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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+数据库知识
Linux概述、虚拟机安装、远程操作、常见命令、Python环境搭建及实战项目微信飞机大战ubuntu开发mysql数据库概述、安装、单表增删改查、外键约束、多表查询、Python操作mysql、mongoDB入门(下载、安装、创建数据库、创建集合、创建文档、域数据)、常见增删改查指令、聚合aggregate操作、mongoDB进阶(用户管理、备份和恢复、主从双备)、redis概述、安装、常见命令;
Python的缺点
单行语句和命令行输出问题:很多时候不能将程序连写成一行,如import sys;for i in sys.path:print i。而perl和awk就无此限制,可以较为方便的在shell下完成简单程序,不需要如Python一样,必须将程序写入一个。py文件。给初学者带来困惑:独特的语法,这也许不应该被称为局限,但是它用缩进来区分语句关系的方式还是给很多初学者带来了困惑。即便是很有经验的Python程序员,也可能陷入陷阱当中。运行速度慢:这里是指与C和C++相比。Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。
tuple 元组类型的定义
在定义多个数据内容时,可以选择使用List列表类型 还可以使用元组类型来定义, 元组和列表非常像,都时用于存储多个数据时使用 元组使用小括号进行定义(),列表使用中括号进行定义 元组的最大特点就是值不能被改变
Flask和django的区别
Flask:小巧、灵活,让程序员自己决定定制哪些功能,非常适用于小型网站。Django:大而全,功能极其强大,是Python web框架的先驱,用户多,第三方库极其丰富。非常适合企业级网站的开发。Django和Flask之间的主要区别在于Django提供了功能齐全的Model–View–Controller框架。其目的是简化网站开发过程。它依靠更少的代码,可重用的组件以及快速的开发。另一方面,Flask是基于做好一件事的概念的微框架。它不提供ORM,仅提供一组用于Web开发的基本工具。
python可以用于数据分析吗
python是可以用于数据分析的,首先就是要了解python语言的整体构架,其次可以一些基本的爬虫技术,进行数据的采集和分析。在分析阶段,要学习的就是数据分析的工具和数据分析方面的知识。最后就是要做到数据可视化,通过以上步骤的出来的数据进行展现。
Python入门很简单
其实有编程基础的人,最快可以半天掌握 Python 的基本语法。我个人也建议 Python 作为开发者的第二语言。但是如果要熟练的使用 Python 还需要系统的学习。Python 的一些常用类库学习起来比 Python 本身难得多,比如常用的Numpy、Pandas ,需要通过系统的学习和练习才行。
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