深度学习小白入门路径 45 讲 0 基础 · 快速上手 · 为深度学习打底

Python 其实很简单
用最短路径快速入门

如果你准备体系化入门深度学习，但被 Python 劝退，这个专栏会带你从“第一行 Python”开始， 用清晰、低门槛的方式掌握深度学习最常用的编程基础：变量与控制流、数据结构、函数与模块、文件与数据处理。 目标只有一个：让你能看懂课程代码、能跟着敲、能改参数、能跑通一个完整的小实验。

你将获得什么 查看课程目录
学习建议：按目录顺序学习；每讲至少完成一次代码复现；把“变量 / 分支循环 / 数据结构 / 函数”当作深度学习代码的四块基石。

你将获得

面向“深度学习体系化入门”的最小必要集：学完就能用在后续课程里。

看懂深度学习代码的必备语法

掌握变量、条件判断、循环、函数与模块，让你能顺畅阅读训练脚本、数据处理代码与参数配置。

深度学习常见数据组织方式

重点掌握列表、字典、字符串等高频结构，理解样本、标签、batch、配置项在代码里的表达方式。

为 NumPy / pandas 做好“上手准备”

具备文件读写、CSV/Excel 基础处理与简单可视化能力，后续学习数据处理与训练日志分析更轻松。

适合人群

适合把深度学习当作主线的人：先把 Python 打底，再进入模型与训练。

深度学习 0 基础小白

准备体系化入门深度学习，但没有编程基础或被 Python 劝退，希望快速上手并能跟上课程代码。

非科班但想把深度学习学“成体系”

有学习动力，但缺少清晰路径与关键基础，希望用可落地的 Python 能力承接后续模型训练与项目实践。

准备进入数据处理与训练环节的人

希望先打牢 Python 基础，再学习 NumPy/pandas、数据加载、训练循环与实验记录等深度学习常用流程。

课程目录

模块 1｜语法与控制流基础 从第一行代码到分支、循环与实战
1–7
01. 初识 Python环境与语言概览
02. 第一个 Python 程序运行与基础输出
03. Python 语言中的变量变量与基本概念
04. Python 语言中的运算符表达式与运算规则
05. 分支结构条件判断
06. 循环结构重复与迭代
07. 分支和循环结构实战综合练习
模块 2｜常用数据结构 列表、元组、字符串、集合、字典
8–13
08. 常用数据结构之列表 - 1基础操作
09. 常用数据结构之列表 - 2进阶技巧
10. 常用数据结构之元组不可变序列
11. 常用数据结构之字符串文本与处理
12. 常用数据结构之集合去重与集合运算
13. 常用数据结构之字典键值映射
模块 3｜函数、模块与面向对象 从组织代码到抽象建模与应用
14–20
14. 函数和模块代码复用与组织
15. 函数应用实战综合训练
16. 函数使用进阶参数、作用域等
17. 函数高级应用更高阶技巧
18. 面向对象编程入门类与对象
19. 面向对象编程进阶更完整的模型
20. 面向对象编程应用实践场景
模块 4｜文件处理与常用应用 异常、序列化、Office/PDF/图像与通信
21–30
21. 文件读写和异常处理可靠性基础
22. 对象的序列化和反序列化持久化与传输
23. Python 读写 CSV 文件表格数据基础
24. Python 读写 Excel 文件 - 1基础操作
25. Python 读写 Excel 文件 - 2进阶处理
26. Python 操作 Word 和 PowerPoint 文件办公自动化
27. Python 操作 PDF 文件文档处理
28. Python 处理图像图像处理基础
29. Python 发送邮件和短信自动化通知
30. 正则表达式的应用文本匹配与提取
模块 5｜数据分析基础与可视化 环境准备、NumPy、pandas 与可视化
31–45
31. 数据分析概述从问题到数据
32. 环境准备工具与依赖
33. NumPy 的应用 - 1数组基础
34. NumPy 的应用 - 2进阶处理
35. NumPy 的应用 - 3常见计算
36. NumPy 的应用 - 4综合提升
37. 深入浅出 pandas - 1Series / DataFrame
38. 深入浅出 pandas - 2数据选择与清洗
39. 深入浅出 pandas - 3聚合与统计
40. 深入浅出 pandas - 4分组与透视
41. 深入浅出 pandas - 5合并与连接
42. 深入浅出 pandas - 6综合练习
43. 数据可视化 - 1基础图表
44. 数据可视化 - 2进阶表现
45. 数据可视化 - 3综合实践
备注：目录为静态展示，课程内容为会员专属；点击上方“点击进入专栏”进行访问。