赣州Python培训班
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赣州Python培训相关知识:
你需要了解哪些Python知识
学习Python,你需要了解哪些Python知识?从哪开始学起?首先,基础阶段,要了解的就是变量、编程规范、基础语法等等;其次就是数据结构,字符串、列表、字典、元组,这些也需要非常熟练,因为数据类型将贯穿你学习Python并且使用Python的始终。其次是Python函数及流程控制到Python实战。
1、如何高效学习Python?
我们今天来说自学Python,如何进行高效的学习。找一本浅显易懂,例程比较好的教程,或一套视频从头到尾看下去。不要看很多本,专注于一本;视频也是一样,不能看很多套,专注于一套视频。把里面的例程都手打一遍,搞懂为什么。然后去找实际项目练手。如果有 真实的项目的话会更好。可以找几个同学一起。这点一定要注意,真实项目不一定非要是商业项目。对自学的人来说,有人指点学习会更快。找到一个已经会python或者从事Python工作的人。问他一点学习规划的建议,然后在遇到问题的地方找他指点。这样会事半功倍。另外,除了学习编程语言,也兼顾补一点计算机基础,和英语。学习过程红,不但要学写代码,还要学会看代码,更要会调试代码。读懂你自己程序的报错信息。再去找些github上的程序,读懂别人的代码。
2、需要学习哪Python技术?
Python的很多的就业方向,每个就业方向需要学习掌握的技术并不一样:
Python基础:需要熟悉Linux操作系统、linux常用的命令、vim编辑器、Ubuntu、python基础、注释和python2的中文问题、变量以及类型转换、标识符、关键字以及驼峰命名法、输入输出和运算符、条件和循环语句;
Python数据分析:从数据爬取,到编程可视化,主要学习Python 数据处理与可视化,项目实战;
Python网络爬虫:爬虫基础知识和软件准备、HTTP和HTTPS的学习以及requests模块的使用、retrying模块的使用和处理cookie相关的请求、数据提取方法值json、数据提取值xpath和lxml模块的学习、xpath和lxml模块的练习;
Python人工智能:人工智能入门、Python基础与数据科学库、机器学习入门;数据科学与人工智能必备基础:高等数据基础、线性代数、概率与统计;百度人工智能平台AI技术、深度学习入门。
3、学Python必备的知识有哪些?
学Python必备的基础知识:主要数据类型、算数运算符、比较运算符、布尔型、特殊字符、文件的读与写、文件与文件夹的处理、字符串操作、字符串的方法、列表操作、字典操作、字典方法、列表方法、条件语句、异常处理、循环、循环控制程序、运行外部程序、函数、模块、包等等。
Python工程师就业面广 人才需求量大
就业薪资高 |
市场前景好 |
人才缺口大 |
分布范围广 |
拥抱人工智能时代 用科技点亮未来
机场、高铁站刷脸进站,瞬间完成身份认证;人脸登录、人脸支付安全又方便 |
数据显示,人工智能技术助力自动驾驶创建一个新的万亿级市场 |
机器理解人类语言,实现人机对 |
Python是进入人工智能行业首选的编程语言,它适合进行人工智能、数据分析、爬虫、互联网等项目开发、各种库、 各种相关联的框架都是以 Python作为主要语言开发出来的。 |
提升Python开发技能 打通多重晋升渠道
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
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。 | ||
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 | ||
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 | ||
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 |
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