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在python的应用场景中，人工智能、机器学习、数据科学分析、机器人智能设备等都属于新兴行业，发展不到五年。这些产业将是未来互联网信息科学和工业技术的重要发展方向，它需要大量和长期的深入发展。这些开发在至少10年内取得了爆炸性的升级进展，因此一种语言可以完全覆盖甚至独立承担这些场景和应用程序的所有架构和开发。不得不说Python在未来会更好。
4大课程阶段 岗位核心技能一网打尽
| Python语言核心编程 | |||
Python核心 | 面向对象程序设计 | Python高级 | 二手房源信息管理系统项目实战 |
1. 学习 Python 核心语法、掌握 Python 核心技能 2. 通过算法培养编程思维、逐步建立解决问题能力 | 1. 掌握面向对象编程思想 2. 了解面向对象架构设计过程 3. 真实项目设计，了解软件多层架构设计思想 | 1. 掌握Python语言高级特性 2. 掌握Python语言文件类型以及文件操作 | 分析项目需求，理解项目算法，熟练掌握Python软件开发技术，深入理解Python语言精髓 |
| 全栈开发基础 | |||
| 后端开发基础 | 前端开发基础 | MySQL | 在线词典项目实战 |
1. 熟练使用Linux，对Linux服务器环境有基本认知 2. 掌握网络通信协议，利用系统提供的API编写网络程序 3.能利用API进行多任务并发编程，提升程序处理数据效率 | 1. 掌握Web程序基本原理及一般执行过程 2. 掌握HTML/CSS/Javascript等常用前端开发技术 3. 能利用前端开发技术进行Web应用页面编写 | 1. 掌握数据库的基本概念 2. 能够熟练应用SQL语句操作数据 3. 能够熟练使用MySQL数据库进行存储数据库设计能力 4. 能够使用Python语言操作MySQL数据库 | 1. 了解软件项目开发基本过程，各阶段主要任务及风险 2. 掌握项目需求分析方法，了解项目设计原则，能将项目需求转化为设计方案 3. 能综合利用本阶段所学习的数据库、网络编程、前端开发编写具有实际价值的项目 |
| 互联网项目实战 | |||
| Django Web框架 | Redis、Ajax | 第三方支付宝支付项目实战 | |
1. 掌握Python服务端软件开发的核心技术，能够独立完成服务端软件开发，深入理解Python开发服务端的软件精髓 2. 熟练掌握Django后端开发框架使用 | 1. 理解非关系型数据的思想及应用，掌握使用非关系型数据 Redis的开发技能 2. 掌握Ajax和JSON开发、使用方法，熟练进行编程 | 1. 熟悉项目开发流程、掌握需求分析方法、熟悉项目文档编写 2. 前后端分离的设计思想、完成 前后端分离的电商 网站的后端代码编写 | |
| 人工智能 | |||
| 机器学习基础 | 计算机视觉（CV） | 推荐系统 | 深度学习基础 |
1. 了解人工智能起源、发展过程及现状 2. 掌握Numpy/Matplotlib/Pandas等常用科学计算库的使用，能进行数组/矩阵快速处理，使用工具对数据进行可视化 3. 掌握机器学习基本思想、流程及常用方法 4. 理解并掌握回归问题、分类问题、聚类问题常用模型、特点、实现方法及应用 5. 掌握机器学习模型评估及优化方法 6. 熟练使用sklearn通用机器学习库 | 1. 掌握图像分类预处理技术、图像分类样本标注方法 2. 能利用图像分类理论、深度学习框架解决工程中的图像识别、分类问题 3. 掌握利用Tensorflow搭建神经网络、深层神经网络方法 4. 掌握图像分类原理，能利用该原理进行手写体识别、服饰识别 5. 理解常用图像分割模型 6. 能利用深度学习平台实现Mask RCNN、DeepLab V3+模型 | 1. 了解推荐系统的作用、发展历史、现状及趋势 2. 掌握常用推荐系统思想、原理及经典算法 3. 利用推荐算法及工具解决实际项目问题 | 1. 理解掌握深度学习基本概念 2. 理解深度学习基本理论、原理 3. 掌握经典卷积神经网络、循环神经网络模型结构及特点 |
