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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。 |
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。
库和模块
Python编程中的库和模块是Python编程的重要组成部分。Python拥有丰富的库和模块,可以帮助程序实现不同的功能,如科学计算、数据分析、Web开发等。在Python编程中,需要掌握常用的库和模块,以便进行编程操作。
python学习技巧
有些同学在学习python时候都是会遇到很多的困惑,学的技巧也是很重要的,不但是在学习中还是在使用的中都是比较的方便的,目前很多网上的学习课程都是不完整的学的缺点也是很大,如果是对python有兴趣的同学还是需要找相关的老师或者是最为专业的学校来学习专业的课程的,在学习中少走弯路,python也是加强后期的训练,才可以真正的达到专业的水平。
python爬虫是干嘛的
Python怕成主要被用于收集数据。Python爬虫是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。也就是通过程序去获取web页面上自己想要的数据并自动抓取数据。 从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为,提取自己需要的数据,存放起来使用。
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。
Standalone是什么
Standalone模式是Spark自带的一种集群模式,不同于前面本地模式启动多个进程来模拟集群的环境,Standalone模式是真实地在多个机器之间搭建Spark集群的环境,完全可以利用该模式搭建多机器集群,用于实际的大数据处理。StandAlone 是完整的Spark运行环境,其中: Master角色以Master进程存在, Worker角色以Worker进程存在 Driver和Executor运行于Worker进程内, 由Worker提供资源供给它们运行。
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