8 最佳 Python 初学者在线课程（2026）
编辑团队
Python 是技术领域应用最广泛的编程语言之一。学习它可以帮助你在人工智能、数据科学、自动化、Web开发和软件工程等领域发展职业生涯。合适的课程可以帮助你理解概念、练习编码并应用所学知识。 Python 解决实际问题。本文将介绍一些在线课程，帮助您选择符合自身目标、经验和时间安排的课程。
我们利用课程提供商的信息，对课程设置、学习形式、证书、评分、先决条件和报名方式进行了比较。这份清单涵盖了面向初学者、中级学习者和有志成为数据专业人士的免费和付费课程。每项推荐都详细说明了课程内容、适合人群和局限性。ping 您在不依赖未经证实的说法的情况下做出明智的决定。 阅读全文...
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最棒的 Python 在线课程及证书
| 课程名称 | Provider | 修读年限 | 评价 | 链接 |
|---|---|---|---|---|
| 应用数据科学 Python 专业化 | 密歇根大学 Coursera | 每周 3 小时，共计 10 个月 | ⭐4.5 | 立即报名>> |
| 简介 Python 代码编程 | 宾夕法尼亚大学 Coursera | 每周10小时，持续3周 | ⭐4.6 | 立即报名>> |
| Python 适合所有人的专业化 | 密歇根大学 Coursera | 每周 2 小时，共计 10 个月 | ⭐4.8 | 立即报名>> |
| 深入了解 Python 与科迪 | 科迪 | 自定进度 | ⭐4.5 | 立即报名>> |
| Python 3 编程专业化 | 密歇根大学 Coursera | 每周 3 小时，共计 10 个月 | ⭐4.8 | 立即报名>> |
1) 应用数据科学 Python 专业化 (Coursera)
规格： 持续时间： 每周10小时，持续3个月 | 完成证书： 是的 水平： 中级| 培训班： 5 | 评分： 4.5
应用数据科学 Python 密歇根大学开设的这门五门课程的专业课程，面向已经掌握基础知识的学习者。 Python课程内容涵盖从使用 pandas 进行数据处理到绘图和图表绘制、应用机器学习、文本挖掘和社交网络分析，每门课程都有编程作业。
该专业方向旨在帮助学习者增强以下能力： Python 以及数据科学技能。课程提供灵活的自主学习进度安排，并以英语授课，同时提供 24 种语言可选。编程作业、测验和应用项目巩固每门课程所涵盖的概念。基础 Python 或者建议在开始之前具备编程经验。
Wat leert u?
- 掌握推论统计： 你将学习推断统计学的基础知识，它使你能够根据样本数据对总体进行推断。这项技能可以帮助你检验假设、估计数据属性并得出结论，从而为你的分析和研究提供基于数据驱动的决策。
- 数据可视化技术： 你将学习如何根据你的特定需求选择最合适的数据可视化方法。有效的可视化在清晰地传达数据洞察方面发挥着关键作用，而选择正确的方法可以显著提高 提高清晰度 并在分析中做出决策。
- 机器学习数据分析： 机器学习在数据分析中可以帮助我们发现隐藏的模式并预测未来趋势。这些技术能够让您更有效地处理和分析大型数据集，从而提供可用于改进决策和实现自动化的宝贵见解。
- 探索社交网络连通性： 你将学习图论如何帮助你探索和理解社交网络中的连接。这种方法可以帮助你分析实体之间的关系，发现隐藏的模式，并更好地理解社交媒体、网络和组织等复杂系统。
- 图论实践： 图论是可视化和研究系统中各个组件之间关系的完美方法。这种方法可以帮助你 分析网络 和互动，这使得它对于检查社交媒体平台、交通系统甚至互联网本身特别有用。
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如何报名参加应用数据科学课程 Python
- 步骤1） 打开专业化页面 Coursera.
- 步骤2） 点击“免费注册”按钮并使用您的电子邮件创建一个帐户。
- 步骤3） 通过应用数据科学开始你的学习体验，深入了解课程 Python 专业化内容。
2) 简介 Python 代码编程 (Coursera)
规格： 持续时间： 每周10小时，持续3周 | 完成证书： 是的 水平： 初学者 | 模块： 4 | 评分： 4.6
简介 Python 宾夕法尼亚大学的编程课程面向完全零基础的初学者教授核心编程知识。该课程包含四个模块，涵盖安装等内容。 Python 3、数据类型和运算符、控制流、编写自定义函数和使用数据结构。
课程时长约三周，每周10小时，包含12项评分作业，用于检验学员对每个主题的掌握程度。完成所有评分作业的学员可获得可分享的证书。
Wat leert u?
