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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的就业方向
Python的应用领域非常广泛，比如Python数据分析、Python人工智能、Python开发、web全栈工程师、Python爬虫开发等等，每个领域需要学习的侧重点都不一样，最好先了解下各个领域具体的工作内容，看看自己更能胜任哪一种，对哪个领域有兴趣，再有侧重点地学习。
Python中缩进的表达
Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译，以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且Python语言利用缩进表示语句块的开始和退出（Off-side规则），而非使用花括号或者某种关键字。增加缩进表示语句块的开始，而减少缩进则表示语句块的退出。缩进成为了语法的一部分。
python程序结构有哪些
python的程序结构有三种，分别为：顺序结构、分支结构、循环结构。 顺序结构：按照编写的顺序一条条执行，即语句从上到下按顺序执行。 分支结构：只有满足一定的条件时才会执行相对应的程序模块，常用ifelifelse判断语句。 循环结构：只要满足条件就会不断的重复执行，常用while循环或是for循环。
Python可运行在那些平台
支持常见的主流平台，如AIX、HPUX、Solaris、Linux、Windows等，除Windows外常见的Unix、Linux平台均带有原生的Python，但版本一般较低。关于跨平台和他跨平台语言一样，要注意有些个别模块是单一平台特有的，整体的跨平台性还是很好的，不必为适应多平台写多套代码。
如何快速掌握Python
阅读官方文档即可满足日常需求，官方文档有中文翻译，更加方便学习。但这些都是基础的语法和常见的模块，Python学习重要的是模块，快速、高效的开发依赖的是模块的应用，站在前人的肩膀会省时省力的多。但学习武汉Python培训其实最重要的是学习模块，而非语法本身，Python的语法十分简单，只要大学学过C或者数据结构课程，甚至完全没学过的人也是可以轻松掌握的。掌握了语法已经可以实现Shell的功能。
Python能够胜任大数据吗
Python很适合做大数据相关的分析，内置的C编译的模块能应对常见的操作，个别极端的算法建议用C重写相关模块。Python本身的特点更多的是高效率的开发和简单的维护，速度交给C去吧，更多的问题其实出自写代码的人没有更好的使用，而不是效率不够高。比如排序，本来Python有非常高效的内置C编译的模块，却非要自己写算法，这样的结果不慢都是奇怪的。
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