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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。 |
基础语法和数据类型
Python编程的基础是掌握其语法和数据类型。Python是一种解释性语言，其语法简单，易于理解。Python中的数据类型包括整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等。在学习Python编程时，需要掌握基本的语法结构和数据类型，以便进行编程操作。
学习Python需要多长时间
现在成为专业程序员比20年前要容易得多，零基础也能学编程。随着Python的日益普及，你可以在几个月内获得掌握Python的基础知识和技能，现在培训机构遍地开花，你可以考虑选择一个口碑好的机构去学习Python培训课程，一般是4个月时间，基础知识都能掌握差不多了，非程序员应付工作的问题还是可以的，如果想往专业开发人员这块发展，那就要继续努力学习了！
Python可运行在那些平台
支持常见的主流平台，如AIX、HPUX、Solaris、Linux、Windows等，除Windows外常见的Unix、Linux平台均带有原生的Python，但版本一般较低。关于跨平台和他跨平台语言一样，要注意有些个别模块是单一平台特有的，整体的跨平台性还是很好的，不必为适应多平台写多套代码。
网络编程基础
Python网络编程基础学习内容包括Python模块SocketServer使用和源码剖析、GIL内部机制、线程锁、事件、生产者消费模型、进程的使用、进程间数据共享等。
怎么从零开始学python
从零开始学习python，如果自学的话，只能一点一点跟着教材来进行学习，遇到一些难点，自己不能解决，只能从网络上面招人解答，但是更多的问题是得不到解决，长此以往，就会对放弃学习。最好的学习方法就是报培训班，在老师的指导下进行学习，不管遇到什么问题都可以找老师进行答疑，并且还有大量的实战项目可以进行练习。
Python是否可以完全代替Shell
完全可以，Shell的功能Python均可实现，而且代码量更少、结构更优、可阅读性更好，而Python可实现的功能Shell却不一定能，如运维中会用到的用于网络通信的Socket模块、用于WEB的Django框架、用于性能采集的psutil模块等，而且Shell对操作系统的命令依赖性较强，Python可在更大程度上规避。
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