连云港Python培训班
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Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,具有丰富和强大的库,Python已经成为继Java,C++之后的的第三大语言。特点:简单易学、免费开源、高层语言、可移植性强、面向对象、可扩展性、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等。Python是一门计算机程序语言,目前人工智能科学领域应用广泛。学员通过学习,掌握Python基础语法、面向对象编程与程序设计模式、PythonIO编程、Web页面开发、数据持久化开发、Linux运维开发、多线程爬虫、Scrapy框架、Go语言、NoSQL数据库,更好的提高Python知识技能。每个知识点都是以目前新版本的技术设计,每半年一更新,并经过多家软件公司的技术老师参与修订,以达到真正实用的目的,能够与软件开发公司所需要的开发技术相吻合。
Python——AI时代的主流编程语言
涵盖专属就业阶段强化课程
职业素养 综合剖析 | 学员就业能力 专业分析 | 定制个性化 就业服务 | 技术 面试题讲解 | 就业指导课 面试项目分析 |
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Python学习高频知识点
课程携手百度飞桨 打造人工智能硬核人才
优就业与百度飞桨达成合作 助力人工智能加速落地
1、课程融入百度飞桨研发科技 教学内容再造升级 |
优就业的Python+人工智能课程融入百度飞桨研发提供的深度学习课程、学习教材以及前沿技术。助你从0开始学习人工智能开发。 |
2、应用百度飞桨 AI Studio 实训平台 随时开展深度学习项目 |
百度飞桨AI Studio是针对AI学习者的在线一体化开发实训平台,提供学员学习、技术进阶等不同需求。掌握专项解决方案、接触AI服务。 |
3、学员可考取百度飞桨官方证书 |
优就业作为百度深度学习首批合作伙伴,学员毕业可参加百度认证考试且通过认证后可获得百度深度学习官方认证,颁发百度飞桨PaddlePaddle深度学习初级工程师认证,获得认证学员有机会入职百度系公司。 |
4、引入百度飞桨PaddlePaddle实训项目 参与人工智能火热未来 |
项目贯穿式教学,优就业课程引入百度飞桨前沿实训项目,涉及到手写数字识别、文本分类、图片验证码识别等多项人工智能技术。 |
优就业Python课程适合谁学
0基础转行人员 Python语言入门简单,开发高效,适宜零基础人员选择 | 应届大学毕业生 缺乏工作经验和技能,对未来没有明确目标与规划,期望通过学习数据课程进入IT行业的人员 |
数据开发技术爱好者 有较强逻辑思维能力,应对复杂业务场景处理,顺应时代趋势,对数据行业感兴趣的人员 | 有基础寻求系统提升者 具有一定的Python基础 需要掌握系統Python开发技术,在实际业务中如何应用的人员 |
计划转行人员 目前工作待遇不理想。市场上升空间有限或职业瓶颈期,各行业需要突破现状实现转行的 人员 |
从零起步 技术重难点深入剖析
1、Python核心编程 课程内容 Python基础语法 项目实战 Python高级语法 阶段考核 | 培养方向 1.掌握Python开发环境的配置,熟练使用IDE开发工具; 2.掌握语言的基础,运算符、表达式、流程控制、基本数据结构等的操作; 3.掌握函数式编程在生产环境下的应用; 4.掌握Python内置模块的使用; 5.掌握Python面向对象基本操作和在生产环境下的应用; 6.掌握Python装饰器、迭代器以及生成器的原理; 7.掌握Python文本文件二进制文件 |
培养方向 1.熟练掌握HTML、CSS常用标签及属性; 2.熟练掌握JS、jQuery基础语法; 3.掌握前端网站开发流程,掌握网站的基本结构; 4.理解语义化的本质,能够语义化地编写网页的结构; 5.能够使用BootStrap、Vue等当前流行的前端开发技术进行企业级前端页面的开发; 6.了解什么是数据库,掌握数据库的安装和配置 | 2、全栈开发基础 课程内容 HTML、CSS jQuery、Vue MySQL进阶 JavaScript MySQL使用 阶段复习及考核 |
3、全栈开发高级 课程内容 环境搭建、版本迭代 Django基础、 高级 Flask技术讲解 Django框架介绍 Flask框架概述 项目:果鲜生/OA系统 | 培养方向 1.掌握网站开发的流程和步骤; 2.掌握网站功能模块拆分,代码分析; 3.掌握Python?Django模板渲染技术; 4.掌握Django单元测试; 5.掌握Django二次开发; 6.掌握Django中间件开发; 7.掌握Django项目异步开发 |
培养方向 1.熟练使用Linux系统,并且能独立完成Linux系统下web项目部署; 2.根据需求熟练编写测试用例,熟练完成包括项目手工测试、自动化测试、接口自动化测试以及移动端自动化测试; 3.掌握网页抓取原理、requests模块使用; 4.掌握正则表达式、Xpath语法提取页面数据; 5.掌握如何进行模拟登陆; | 4、服务端部署与数据采集 课程内容 爬虫基础 爬虫高级 爬虫进阶 服务器开发及软件测试 阶段考核 |
