大学里的Python课程通常包括以下内容：

Python编程基础：

介绍Python语言的基本语法、数据类型、控制流、函数和模块等基础知识。

Python程序设计：

面向全校的工科类非计算机专业，帮助学生建立计算机程序思维，掌握基本编程知识，并重点要求掌握Python语言的语法规则和一些较为简单的算法。

Python编程与实践：

介绍Python编程的基础知识，并包含实际编程项目和实践，帮助学生将所学知识应用于实际情境中。

Python学习导论：

帮助学生掌握Python编程的基本概念和技能，并将其应用于实际情境中。

Python for Everybody：

密歇根大学专门开放给新生的必修基础课程，适合零基础的学生学习Python编程。

Python数据分析与挖掘：

专注于Python在数据分析和挖掘方面的应用，适合对数据科学和机器学习感兴趣的学生。

Python数据可视化简介：

面向完全初学者，教授如何使用Python理解复杂数据，并从数据中获得洞察力。

Python基础：

包括Python语法、数据类型、变量、运算符、控制流（条件语句、循环）、函数、模块、数据结构（列表、元组、字典、集合等内置数据结构）等。

面向对象编程：

类和对象的概念、属性、方法、继承、多态、封装等。

文件操作：

文件的读取、写入、追加，处理不同格式的文件（文本文件、CSV、JSON等）。

异常处理：

错误和异常的概念，使用try-except语句进行异常处理。

常用库和框架：

Python标准库中的常用模块（如os、sys、math、datetime等），第三方库（如requests、pandas、numpy、matplotlib等）。

网络编程：

Socket编程、HTTP协议、Web开发、数据库操作（SQLite、MySQL、PostgreSQL等数据库的使用）、Web开发（Flask或Django框架的使用）、Restful API开发等。

高级主题：

根据专业不同可能有所不同，如计算机组成原理、操作系统分类、B/S和C/S架构、Python编程规范、数值类型、运算符等。

特定领域课程：

如数据可视化、人工智能、全栈开发等。

建议学生根据自身兴趣和专业方向选择合适的课程，同时建议多参与实践项目，以巩固所学知识。