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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。 |
python异常处理方法
Python异常处理方法为用try…except…结构,try/except语句用来检测try语句块中的错误,从而让except语句捕获异常信息并处理。每一个try,都必须至少对应一个except。 Python 的异常机制依赖 try 、except 、else、finally 和 raise 五个关键字。
Python是那个专业学的
学python的专业有软件工程、通信工程、物联网、人工智能、计算机网络工程、计算机信息技术、计算机科学与技术等专业。 Python是一门编程语言,是一门开源免费的脚本编程语言,它不仅简单易用,而且功能强大。Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
怎么选择python培训机构
选择培训机构学习python,可以让学员有很大技能方面的提升,那么该怎么选择恐怕的python培训机构,首先,看培训机构的课程有没有安排实践操作,利用实战项目来提升自身能力是很必要的。其次,看培训机构的课程有没有关键的技能。第三,看培训机构有没有老师答疑服务,有老师的指导和答疑,学习会更快。
Python 变量命名规则
1、变量名必须以字母或下划线字符开头 2、变量名称不能以数字开头 3、变量名只能包含字母数字字符和下划线(A-z、0-9和_) 4、变量名称区分大小写(age、Age和AGE是三个不同的变量)
Python是否可以完全代替Shell
完全可以,Shell的功能Python均可实现,而且代码量更少、结构更优、可阅读性更好,而Python可实现的功能Shell却不一定能,如运维中会用到的用于网络通信的Socket模块、用于WEB的Django框架、用于性能采集的psutil模块等,而且Shell对操作系统的命令依赖性较强,Python可在更大程度上规避。
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。
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