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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。 |
函数的定义
函数是指实现某个特定功能，可重复使用的代码块。函数的三个功能：函数功能、输入、输出。功能是指函数具备的某个功能，方便使用函数的人实现特定的事情；函数的输入端，可用于接收和调用的人接收函数需要处理的数据；函数的输出端，被用于将处理后的数据返回给使用的人。
什么是协程
协程：协程是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制。是一种异步IO。线程有自己的上下文，切换受系统控制；而协程有自己的上下文，但是其切换由用户控制，由当前协程切换到其他协程由当前协程来控制。缺点：无法利用多核资源。
Python培训机构师资重要吗
Python培训机构好不好，核心就是师资力量，如果只是照着课本念，那还是别选，因为Python这种编程语言，除了要掌握书本上的知识，实践经验也是极其重要的，一个好老师是可以教你一些方法技巧的。资深的老师能够看到我们在实际工作中会遇到哪些问题，提前讲解以规避问题，这些都是书本上的理论做不到的。
Python入门很简单
其实有编程基础的人，最快可以半天掌握 Python 的基本语法。我个人也建议 Python 作为开发者的第二语言。但是如果要熟练的使用 Python 还需要系统的学习。Python 的一些常用类库学习起来比 Python 本身难得多，比如常用的Numpy、Pandas ，需要通过系统的学习和练习才行。
Python运行速度如何
通常Java的速度比Python快些。Python调用C扩展除外（也可以直接用CPython）。对于Python速度太慢的批评，Python语言作者Guido van Rossum说：如果你开发的系统发现了性能瓶颈，通常最有效率的做法是找到出问题的代码块，用速度较快的语言如C或C++写一些代码替换该功能或该模块，而不是用C或C++重写整个系统，因为对大部分代码而言，语言的速度是无关紧要的。
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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