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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难学吗
Python的课程并不很难,尤其是跟着培训班的老师学习,效率就会更快,知识点更容易理解,基于此,大多数人都可能在6个月内学完Python课程并实现就业。如果你是零基础想要自学Python,也可以咨询一些专业的培训机构,领取一些学习资料和教学视频。
Python的语法过于僵化
对于编码小白来说,Python如此受欢迎的部分原因是它的语法非常具体,所以写出来的代码非常整洁而且可读性高。对于那些不介意花时间研究Python所有语法规则的人来说,Python很不错。但是如果你只是想快速生成代码,那Python并不是最好的选择。因此,如果优先考虑灵活性或者动态性,而不是让代码看起来美观且一致,那么Python可能就不是未来最好的语言。
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。
python的特点
python作为一种计算机语言来说,是一种解释性,交互性的跨平台语言,那么python具有哪些特性呢:1、简单易学,最大的优点就是具有伪代码的本质。2、面向对象,不仅支持面向过程编程,也支持面向对象编程。3、可移植性,python的本质是开源,已经被移植到了很多的平台上。4、解释性,python编写的程序不需要编译成二进制代码就可以直接运行。
什么是变量
在Python中,变量的概念基本上和初中代数的方程变量是一致的。例如,对于方程式 y=x*x ,x就是变量。当x=2时,计算结果是4,当x=5时,计算结果是25。只是在计算机程序中,变量不仅可以是数字,还可以是任意数据类型。
并非只有编程人员使用Python
Python 并非只适合开发技术人员使用,在金融领域很多从业人员也用 Python 来进行金融量化。办公白领如果会使用 Python 可以很方便来批量操作 Excel 、Word 、PDF,让你成为真正的时间管理大师。遗憾的是,Python 目前还不能用来炒菜做饭。
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