- 数据类型和 Opera目的: 理解数据类型和运算符 Python 它允许你对各种类型的数据进行操作和处理，这对于编写高效的代码至关重要。掌握这一概念能帮助你更高效地处理不同的数据，从而提高程序的可靠性。
- 了解控制流： 控制流 Python 决定代码的执行顺序。通过掌握循环和条件语句等结构，您可以控制程序的执行流程。这对于创建更具交互性和用户响应能力的应用程序非常有用。这使您能够做出决策并重复执行操作，从而提高代码的多功能性。
- 使用函数： 函数是 Python 程序，帮助ping 你整理代码，消除冗余，并且 提高可读性它们使代码模块化，从而更容易维护和调试。
- 安装 Python 3: 安装 Python 并设置环境确保您使用正确版本的 Python 并避免兼容性问题。最好的入门方法是下载 Python 3. 正确设置你的环境。这一步对于创建稳定的编码基础至关重要 Python.
- 编写并运行示例 Python 程式： 编写并运行一个简单的 Python 通过程序 Python 解释器是获得实践经验的绝佳途径。它能让你立即看到结果，从而帮助你更快地调试代码。
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如何报名参加 Python 编程课程？
- 步骤1） 前往“介绍”部分 Python 编程课程页面 Coursera.
- 步骤2） 点击“免费注册”按钮并使用您的电子邮件创建一个帐户。
- 步骤3） 通过学习入门课程开始您的学习体验 Python 编程内容。
3) Python 适合所有人的专业化 (Coursera)
规格： 持续时间： 每周10小时，持续2个月 | 完成证书： 是的 水平： 初学者 | 培训班： 5 | 评分： 4.8
Python 来自密歇根大学的每个人都从零开始教授编程。查尔斯·塞弗伦斯首先从安装开始。 Python 首先讲解基本语法，然后涵盖数据结构、网络应用和Web数据以及数据库。毕业设计项目将这些技能结合到一个数据检索和可视化项目中。
该专项课程采用自主学习模式，完全在线授课，每门课程都包含视频、阅读材料、评分测验和编程作业。课程提供多种编程语言版本，适合零编程经验的学习者。
Wat leert u?
- Python 安装基础知识： 安装 Python 编写你的第一个程序是精通这门语言的关键一步，也是入门编程最简单的方法之一。
- 理解 Python 语法： 狂欢节ping Python对于任何开始编程之旅的人来说，编程语言的基本语法和结构都至关重要。这些概念也是学习更高级主题的必要条件。 Python 和其他语言。
- 使用变量 Python: 变量对于有效地存储、检索和计算数据至关重要。
- 利用函数和循环： 函数和循环是 Python 它们对于提高代码效率大有裨益，掌握它们对于任何学习编程的人来说都至关重要。 Python.
- 数据检索与处理： 学习如何通过 API 和网络爬虫收集数据ping在毕业设计项目中，需要使用数据库并创建可视化图表。
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如何报名 Python 适合所有人
- 步骤1） 头部到 Python 面向所有人的专业课程页面 Coursera.
- 步骤2） 点击“免费注册”按钮并使用您的电子邮件创建一个帐户。
- 步骤3） 通过开始学习体验来深入了解课程 Python 适合每个人的专业化内容。
4) 深入了解 Python 与科迪 （科迪）
规格： 持续时间： 自定进度 | 完成证书： 是的，免费 | 水平： 初级到中级 | 结构体： 3 个部分和 6 个项目 | 评分： 4.5
分摊账单计算器虽然是个小项目，但它能让你有机会同时运用变量、输入和算术运算。这就是 Coddy 的魅力所在。 Python 课程：这些概念会引导你构建程序，你可以在学习的过程中逐步构建它们。你可以编写和运行程序。 Python 在您的浏览器中即可使用，因此在第一节课之前无需安装任何软件。
课程从……开始 Python 首先讲解基础知识，然后过渡到逻辑、数据收集和面向对象编程，并通过诸如每日开支之类的项目进行实践。 tracker 和通讯录。 Less课程包含讲解、编程挑战和测验，如果遇到难题，还可以向人工智能寻求提示。此外，每完成一个章节，您都会获得一份免费的、可验证的证书。
Wat leert u?
