了解编程语言 Python 的来龙去脉。学习者将探索 Python 的起源，了解 Jupyter Notebooks 和 Linux 的基础知识，包括语法和语义。建立基础之后，参与者将学习 Python 中数据结构的基础知识，然后探索函数、字符串操作、正则表达式、包和模块。课程最后介绍了数据可视化以及 Python 在生物医学数据中的应用。
模块
第一个模块将引导您了解使用 Python 进行编程的入门知识。它将让你了解 Python 的起源、Python 背后的一些简单性和哲学以及 Python 在生物医学数据科学中的应用和实用性。另外，还会介绍Jupyter Notebooks，并简单总结Python环境中Linux的基础知识。
第二个模块将引导您了解 Python 语法和语义的基础知识。它将让您了解 Python 标识符以及注释、缩进的重要性和括号和方括号的使用，以及引号、分隔符和 Python 保留字。此外，该模块还涵盖变量、对象和 Python 中的一些基本语义结构。
第三个模块将让您了解 Python 中数据结构的基础知识：列表、元组、字典、集合和集合。此外，该模块还重点介绍操作结构，特别是条件语句和循环。
第四个模块将带您了解函数的概念和语法、函数的类型、如何定义、记录和调用函数以及 lambda。此外，该模块将允许您了解 Python 中的字符串操作和正则表达式。
第五个模块将引导您了解 Python 中的包和模块。它将让您学习如何安装包和导入模块，以及在生物医学数据科学中使用包。该模块还涵盖了两个最广泛使用的 Python 包，NumPy 和 Pandas。这些已经成为对科学计算极为重要的必不可少的库。
第六个模块将引导您了解数据可视化，包括散点图和分类散点图、线图、方面图、箱线图、小提琴图、条形图、直方图、核密度估计图、联合图、线性回归图以及热图。
此外，鉴于编程的一个重要部分实际上是知道如何解释错误消息以及如何修复根本原因，该模块将允许您了解错误和异常。
本课程的最后一个模块重点学习 Python 在生物医学数据分析中的潜在应用。它旨在帮助您更多地了解使用 Python 进行统计分析，包括描述性分析、假设检验和统计模型。
此外，该模块还将教您机器学习的原理。它将概述什么是机器学习、现有的学习类型、如何解释结果以及如何评估模型性能。
