零基础学习者求Udemy自学课程推荐：Python、AI工具及API开发等

一、Python基础核心（从零起步） #

• 《100 Days of Code: The Complete Python Pro Bootcamp for 202X》（Dr. Angela Yu）：你正在学的这个课程完全适配零基础需求，它用项目驱动的方式拆解基础语法、面向对象、常用库，从简单控制台程序到基础API调用都覆盖，能帮你快速建立编程思维，是入门首选。
• 《Python for Everybody》（Charles Severance）：如果觉得前者节奏偏快，这个可以作为补充。它更侧重底层原理讲解，把变量、循环、函数等核心概念讲得通透，能帮你打牢基础，避免后续学API和数据库时卡壳。

二、Excel数据库构建专项 #

• 《Excel VBA and Excel Macros Masterclass》（Chris Dutton）：要在Excel里搭建数据库，VBA是核心工具。这个课程从宏录制入门，到高级数据处理、自定义函数全覆盖，能帮你把Excel转化为可管理的数据库，还能和Python实现联动。
• 《Python Excel Automation: From Beginner to Pro》（Zakir Hossain）：直接对接Python+Excel的需求，教你用pandas、openpyxl等库读写Excel数据、构建数据模型，把普通表格转化为可操作的数据库结构，匹配你用Python管理Excel数据库的目标。

三、游戏追踪类API开发 #

• 《REST APIs with Flask and Python》（Jose Portilla）：Flask是轻量级Python框架，特别适合入门API开发。课程从路由设计、请求处理到数据库集成（如SQLite）全覆盖，能帮你快速搭建游戏追踪API的核心框架，实现游戏数据的增删改查功能。
• 《API Development with Django REST Framework》（Codemy.com）：如果后续想扩展API复杂度（比如用户认证、权限管理），Django REST框架更合适。课程从基础到实战，教你构建生产级API，适合项目迭代升级。

四、AI工具入门（适配项目需求） #

• 《Python for Machine Learning & Data Science Masterclass》（Jose Portilla）：覆盖基础机器学习算法和scikit-learn、TensorFlow入门，重点讲解数据预处理、简单预测模型，能帮你给游戏追踪API添加AI功能，比如用户游戏偏好推荐。
• 《AI for Everyone》（Andrew Ng）：虽不是纯Python课程，但能帮你建立AI核心思维，明确AI工具在游戏追踪项目中的应用场景，避免盲目学习技术。

学习顺序建议 #

1. 优先完成Angela Yu的基础课程，搭配《Python for Everybody》补牢底层逻辑；
2. 同步学习Excel相关的两个课程，一边练Python一边搭建Excel数据库；
3. 基础扎实后，开始学Flask的API课程，搭建游戏追踪API原型；
4. 最后根据项目需求，入门AI工具，逐步迭代功能。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ol Newbie