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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。 |
为什么要学Python开发培训
如今全球的疫情风波仍未结束,全球市场环境不容乐观,这时Python开发行业仍保持着高薪高量的状态,自然受到非常多人的青睐。无论你是处于什么状态下学习Python技术,其目的多是为了就业,改变现在的生活质量,寻求稳定的工作和生活。恰好Python培训能够通过短时间的培训学习来实现这个愿望。现在市场企业更多的是需要有项目开发经验的技术人才,减少培养新人的成本,因此也就促进了it培训行业的发展,通过培训的学员,只要自己认真努力,都是能够达到企业的招聘要求的。
Python的模块初识
Python内置了很多模块,同时也可以自定义编写一些好玩的模块,使用模块时需要通过关键字import导入。导入后python会从系统变量的路径中从前往后一次查找,首次成功查找匹配后不再进行后续查找。因此如果需要使用自定义模块,需要特别关注自定义模块的存放位置,底线是只存放在系统变量的一个路径下,否则可能得到意外的结果。
python中的范围是什么
python中的所有对象都有一个作用域。范围是变量可访问的代码块。下面是python中的一些范围名称:地方范围:当前函数中可用的本地对象。全球范围:对象从一开始就可以通过代码执行获得。模块级范围:程序中可访问的当前模块的全局对象。外层范围:程序中可调用的内置名称。
哪些人使用Python
因为python是一种通用语言,它被广泛应用于各个领域和行业。这些只是几个可能使用Python的职位:开发人员、数据分析员、数据科学家、道德黑客/渗透测试器、软件工程师、数据记者、架构师。
Python培训机构管理怎么样
负责任的Python培训机构可能会有很严格的管理,从早上8点到晚上9点,不是在上课就是在自习,自习过程中也有老师监督,确保大家认真学习,掌握好知识。一定要明确,这些管理其实是对我们自己有好处的,这样的管理说明培训机构把每个学生的学习成果都放在心上。
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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