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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。 |
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。
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。
Python学习难不难
对于其他便于语言来说，python学习起来要简单很多，不过也要看每个人的学习能力，学习效率也是不同的，只不过相对其他集中编程语言来说，语法简单易学，并且功能强大。在学习python的时候一定要摆正心态，要一遍一遍的看书，并且要进行实战练习。
Python难学吗
Python的课程并不很难，尤其是跟着培训班的老师学习，效率就会更快，知识点更容易理解，基于此，大多数人都可能在6个月内学完Python课程并实现就业。如果你是零基础想要自学Python，也可以咨询一些专业的培训机构，领取一些学习资料和教学视频。
什么是pep8
pep8是python enhancement proposal的缩写，即python增强建议书，而8的话是特指PEP8时是有关代码风格的规定的代指。① 使用4个空格来缩进代码，不要用tab制表符，也不要tab和空格混用，对于行连接的情况。② 如果可以，注释单独占一行。单行代码：# ，多行代码：单三引号"""或多三引号""" """。③ 使用文档字符串，文档字符串使用三引号包裹。④ 运算符周围和逗号后面使用空格，但是括号里面逗号不加空格：a = f（1,2） + g（3,4）。⑤ 折行以确保其不会超过79个字符。这有助于小显示器用户阅读，也可以让大显示器能并排显示几个代码、文件。
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。
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