【Udemy中英字幕】Integrated Web and Data Skills: Build, Analyze ,and Innovate

综合网络和数据技能：构建、分析和创新

全栈数据解决方案：学习 Web 开发、数据科学、分析和数据库。

讲师：Bluelime Learning Solutions

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您将学到什么

• 了解前端 Web 开发的基础知识，包括 HTML、CSS 和 JavaScript。
• 通过深入了解 HTML 元素、属性和页面结构来构建响应式网页。
• 应用 CSS 样式技术来设计具有视觉吸引力且用户友好的网站。
• 使用 JavaScript 创建交互式网页，实现时钟、计算器和测验等动态功能。
• 使用Django框架实现全栈Web应用程序，包括前端和后端组件。
• 为 Web 开发项目设置和管理虚拟环境。
• 建立数据库连接并使用 SQL 在 Web 应用程序中存储、检索和管理数据。
• 为安全的 Web 应用程序创建和配置用户身份验证系统。
• 在 Web 应用程序中开发 CRUD 功能（创建、读取、更新、删除）。
• 在 Django 中构建和使用自定义表单以增强数据处理。
• 使用 SQLite 有效地设计、实现和查询关系数据库
• 理解并执行 SQL 查询以从数据库中检索、过滤和排序数据。
• 应用高级 SQL 命令，如连接、子查询和聚合函数。
• 在数据科学和数据分析项目中使用 Jupyter Notebook 进行 Python 开发。
• 使用 Pandas 执行数据操作来清理、过滤和组织数据。
• 使用 Matplotlib 和 Seaborn 等 Python 库有效地可视化数据。
• 实施数据预处理步骤，如处理缺失数据和编码分类变量。
• 了解机器学习的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习。
• 加载并探索数据集以准备进行模型训练。
• 设计和选择用于构建预测模型的特征。
• 训练和评估机器学习模型，包括逻辑回归和决策树。
• 使用模型评估指标，如准确性、混淆矩阵和分类报告。
• 构建交互式数据可视化仪表板，清晰地传达见解

探索相关主题

• 全栈 Web 开发
• Web 开发
• 发展

要求

• 基本计算机技能：熟悉操作系统（Windows、macOS 或 Linux）、文件管理和软件安装。
• 计算机：一台笔记本电脑或台式电脑（Windows、macOS 或 Linux），至少配备 4GB RAM 和现代处理器，但对于数据科学任务，建议使用 8GB 或更多。
• 可靠的互联网连接

描述

在当今数据驱动的世界中，构建和分析数字解决方案的能力非常有价值。“综合网络和数据技能：构建、分析和创新”是一门综合课程，旨在让您掌握网络开发、数据分析、机器学习和数据库管理方面的多种技能。无论您是有抱负的开发人员、数据分析师，还是希望深入技术行业的人，本课程都将指导您从基础概念到高级的实际应用。

本课程从使用 HTML、CSS 和 JavaScript 的核心前端 Web 开发概念开始，使您能够创建具有视觉吸引力的响应式网站。您将探索 Web 的结构、关键工具和 HTTP 等概念，从而了解互联网的运作方式。在本节结束时，您将能够轻松构建网页、实现交互元素并设计用户友好的布局。

在建立了强大的前端基础后，您将使用流行的 Python 框架 Django 进行全栈开发。在这里，您将学习后端开发，包括如何处理用户身份验证、通过数据库管理数据以及将前端界面与服务器端逻辑集成。通过构建完整的任务管理应用程序，您将获得创建成熟的数据驱动型 Web 应用程序的实践经验，为您应对现实世界的开发挑战做好准备。

然后，课程将重点转移到数据库管理，介绍 SQLite 的 SQL 和数据库基础知识。您将探索如何高效地存储、检索和管理数据，使您能够自信地使用关系数据库。本部分将巩固您对数据组织、SQL 命令和数据库操作的理解，这对于任何以数据为中心的项目都至关重要。

除了 Web 开发和数据库技能外，本课程还深入介绍如何使用 Python 和 Pandas 进行数据分析和可视化。您将学习如何操作、清理和可视化数据以发现见解，为您从事需要分析解决问题技能的工作做好准备。本部分重点介绍处理真实数据的实用技术，让您能够创建有意义的数据报告和可视化。

最后，您将探索机器学习基础知识，包括监督学习和无监督学习、数据预处理和模型训练。您将使用数据集来创建预测模型、评估其性能并将机器学习解决方案集成到 Web 应用程序中。在本课程结束时，您将对机器学习概念以及如何应用它们来解决实际问题有扎实的掌握。

每个部分都以最后部分为基础，从初级概念无缝过渡到高级应用。通过实践项目、互动课程和真实案例，您将获得令人印象深刻的作品集，并有信心应对复杂的网络和数据挑战。

课程优势：

1. 综合技能组合：获得跨 Web 开发、数据科学、机器学习和数据库管理的多种技能组合。这种综合方法可帮助您在跨职能团队中工作并在各种角色中表现出色。

2. 实践性、基于项目的学习：参与实践项目，例如构建任务管理应用程序、创建交互式测验、开发计算器等。这些项目使您能够以实践方式应用理论知识并建立令人印象深刻的作品集。

3. 真实世界的应用：本课程不仅仅是孤立地教授技能；您还将学习如何结合网络和数据技能来创建数据驱动的应用程序，分析数据以进行决策，以及实施增强用户体验的机器学习模型。

4. 热门技术：掌握行业标准工具和语言，例如 HTML、CSS、JavaScript、Python、SQL 和 Django，以及数据分析库（例如 Pandas）。了解这些工具对于各种技术角色都很有价值。

5. 适合初学者的方法：本课程从基础知识开始，逐步深入到更复杂的主题，适合没有编程经验的学习者。每个部分都建立在上一部分的基础上，因此您可以按照自己的节奏学习并逐步增强技能。

6. 就业准备技能：本课程涵盖开发和数据技能，可帮助您为 Web 开发人员、数据分析师、机器学习工程师和数据科学家等职位做好准备。广泛的课程确保您已准备好应对当今科技行业的多方面挑战。

7. 作品集开发：通过真实项目构建作品集，展示你在全栈开发、数据分析和机器学习方面的技能。在申请工作或自由职业项目时，这个作品集将非常有价值。

本课程非常适合有抱负的 Web 开发人员、数据分析师、数据科学家以及任何希望转型到技术领域或拓展高需求技能专业知识的人。加入我们的旅程，一起构建、分析和创新，让自己拥有在以数据为中心的世界中取得成功所需的工具和信心。

本课程适合哪些人：

• 初级 Web 开发人员希望通过 Python 和 Django 在 HTML、CSS、JavaScript 和后端开发方面打下坚实的基础。
• 有抱负的数据分析师和数据科学家希望通过数据处理、可视化和机器学习方面的实践经验来扩展他们的数据技能。
• 有兴趣转行进入科技领域的职业转换者，特别是网络开发、数据分析或机器学习等领域，他们寻求通过循序渐进的指导课程来学习基础和高级技能。
• 计算机科学、工程、数学或类似领域的学生和应届毕业生，他们希望增强对网络技术和数据技能的了解，以提高自己在就业市场上的竞争力。
• 早期职业 IT 专业人士（例如初级开发人员、软件实习生），旨在在 Web 开发、数据科学和数据库管理方面建立更多样化的技能。
• 对创建网站、分析数据以及以结构化且易于理解的形式学习机器学习感兴趣的技术爱好者和业余爱好者。