- Python 基本： 变量、数据类型、运算符、条件、循环和函数。
- 程序逻辑： 结合比较、布尔运算符、条件和循环，创建能够响应不同输入的实用程序。
- 类别： 使用列表、字典、集合、字符串和其他常用数据类型高效地存储和处理相关值 Python 数据结构。
- 面向对象 Code: 使用类、对象、方法、继承以及不同软件组件之间的结构化关系，清晰地组织可重用的程序。
- 实际项目： 使用计算器应用每个部分的内容， trac从零开始构建的 kers、联系人簿、测验和其他小型程序。
定价：
课程和章节证书免费。免费套餐每日用量有限制；另有付费升级选项。
5) Python 3 编程专业化 (Coursera)
规格： 持续时间： 每周10小时，持续3个月 | 完成证书： 是的 水平： 初学者 | 培训班： 5 | 评分： 4.8
Python 密歇根大学的3级编程课程是一个包含五门课程的专项课程，从变量和循环入手，逐步深入到lambda表达式、面向对象编程以及API和第三方库的使用。最后一门课程会运用这些技能完成一个项目，该项目使用Pillow、Tesseract和OpenCV库进行图像处理和文本提取。trac化。
这套课程采用自主学习模式，包含视频讲座、阅读材料、练习测验和编程作业，并提供反馈。评分测验可以帮助你了解在继续学习之前，哪些方面需要加强练习。
Wat leert u?
- 利用 API 和库 Python: Python 3 支持各种第三方库和 API，可将其集成到您的项目中。最好使用这些库来优化您的编码工作流程。
- 使用 Pillow 进行图像处理： Pillow 可以轻松处理图像文件 Python从打开和查看到高级编辑，它都是最佳的图像处理库之一。对于任何从事图像处理工作的人来说，它都是不可或缺的。 Python.
- Tesseract OCR 具有 Python: Tesseract 库允许您执行以下操作：trac利用光学字符识别（OCR）技术从图像中提取文本。这是其中一种方法。 最有效 任何想将 OCR 融入到他们的 Python 项目。
- 使用联系表处理面部： 使用联系表，您可以使用以下方式裁剪和处理图像中的面部 Python这种方法非常适合涉及大规模人脸识别或照片管理的项目。
- 测试与调试： 练习识别错误并编写自动化测试，以确保 Python 程序更可靠、更易重用、更易于维护。
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如何报名 Python 3 编程专业化证书？
- 步骤1） 头部到 Python 3. 编程专项课程页面 Coursera.
- 步骤2） 点击“免费注册”按钮并使用您的电子邮件创建一个帐户。
- 步骤3） 通过开始学习体验来深入了解课程 Python 3 编程专业化内容。
6) 速成课程 Python (Coursera)
规格： 持续时间： 每周10小时，持续2周 | 完成证书： 是的 水平： 初学者 | 模块： 5 | 评分： 4.8
速成课程 Python ，来自 Google 这是一门面向想要编写实用脚本的初学者的课程。它涵盖了…… Python 语法、函数、循环、字符串、列表、字典和 Python 对象。交互式练习和真实世界示例演示了不同的编程结构如何协同工作以…… 解决实际问题无需任何编程经验。
Wat leert u?
- 数据类型和值 Python: Python 提供多种数据类型，包括字符串、整数和列表。理解值的存储和处理方式是掌握的关键。 Python 节目。
- 使用条件和 Opera目的: 条件和运算符是控制流程的核心 Python 程序。这是为代码添加逻辑的最佳方式。
- 函数定义 Python: 函数是可重用的代码块，用于执行特定任务。它是管理复杂程序最有效的方法之一。
- 面向对象编程与类： Python的面向对象特性允许你将相关功能分组到类中。对于任何从事更大规模、更复杂项目的人来说，这都是一个至关重要的概念。 Python 项目。
- 错误处理 Python: 异常处理允许您管理错误并防止程序崩溃。它对于编写程序至关重要。 Python 程序强大且用户友好。
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如何报名参加速成课程 Python by Google?
- 步骤1） 前往速成课程 Python by Google 课程页面 Coursera.
