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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。 |
Python的安装和配置
在学习Python之前，首先需要安装Python解释器。Python的官方网站提供了多个版本的Python，建议选择最新的稳定版本进行安装。安装时需要注意选择合适的操作系统版本和位数（32位或64位）。安装完成后，需要配置环境变量，使得系统能够正确找到Python解释器。
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。
什么是pep8
pep8是python enhancement proposal的缩写，即python增强建议书，而8的话是特指PEP8时是有关代码风格的规定的代指。① 使用4个空格来缩进代码，不要用tab制表符，也不要tab和空格混用，对于行连接的情况。② 如果可以，注释单独占一行。单行代码：# ，多行代码：单三引号"""或多三引号""" """。③ 使用文档字符串，文档字符串使用三引号包裹。④ 运算符周围和逗号后面使用空格，但是括号里面逗号不加空格：a = f（1,2） + g（3,4）。⑤ 折行以确保其不会超过79个字符。这有助于小显示器用户阅读，也可以让大显示器能并排显示几个代码、文件。
Python运行速度如何
通常Java的速度比Python快些。Python调用C扩展除外（也可以直接用CPython）。对于Python速度太慢的批评，Python语言作者Guido van Rossum说：如果你开发的系统发现了性能瓶颈，通常最有效率的做法是找到出问题的代码块，用速度较快的语言如C或C++写一些代码替换该功能或该模块，而不是用C或C++重写整个系统，因为对大部分代码而言，语言的速度是无关紧要的。
Python的文件操作
文件操作是编程中常用的一种操作，Python提供了多种处理文件的方法和函数。我们可以使用open()函数打开文件，并进行读取或写入操作。另外，还可以通过os模块来进行文件和目录的管理，如创建文件夹、删除文件等。
Flask和django的区别
Flask：小巧、灵活，让程序员自己决定定制哪些功能，非常适用于小型网站。Django：大而全，功能极其强大，是Python web框架的先驱，用户多，第三方库极其丰富。非常适合企业级网站的开发。Django和Flask之间的主要区别在于Django提供了功能齐全的Model–View–Controller框架。其目的是简化网站开发过程。它依靠更少的代码，可重用的组件以及快速的开发。另一方面，Flask是基于做好一件事的概念的微框架。它不提供ORM，仅提供一组用于Web开发的基本工具。
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