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python数据分析就业培训班让学员能快速搭建数据知识理论体系；100+项目场景案例，切实提升数据分析应用能力；1类常用可视化绘制模型，让数据报表变得高大上；5位全程教学辅助，让学习变得更轻松，入学即可签订含法律效力的有就业服务条款的培训协议，轻松实现从入学到入职。
因材施教课程设计 满足不同人员学习需求
OMO线上线下同步教学 因材施教分级教学
应届生/计算机专业 | 0基础转行拿高薪 |
刚毕业，想从事编程开发工作， Python简单易学且比较火 | 完全零基础，想学Python开发， 追求更高的升职加薪机会 |
我想技术进阶 | 提升工作效率 |
有其他编程基础或想要提升 Python技术，深入学习人工智能 | 找不到合适的学习方法及技巧， 学Python可以让工作更便捷 |
教学模式不断升级 培养优秀人才
与百度、华为共建合作 联合百度深度学习项目 基于真实行业场景开发 |
北美博士团队主导研发 科研成果转化教学案例 教学内容走在技术前沿 |
课程行业需求为导向 产业级实际项目教学 无缝衔接企业级项目 | |
前四阶段打好开发基础 深入学习人工智能开发 发展稳职位晋升无极限 |
多年Python课程打磨 降低人工智能学习难度 体系化学习 科学提升 |
循序渐进 从行业小白到架构师的蜕变
第一阶段 Python 语言核心编程 | Python核心、面向对象程序设计、Python高级、Python程序结构、Python函数式编程思想、集成操作框架 | 课程目标 1.学习Python核心语法、掌握Python核心技能； 2.掌握面向对象编程思想； 3.通过Python 函数式编程思想、实现集成操作框架。 |
第二阶段 系统高级编程 | Linux操作系统、数据处理、网络并发教程、multiprocessing进程模块、IO网络并发、并发编程方法 | 课程目标 1、熟练使用Linux常用命令和编辑工具 2、掌握python操作正则表达式的方法 3、掌握并发编程方法，多任务编程思想 |
第三阶段 互联网全栈开发 | 前端技术开发、Django web框架、Redis、Ajax、JSON开发、jquery对Ajax的支持 | 课程目标 1.熟悉项目开发流程、掌握需求分析方法 2.完成前后端分离电商网站的代码编写以及部署 3.熟练掌握软件系统缺陷评估理论、方法、流程 |
第四阶段 人工智能 | 机器学习基础、深度学习基础、计算机视觉（CV）、计算机视觉综合项目、自然语言处理（NLP）、PyTorc | 课程目标 1.掌握深度学习基本思想、常用算法、模型等 2.熟练使用OpenCV工具实现 各种图像处理技术 3.能利用深度学习平台实现DCGAN模型 |
Python培训机构推荐十家名单：（排名不分先后） 1、达内教育 2、汇智动力 3、火星时代 4、完美动力 5、博为峰 6、天琥教育 7、CGWANG教育 8、上海交大南洋学院 9、上元教育 10、火星人教育 注：以上内容来源与网络，仅供参考，排名不分先后 Python的培训机构并没有什么排名名单，全部都是网上随便编排的排名，并没有什么作用。 |
学习Python函数及流程控制
当你学到了Python 函数和控制语句的时候，就可以尝试去真正的解决问题了，学会如何实现判断和循坏，怎样把固定的功能模块封装成函数，这些都是保证写出代码的必要条件。函数主要学习定义，调用以及参数传递的方法，能够熟练地写出函数实现对应的不同功能，这个过程中比较注重细节，所以需要反复的练习。流程控制则是需要掌握条件语句和循坏语句，能在不同的场景下使用，知道判断和循环实现的过程，学完这些基本就差不多了。
大专学历可以学Python吗
当然可以学，如果感兴趣任何人都可以学习python。但如果从学历的角度来看，大专及以上是建议学的，如果是大专以下就不建议短期内以找工作为目的学习python了。这是由于目前python行业的招聘条件基本会卡在大专，如果是大专及以上的学历，那么就有很大概率满足企业的招聘条件，继而才有入职工作的可能;但如果是大专以下，很多企业招聘的条件就给卡死了。
库和模块
Python编程中的库和模块是Python编程的重要组成部分。Python拥有丰富的库和模块，可以帮助程序实现不同的功能，如科学计算、数据分析、Web开发等。在Python编程中，需要掌握常用的库和模块，以便进行编程操作。
List列表类型
列表用来表示一系列数据，例如：需要记录一组数字或其它数据 列表中存储的数据可以是任意类型的 在需要记录多个数据时，可以使用中括号进行定义 [], 并且每个数据之间使用逗号分隔 , 例如以下数据，定义了几组数字 列表中存储的每一组数据，称为元素 列表中存储的数据，可以通过下标的方式进行获取 那么列表中元素的值可不可以存储一个列表，称为 二级列表（二维列表） 或者 多级列表 （多维列表）
Python的类型
Python采用动态类型系统。在编译的时候，Python不会检查对象是否拥有被调用的方法或者属性，而是直至运行时，才做出检查。所以操作对象时可能会抛出异常。但是Python禁止没有明确定义的操作，比如数字加字符串。与其它面向对象语言一样，Python允许程序员定义类型。
数据分析数据挖掘
对于海量数据的处理是 Python 的强项。所以数据工程师的必备技能也是 Python。数据清洗非常方便。数据分析库Pandas提供了方便的 Api 让你对数据进行分析，结构化，图形展示。 Python 也提供了快速可视化工具诸如matplotlib、holoviews 等，让数据快速可视化。
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