5、数据分析和人工智能 课程内容 阶段内容导论 数据挖掘、数学与统计基础 数据分析 机器学习 深度学习 阶段考核 | 培养方向 1.掌握基础的数学知识,包括矩阵相关运算、概率论相关知识; 2.掌握numpy中数组的属性信息、各种创建方法、运算操作,以及广播机制的原理; 3.掌握pandas的基本数据结构(Dataframe和Series),以及相关的运算操作; 4.掌握pandas和excel.csv文件的灵活交互处理方式; 5.掌握统计分析、分组聚合 |
培养方向 HR对学员进行面试指导;讲师1对1技术指导学员项目及简历;讲师针对学员面试过程中遇到的问题以及知识的薄弱点进行1对1技术指导 | 6、就业指导 课程内容 就业指导 技术指导 |
Python培训资料
随着人工智能 大数据的火热 Python成为了广大科学家和普通大众的学习语言。在学习Python的过程中 有很多人感到迷茫 不知道自己该从什么地方入手,今天我们就来说一些新手该如何学习Python编程。以下是小编为你整理的如何让python实现机器学习
相信大多人在学习Python之前 肯定都自己了解过这门语言,也知道Python有很多的学习方向,比如说数据采集方向(爬虫),或者Web开发方向,也可能是最近特别火热的人工智能方向。每个方向所需要的技术都是不尽相同的,所以在我们学习完成Python的基础语法之后,一定要慎重选择自己之后的进阶方向。
如何让python实现机器学习
就像学习其他编程语言或者是学习一门外语一样 ,我们应该从Python的基础语法开始学习 ,了解什么是Python的变量 什么是循环 什么是函数,什么是模块。类等等。总之,基础是学习以后高级开发的基石。
学习完基础之后,我们肯定要进行一些简单的联系。文件的操作是我们不二的选择,因为无论是文本文件。XML格式的文件还是Office办公系列的文件。我们统称之为文件操作。
我们在学习文件操作的时候,要学习文件的写入和读取 以及了解各种文件之间的读写不同知识点。相信在学习完成之后,对于文件的操作 大家一定会得心应手。
选择操作系统
学习任何一门语言,选择操作系统,搭建开发环境是必不可少的。学习Python,这里推荐Linux系统,在Linux平台一般都是配置好Python开发平台,安装好系统就可以写程序。如果你选择windows,就要自己下载并配置好Python开发环境。【开发环境的选择】
选择一门重视大脑学习的书籍,在这里推荐《Head First Python》,这是我看过最注重大脑学习的书籍,对于新手入门极有好处。【书籍】
仔细阅读有关Python的书籍,好记心不如烂不同,一定要做笔记,过后回顾笔记。书上给出的练习,一定要做,并且争取全部弄懂。书上有的练习代码,一定要自己调试一遍,知其所以然。【看书练习】
每天的编码必不可少,既然选择学习编程,学习Python,坚持编码应该是必须做到的。没有代码积累,要写出高质量的代码,几乎不可能。【坚持编码】
在写过不少基础代码之后,可以去各大Python相关的网站阅读别人的代码,多阅读别人的也是提高自己的编码水平的很好途径,同时,有把自己的代码分享给别人阅读,一边互相交流促进。【阅读代码分享代码】
明确学习目标
最重要的是明白学python的目的是什么,是数据挖掘还是想刷个火车票啥的,是机器学习还是搞个小脚本装下,是想成为厉害的harker还是强大的web开发者。只有明白了目的,才有学下去的动力。
环境搭建。下载并安装好python及IDE,你需要明白什么是IDE,什么是命令行等,并配置好路径及环境变量。在这里推荐大家找下免费的pycharm,风格比较舒服,但是会比较慢。
明确学习目标
基础练习。没有编程基础的可以先过一下基础,可以找本书练,也可以在网上寻找视频练习。现在网络这么发达,应该加强在网上找答案的能力。
根据自己的目标去深耕。知识的学习都是由浅入深的,先掌握基础,再根据自己的目标去练习,才会有效果。不要三心二意,今天学十分钟爬虫,明天学5钟机器学习什么的。
不断练习,不断练习。量变到质变的过程。只有在敲代码的过程中才会遇到自己的问题,解决了就提升了。
提交一个 Web 表单
这个模块还有一个方法 urlencode 可以向 URL 传输数据。 urllib.parse 的一个典型使用场景是提交 Web 表单。让我们通过搜索引擎 duckduckgo 搜索 Python 来看看这个功能是怎么工作的。
>>> import urllib.request >>> import urllib.parse >>> data = urllib.parse.urlencode({'q': 'Python'}) >>> data 'q=Python' >>> url = 'http://duckduckgo.com/html/' >>> full_url = url + '?' + data >>> response = urllib.request.urlopen(full_url) >>> with open('/home/mike/Desktop/results.html', 'wb') as f: ... f.write(response.read())
这个例子很直接。基本上我们是使用 Python 而不是浏览器向 duckduckgo 提交了一个查询。要完成这个我们需要使用 urlencode 构建我们的查询字符串。然后我们把这个字符串和网址拼接成一个完整的正确 URL ,然后使用 urllib.request 提交这个表单。最后我们就获取到了结果然后保存到磁盘上。
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