课程介绍：
如果你是零基础的Python学习者，以下是一些建议来帮助你高效地进行科研工作：
学习基础知识：首先，你需要掌握Python的基础知识，包括语法、数据类型、变量、条件语句、循环语句等。你可以通过在线教程、视频教程或者参考书籍来学习基础知识。
实践项目：在学习的过程中，尽量通过实践项目来巩固你的知识。可以选择一些小的实践项目，例如编写一个简单的计算器、爬取网页数据等。这样可以帮助你更好地理解并应用所学的知识。
学习科学计算库：Python拥有许多强大的科学计算库，例如NumPy、SciPy和Pandas等。学习如何使用这些库可以帮助你在科研工作中更高效地进行数据处理和分析。
学习数据可视化：数据可视化对于科研工作非常重要，可以帮助你更好地理解和展示数据。学习使用Matplotlib和Seaborn等库可以帮助你制作各种类型的图表和可视化效果。
加入社区：加入Python的学习社区，例如GitHub和Stack Overflow等，可以帮助你与其他Python开发者交流经验，解决问题，并获得更多的学习资源和指导。
学会使用Jupyter Notebook：Jupyter Notebook是一个非常方便的工具，可以帮助你在同一个界面中编写代码、运行代码和展示结果。它还支持Markdown语法，可以帮助你更好地记录和分享你的科研工作。
持续学习和实践：Python是一个非常灵活和强大的编程语言，学习的过程是一个不断积累和实践的过程。不断学习新的知识，解决实际问题，并将所学的知识应用到科研工作中，才能不断提高你的能力。
记住，学习Python需要时间和耐心，不要急于求成。通过坚持不懈的学习和实践，你将能够在科研工作中高效地使用Python。祝你好运！
课程目录：
[P1]_1.1【试听 】临床研究中 Python 的应用.mp4
[P2]_【加餐】什么是函数，模块和包？.mp4
[P3]_2.1 零基础如何安装与使用 Python.mp4
[P4]_2.2 学习 Python 第一步：Python涉及到的数据类型讲解与实操(上).mp4
[P5]_2.3 学习 Python 第一步：Python涉及到的数据类型讲解与实操(下).mp4
[P6]_2.4 学习 Python 第二步：Python 涉及到的控制结构讲解与实操.mp4
[P7]_2.5 实战1：写出你的第一个 Python 程序.mp4
[P8]_3.1 单一文件操作：不同格式数据如何快速导入Python 进行处理？ 00_00_00-00_48_22_1.mp4
[P9]_3.2 批量文件操作：如何自动读取数据，并进行格式整理与合并？.mp4
[P10]_3.3 数据预清洗：如何自动查找缺失与重复数据，并进行删除或替换？.mp4
[P11]34数据提取与筛选如何自动通过位置标签条件进行数据筛选提取.mp4
[P12]35数据转换如何对数据进行离散化排序分列旋转等自动处理.mp4
[P13]36实战2让Python批量读取你的Excel文件并自动处理.mp4
[P14]41如何快速画出散点图与折线图并进行个性化调整.mp4
[P15]42操作篇如何快速画出散点图与折线图并进行个性化调整.mp4
[P16]43如何快速画出柱状图与饼图并进行自定义处理.mp4
[P17]44操作篇如何快速画出柱状图与饼图并进行自定义处理.mp4
[P18]45如何画出高分杂志常见的箱型图与组合图NumpyPandasMatplotlibTableOne等包.mp4
[P19]46操作篇如何画出高分杂志常见的箱型图与组合图NumpyPandasMatplotlibTableOne等包.mp4
[P20]47实战3让Python帮你可视化数据一个软件搞定文章数据图.mp4
[P21]51基础学习如何让计算机读懂病历.mp4
[P22]52病历结构化之思路与方法.mp4
[P23]53病历结构化之代码实现.mp4
[P24]54如何用python实现电子病历抽取操作篇上.mp4
[P25]55如何用python实现电子病历抽取操作篇下.mp4
[P26]56数据的综合处理匹配校验与提取.mp4
[P27]57数据的综合处理匹配校验与提取操作篇.mp4
[P28]58实战4让Python帮你自动读取与整理电子病历数据.mp4
[P29]59实战5特定描述病历综合数据提取.mp4
[P30]61网络爬虫技术介绍原理流程与应用情况.mp4
[P31]62爬虫基础学习网页的组成与结构.mp4
[P32]63第一步请求与内容抓取.mp4
[P33]64请求与内容抓取-操作篇.mp4
[P34]65第二步解析与信息提取.mp4
[P35]66解析与信息提取-操作篇.mp4
[P36]67框架与反爬机制.mp4
[P37]68实战6如何爬虫文献信息.mp4
[P38]69实战7如何爬虫数据信息.mp4
[P39]71Python与人工智能在医学领域的发展前景与应用.mp4