3大能力体系 多维度培养技术全才
01、人工智能技术 |
02、数据分析技术 |
03、增值能力 |
原理与理论：机器学习、深度学习 技术应用：计算机视觉、自然语言处理、推荐引擎、强化学习 框架技术：sklearn、Tensorflow、Pytorch、飞桨 | 数据采集技术：requests/Xpath/re/Scrapy/Mongo/Redis/MySQL 数据分析与处理技术：Numpy、Pandas 数据可视化技术：Excel/PowerBI/Tableau/Matplotlib 机器学习：SVM、线性回归、多项式回归、支持向量机、朴素贝叶斯、聚类 | WEB前后端开发能力、网页测试与评测能力、数据分析与可视化能力、语音与图像识别检测能力、对开发的实战与沟通能力、强大的数据挖掘指标分析能力 |
多领域技术提升 让你快速胜任热门新兴岗位
自动化测试工程师 |
Python数据分析师 |
Python开发工程师 |
·掌握软件自动化测试核心思想 ·掌握web端软件自动化测试 ·掌握接口自动化测试技能 ·用主流框架进行APP自动化测试 | ·具备数据分析思维 ·掌握主流数据分析工具的用法 ·熟悉数据分析全流程 ·掌握数据分析常用技术的应用 | ·维护开发后台业务 ·运用热门技术开发主流Web网站 ·具备企业大型项目持久开发能力 ·进行数据库设计和优化 |
Python人工智能 |
图像算法工程师 |
Python爬虫工程师 |
·掌握人工智能核心编程思想 ·具备解决基础AI问题的能力 ·掌握AI开发核心工具 ·熟悉图像分割技术 | · 规划产品的视觉算法 · 实现人脸检测、目标检测 · 基于模板匹配的高精度匹配定位 · 图像预处理以及图像增强 | · 使用Python进行爬虫项目开发 · 掌握常见的反爬虫手段及其原理 · 掌握主流爬虫框架的原理及用法 · 根据目标网站设计爬虫方案 |
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。 |
tuple元组
是不可变的序列，不能做任何修改，只有一个元素要加逗号，不能对元组元素进行赋值操作，可以对元组中的列表元素进行修改。创建元组可以不加括号 a = 10,20,30。 zip()函数合并多个列表，元祖，返回一个zip对象，zip对象可以转换成字典、列表。 列表推导式同样适用于元组，生成一个生成器，可以转换成元组、列表。 生成器只能访问一次。
Python可以用来自动化或脚本编写
如果你要重复地做相同的操作，你可以使用Python实现自动化来提高工作效率。编写用于构建这些自动化过程的代码称为脚本。自动化可以用于检查跨多个文件的错误、转换文件、执行简单的数学和删除数据中的重复项。初学者甚至可以用Python来自动完成计算机上的简单任务--比如重命名文件、查找和下载在线内容，或者按照需要的间隔发送电子邮件或文本。
Python仍然流行吗
根据最新的StackOverflow调查2021，Python在最常用的编程语言中排名第三。考虑到选择的数量，该调查显示Python是一种非常受欢迎的语言。Python受欢迎的另一个迹象是它如何在数据科学生态系统中占据主导。到目前为止，它是数据科学从业者和研究人员中最受欢迎的编程语言。几乎每一个新工具都会首先支持Python。当然，也有其他的数据科学替代品。然而，Python在该领域无处不在。
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。
报python培训班的必要性
个人感觉学习python报培训班还是很有必要的。因为目前在职的python人员，基本上都是从培训机构学习的。所以如果你以后就是想从事python相关的职业，那么选择一个培训班还是很有必要的。并且现在的培训机构，在培训效果、各种成本以上，也都是有很大的优势，可以找一家口碑好的培训机构。
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。
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