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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。 |
模块的分类
模块可以分为两类:python内置模块、第三方包。内置模块是指在python中,一个。py文件就称为是一个模块。为避免模块名重复,python引入了按目录来组织的方法,简称包。包的含义就是将几个模块以文件夹的形式组织起来“大模块”。
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。
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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