基础 第三章第四章（pandas基础知识）以及对应的PPT和视频,并敲相应的练习代码，命名为practice

- 完成第二次作业，命名为zuoye2

- 代码文件上传至week4-Pandas中，学习问题写在notes. rmd中

# week5

- 视频看完pandas

- Pandas. pdf看完。翻译分工：1-14谢欣悦,15-27王悦,28-39廖明可,40-50梁依婷,51-63陈瑶（周三之前完成以上内容）

- 完成练习（01-06），在Week-4 Pandas文件夹中，分别在各自文件夹中新建pandas_exercises_with_data上传作业，注意不要上传data文件。（周六晚前完成）

# week6

- 整理pandas作业，并完成剩下的内容。

- 完成第三次作业，命名为zuoye3，放入week4pandas中。

- 看04.pdf第二节 05.pdf及对应课本和视频 并敲代码命名为practice放入week5matplotlib中。

- 注册 kaggle，力扣https://leetcode-cn.com/

# week7

- 看zuoye3视频讲解。

- 看matplotlib. pdf并校验，分工如下：(P4-28廖明可;P29-52王悦;P53-76陈瑶;P77-100梁依婷;P101-125谢欣悦)

- 完成作业4，以及看完视频，命名为zuoye4。

- 完成matplotlib_exercise。

- （3.4两项作业放入Week5-Matplotlib中）

# week8

- 看视频lect2

- 看statsmodels pdf，并翻译，（分工P1-5廖明可，P6-10王悦，P11-15陈瑶，P16-20梁依婷，P21-25谢欣悦）

- 完成视频作业（线性模型），命名为zuoye5

- 完成statsmodels_exercise

# week9

- 看scikit-learnPDF，敲好相应代码，命名为practice.

- 翻译scikit-learnPDF，分工如下：（P4-50廖明可，P51-97王悦，P98-144陈瑶，P145-191梁依婷，P192-237谢欣悦）

# week10

- 修改翻译

- 完成练习（9道分类，2道回归）