1. Python编程基础
熟练掌握Python语法和标准库
理解面向对象编程、函数式编程、模块化编程
2. Web开发
熟悉Web框架如Django、Flask、FastAPI
前端技术如HTML、CSS、JavaScript
RESTful API设计和开发
数据库操作(SQLAlchemy、Django ORM)
3. 数据科学和机器学习
数据处理库如NumPy、Pandas
数据可视化工具如Matplotlib、Seaborn、Plotly
机器学习库如Scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch
数据分析和清洗
统计学和概率论基础
数据科学和机器学习项目
数据分析项目:使用Pandas和Matplotlib对某个数据集进行清洗、分析和可视化,生成有价值的洞察和报告。
推荐系统:构建一个基于用户行为数据的推荐系统,使用协同过滤或内容推荐算法。
图像分类:使用TensorFlow或PyTorch构建一个图像分类模型,对不同类别的图像进行分类。