- 步骤2） 点击“免费注册”按钮并使用您的电子邮件创建一个帐户。
- 步骤3） 通过速成课程开始您的学习体验，深入了解课程 Python by Google 内容。
7) Python 面向数据科学、人工智能和开发 (Coursera)
规格： 持续时间： 每周10小时，持续2周 | 完成证书： 是的 水平： 初学者 | 模块： 5 | 评分： 4.6
Python 面向数据科学、人工智能和开发领域 IBM 教 Python 面向完全零基础的初学者，重点讲解数据处理。它的五个模块涵盖以下内容 Python 基础知识、数据结构、文件操作、pandas 和 NumPy，以及通过 API 和 Web 爬虫收集数据。ping.
动手实践课程和 22 项评分作业可提供即时反馈，并提供多种语言的字幕。无需任何编程经验。
Wat leert u?
- Python 编程基础： 你将掌握 Python 基础知识，包括数据类型、变量、循环和函数。 Python 对于任何想要从事数据科学或人工智能开发工作的人来说，语法和结构都至关重要。
- 数据结构和集合： 课程内容 Python内置数据结构，例如列表、字典、集合和元组。这些知识是 数据科学的基础 需要经常处理大型数据集的应用场景。
- 使用 API 和 Web 服务： 您将学习如何使用 API 连接到 Web 服务并从中检索数据 Python这对于现代数据科学工作流程至关重要。
- 使用 Pandas 进行数据分析： 本课程将向您介绍用于数据操作和分析的 Pandas 库。Pandas 可以帮助您高效地清洗、转换和分析结构化数据。对于任何从事结构化数据工作的人员来说，这个库都至关重要。
- NumPy和文件处理： 学习如何使用 NumPy 数组，以及如何读取、写入和处理 CSV、JSON 和文本文件。 Python.
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如何报名 Python 数据科学、人工智能和开发课程？
- 步骤1） 头部到 Python 数据科学、人工智能与开发课程页面 Coursera.
- 步骤2） 点击“免费注册”按钮并使用您的电子邮件创建一个帐户。
- 步骤3） 通过开始学习体验来深入了解课程 Python 面向数据科学、人工智能和开发领域的内容。
8) 完成： Python 训练营从零到英雄 Python （乌迪米）
规格： 持续时间： 22 小时 23 分钟 | 完成证书： 是的 水平： 初级到中级 | 讲座内容： 170 | 评分： 4.6
完整的 Python Jose Portilla 的训练营课程 Python 本课程从基础知识讲起，涵盖面向对象编程、装饰器和集合模块等内容。课程包含170节课，其中包括井字棋和二十一点游戏等项目，并且课程同时使用…… Jupyter Notebook 和 .py 文件。
无需任何编程经验。课程包含编码练习、手机和电视上的终身访问权限以及结业证书，内容涵盖以下两方面： Python 2和 Python 3.
Wat leert u?
- 使用 Python: 德韦洛ping 像井字棋和二十一点这样的游戏允许你应用 Python 以寓教于乐的方式讲解概念。通过这些项目，你将学习到处理用户输入、实现游戏逻辑以及使用控制流构建程序结构等基本技能。
- 先进的 Python 特色： Python的高级功能（例如 collections 模块）提供了专门的数据结构，有助于更高效地管理复杂数据。学习使用 namedtuples、defaultdict 和 Counter 等工具，将使您能够以更少的代码和更大的灵活性解决实际的编程问题。这些功能是简化代码和提高性能的好方法。
- 在 Jupyter 笔记本电脑： 学习在 Jupyter 笔记本可让您设计 Python 交互式且易于使用的应用程序。图形用户界面 (GUI) 为程序添加按钮、文本框和菜单等元素，从而为用户创造更好的体验。
- 理解 Python 从头开始： 从基础开始，理解 Python的语法、数据类型和控制结构将给你一个 坚实的基础 在编程中。这是学习最简单的方法 Python 并确保你具备学习更复杂主题所需的必要知识。
- 面向对象编程（OOP）： 面向对象编程与类是一种强大的结构化方法 Python 代码。通过创建类和对象，您可以设计可重用且可维护的软件，这对于大型项目至关重要。它可以帮助您以反映现实世界概念的方式组织代码，并增强程序的模块化和可扩展性。
定价：
课程售价 29.99 美元，并提供 30 天退款保证
如何报名参加完整的 Python 新兵训练营课程？
- 步骤1） 前往完整版 Python Udemy上的训练营课程页面。
- 步骤2） 点击“立即注册”按钮并使用您的电子邮件创建一个帐户。
- 步骤3） 深入课程，从完整版开始你的学习体验 Python 新兵训练营内容。
什么是 Python?
