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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。 |
Python可运行在那些平台
支持常见的主流平台，如AIX、HPUX、Solaris、Linux、Windows等，除Windows外常见的Unix、Linux平台均带有原生的Python，但版本一般较低。关于跨平台和他跨平台语言一样，要注意有些个别模块是单一平台特有的，整体的跨平台性还是很好的，不必为适应多平台写多套代码。
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）
自学Python开发要多久
一般学习Python的话，参加培训机构进行学习相对来说比较快一点，从入门到精通学习周期在5-6个月左右;如果是选择自学的话，需要根据自己的实际学习情况去确定要学习多长时间，一般自学这种情况是不确定的，可能是一年，甚至于更长。建议初学者先了解一下python目前主要用在哪些领域，能用来做啥，是否对这么方向感兴趣，再确定是否继续自学，这样有目标有动力去学，切忌上来就看语法，写几行代码就觉得已经掌握了。
Python中缩进的表达
Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译，以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且Python语言利用缩进表示语句块的开始和退出（Off-side规则），而非使用花括号或者某种关键字。增加缩进表示语句块的开始，而减少缩进则表示语句块的退出。缩进成为了语法的一部分。
Python的数据分析功能
Python 的数据分析生态系统很完善了，甚至看到很多研究者的讨论帖子都建议早点把研究工具迁移到 Python 生态系统。Numpy & Scipy、Pandas、matplotlib 是 Python 最基本数据分析的三驾马车，而 Jupyter notebook 则是分析的最基本交互式环境。作为一个 Python 数据分析入门者，我建议一定要熟练掌握这些基本工具。后续则可以学习更为强大的工具，如分布式计算 pyspark，机器学习、深度学习、神经网络等等，Python 都能找到成熟的包以供使用。
Python语言的应用
python语言的应用范围也是非常广的，越来越多的公司把python作为主要的开发语言，python主要被应用于哪些领域呢，1、数据科学，python的数据科学就包括了数据分析，挖掘等等。2、云计算，比如OpenStack。3、web开发，很多大型平台是在使用python。4、网络爬虫，使用python可以编写更为便捷的网络爬虫。5、系统运维，以及图形界面的开发。
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