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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基本英语的语法
标志符：**个标识符务必是声母表中英文字母或下横线；标志符的其余的一部分由英文字母。数据和下横线构成；标志符对大小写字母比较敏感。行与缩近：python与其它语言表达显著的差异是沒有大括号，只是用缩近表明代码块；此外，每排句子不用以分号完毕。几行句子：假如句子较长，能够应用反斜杠（）来完成几行句子；表明：在 [], {}, 或 （） 中的几行句子不用应用反斜杠。分辨英语的语法：if else句子，if 和 else用以对标准来判定并开展解决，if 要辨别的标准： 标准创立时要做的事儿 …else: 标准不创办时要做的事儿。
变量和数据类型
在Python中，可以使用变量来存储数据。Python的数据类型包括整数、浮点数、布尔值、字符串、列表、元组、字典等。其中，列表和元组用于存储多个值，字典用于存储键值对。Python还支持类型转换操作，例如将字符串转换为整数、将整数转换为字符串等。
面向对象编程
Python是一种面向对象的编程语言，掌握面向对象编程可以帮助程序实现更加灵活和可扩展的功能。在面向对象编程中，需要掌握类、对象、继承、多态等概念，以便进行程序设计和编程。
Python就业前景怎么样
Python语言有一个特点就是没有什么特别强势的，但是它可以应用都非常的多领域，而且效率高的可怕，Python的应用领域非常多，目前据了解应该是没有太多人学习Python，而Python的招聘和工资确实非常的高，现在有很多大型企业如腾讯，阿里，百度，搜狐，微软，谷歌，华为这些大型互联网公司都是用聘请Python开发人员。
Web框架学习
Python之Web框架学习内容为Web框架本质、socket服务器、基于反射的路由系统、WSGI介绍及原理实现、开发自己的Web框架、MVC和MTV、路由系统、模板、django基础学习与使用、普通路由和动态路由、模板引擎、ORM介绍、Django ORM增删改查学习、自定义tag、django进阶学习与使用、模型绑定、Form表单验证、Django ORM进阶学习、ModelForm、自定义Validator等。
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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