Python 是一种通用编程语言，以其易读的语法和庞大的库生态系统而闻名。开发者将其用于自动化、Web应用程序、数据分析、人工智能、科学计算、测试和教育等领域。其解释型工作流程使初学者能够快速运行代码，而经验丰富的程序员则可以利用框架和专用软件包构建复杂的系统。
初学者可以使用我们的 Python 教程 通过结构化的课程复习语法和示例。课程提供循序渐进的讲解、练习和反馈，而教程则方便你在需要更多练习某个函数、集合或编程概念时，重新学习某个主题。
我们如何选择最佳 Python 课程？
At Guru99我们致力于提供可靠、准确且相关的信息。我们对比了各课程提供商公布的课程设置、学习形式、时长、评分、先修课程要求、项目、证书期限和报名方式。本文将阐述每门课程的优势、局限性以及目标受众，以帮助您做出选择。 世界上最好的 Python 与MYP课程衔接 根据您的经验、目标和时间安排。
- 专家讲师： 我们选择由经验丰富的专业人士授课的课程，以确保高质量的教学和行业相关性。
- 综合课程： 我们确保入围的课程结构合理，涵盖基础到高级 Python 概念。
- 学生反馈： 我们的团队根据学生的积极评价和来自世界各地学习者的高评分来选择课程。
- 动手实践： 我们选择了 Python 课程强调实践练习和项目以确保实际应用。
- 结业证书： 我们检查了每门课程是否提供可共享的证书，以及是否需要付费才能获得证书。
学习的意义何在？ Python 重要？
超越课堂 Python 它的优势在于一种语言可以支持多种技术方向。初学者可以从编写小型脚本入手，然后逐步深入数据分析、Web 开发、机器学习、测试或系统自动化，而无需更换基础语言。其易读的语法也让学习者能够专注于编程逻辑，而不是将大部分精力浪费在标点符号和样板代码上。
Python 仅仅掌握知识并不能保证找到工作。雇主还会考察你的问题解决能力、项目经验、调试技能、版本控制能力以及相关库的使用情况。选择包含编程作业或项目的课程，然后发布几个小程序来展示你的编程能力和解释能力。
Is Python 难学吗？
Python 对于初学者来说，编程语言通常比较容易上手，因为它的语法相对易读，而且只需少量设置就能编写出有用的程序。难点不在于记忆关键字，而在于学习如何将问题分解成多个步骤，选择合适的数据结构。 trac程序执行，并调试意外结果。
从变量、条件语句、循环语句、函数和集合入手。每次学习时都要编写代码，而不仅仅是观看视频。可以尝试一些小项目，例如计算器、文件管理器、费用管理工具等。 trac测验或考核应具有足够的复杂性，以发现知识漏洞，而不会让新学习者感到不知所措。
我可以学习 Python 没有任何编程经验？
是的。简介 Python 编程， Python 人人皆可学习 Python 与科迪一起， Python 3 编程速成课程 Python， IBM 课程及完整版 Python 所有训练营都接受零基础学员。大多数入门课程只需要掌握文件、文件夹、浏览器和文本编辑器的基本操作即可。
应用数据科学 Python 这是列表中的一个例外。该提供商建议使用基本功能。 Python 或者需要编程经验，因为它的第一门课程从数据处理和统计学入手，而不是全面介绍编程。如果这些概念不熟悉，建议先完成一门入门课程。
值得为此付费吗？ Python 课程？
有偿 Python 如果课程提供清晰的学习顺序、评分练习、实质性项目、导师支持或你所需的证书，那么它就值得学习。付费并不一定意味着课程更好，许多平台允许学习者在选择付费证书课程之前预览课程内容或开始注册。
付费前，请先将课程内容与你的目标进行比较。数据科学学习者需要统计学知识和 pandas 等库，而自动化学习者则需要脚本编写、文件管理、应用程序接口和错误处理方面的知识。选择能够弥补你明确技能差距的最小课程。
学习需要多长时间 Python?
你可以理解基本概念 Python 通过几周的规律练习，语法基本可以掌握，但独立使用这门语言则需要更长时间。如果学习者坚持编写代码，一两个月内就能熟练运用变量、循环、函数和集合等概念。数据科学、Web 开发、自动化或面试准备等方面的学习则需要额外的投入。
课程时长仅为预估时间。实际进度取决于您的先前经验、学习的坚持程度、练习难度以及您独立完成项目的频率。衡量进度的标准应该是您能够设计、调试和解释的程序，而不仅仅是完成的视频或获得的证书。
