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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。 |
什么是装饰器?装饰器的作用
装饰器的本质就是闭包函数。装饰器。只能装饰callable对象。装饰器作用:在不改变函数或者类的源代码基础上,添加额外功能。装饰器:统计运行时间装饰器、记录日志的装饰器。
为什么要学Python开发培训
如今全球的疫情风波仍未结束,全球市场环境不容乐观,这时Python开发行业仍保持着高薪高量的状态,自然受到非常多人的青睐。无论你是处于什么状态下学习Python技术,其目的多是为了就业,改变现在的生活质量,寻求稳定的工作和生活。恰好Python培训能够通过短时间的培训学习来实现这个愿望。现在市场企业更多的是需要有项目开发经验的技术人才,减少培养新人的成本,因此也就促进了it培训行业的发展,通过培训的学员,只要自己认真努力,都是能够达到企业的招聘要求的。
Python可以开发APP吗
当然可以了,python作为计算机语言,很多人对python的印象只能用来开发网站,编写爬虫等等,那么可以用python来开发app吗,答案是肯定的,但是对于安卓来说不支持原生python进行开发,而需要其他中间件或者库来进行开发,比如:1、kivy开源框架,kivy是一个跨平台的python开发框架,使用python进行编写。2、使用PythonForAndroid、CLE、Wrapandroid三个组件搭建一个可以在安卓平台上使用python开发界面的应用程序,提供了一个交互的通用接口,还可以调用安卓的类使用。
python TKinter的消息传递机制
1、自动发送事件/消息。 2、系统负责将消息发送到队列。 3、绑定/设置相关组件。 4、后端自动选择感兴趣的事件并做出相应的反应。 5、消息格式<[modifier-]---type-[-detail]>。
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。
基本构成
Python中一切皆对象,数字、字符串、元组、列表、字典、函数、方法、类、模块等等都是对象。不同的编程语言以不同的方式定义“对象”。 某些语言中,它意味着所有对象必须有属性和方法;另一些语言中,它意味着所有的对象都可以子类化。在Python中,定义是松散的,某些对象既没有属性也没有方法,而且不是所有的对象都可以子类化。
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