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杭州Python全棧+人工智能培訓
發(fā)布時間：2019-06-06 杭州兄弟連IT教育 訪問 : 201
Python簡介：Python是純粹的自由軟件， 源代碼和解釋器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)協(xié)議。Python語法簡潔清晰，特色之一是強制用空白符(white space)作為語句縮進。Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言制作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯(lián)結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然后對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而后封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平臺問題，某些可能不提供跨平臺的實現(xiàn)。
杭州Python全棧+人工智能培訓--Python開發(fā)工程師前景
| Python開發(fā)工程師崗位招聘火爆 | Python開發(fā)工程師薪資收入水平 | Python開發(fā)工程師薪資直線增長 |
杭州Python全棧+人工智能培訓--兄弟連ITj教育課程簡介
課程體系與潮流技術同步
迅速掌握開發(fā)技能，積累開發(fā)經驗，2.通過本課程高級部分學習，包括Python基礎及相關技術，提高編程能力，符合企業(yè)需求的Python軟件開發(fā)工程師，熟悉Python開發(fā)，能搭建最好的網站運行平臺，對服務器進行管理、維護以及安全防范，熟悉數(shù)據(jù)庫服務器的管理、操作并精通SQL語句編寫，使用Python技術可以對現(xiàn)有的成熟產品進行二次開發(fā)，團隊合作完成大型項目的設計與開發(fā)，以及產品的測試與維護，掌握數(shù)據(jù)分析算法及人工智能領域中的機器學習技術，面向未來，成長為IT領域內的技術大咖。
| 第一階段 Python編程基礎和Python高級(168+課時) | ||
| 主要內容 | 涉及技術 | 課程詳情 |
| Python 概 述 | Python簡史 Python應用場景 Python當前發(fā)展 | 主要涉及到Python的基本介紹，學生應該了解Python的歷史，當前發(fā)展現(xiàn)狀等 |
| 語法基礎 | 變量類型 分支語句 循環(huán)語句 | 主要涉及Python基本的語句基礎，案例以僵尸隨堂案例為主，學生應該熟練掌握Python的語句使用，理解分支循環(huán)的含義 |
| 函 數(shù) | 函數(shù)初步 細說參數(shù) 變量作用域 遞歸調用 | 主要涉及自定義函數(shù)的各個方面，學生應該能從程序運行角度理解函數(shù)的各個問題。 此階段后學生應該能解決基本的一些算法問題，比如百錢百雞問題，漢諾塔問題。案例以講師隨堂案例為主 |
| 面向對象編程 (OOP) | OOP基礎 公有私有問題 繼承 組合& Mixin | 主要涉及OOP基礎知識，學習后應該能自己處理OOP問題，具有初步軟件工程知識并樹立模塊化編程思想。案例以隨堂案例為主 |
| 數(shù)據(jù)結構 初 步 | 列表 元組 字典 集合 | 涉及知識點為幾個常見Python內置數(shù)據(jù)結構。需要學生不僅能使用，還要從內存角度理解數(shù)據(jù)的存儲狀態(tài)。案例以隨堂案例為主 |
| 異常處理 | 異常概述 try/except Finally Raise with | 涉及異常的全部知識都在本模塊介紹。學生學習后應能夠使用異常并能夠在程序中有意識的拋出異常來加固程序的可用性。案例以隨堂案例為主 |
| Python模塊 文件處理 | Python模塊基本使用 搜索路徑問題 DIY自己的模塊 文件處理 | 學生能夠自己編寫模塊并能使用任何第三方模塊完成自己的業(yè)務處理，案例以隨堂案例為主 |
| 魔法函數(shù) | 魔法函數(shù)概述 構造類魔法函數(shù) 運算類魔法函數(shù) | 本模塊介紹Python強悍的OOP能力，為面向對象插上想象的翅膀，案例以隨堂案例為主 |
| 數(shù)據(jù)結構算法 | 常見的數(shù)據(jù)結構 常見查找算法 | 本章介紹常見數(shù)據(jù)結構和相應算法，注重表結構的處理，樹結構的處理等知識，學完后學生會具備一定的數(shù)據(jù)結構和算法能力 |
| 設計模式 | 單例模式 策略模式 觀察者模式 | 學完本模塊口學生會掌握常見設計模式的應用，并具備舉一反三的能力，迅速使用工作場景中使用的其他設計模式，案例以隨堂案例為主 |
| 網絡編程 多線程 | 網絡基礎知識介紹 Socket編程 UDP協(xié)議 TCP協(xié)議 HTTP協(xié)議 多線程/進程簡介 Python的多線程 Python的多進程 | 本模塊講述Python的net編程方法，涉及到底層的socket編程，介紹Python多線程處理，因IO瓶頸等問題，程序需要多路執(zhí)行以求增加執(zhí)行效率，學完學生應掌握一定的多線程開發(fā)能力，并學會處理并發(fā)執(zhí)行帶來的協(xié)成問題 |
| 項目案例 | 聊天室 WebServer模擬 HTTP協(xié)議 | 使用網絡編程實現(xiàn)設備的通訊 利用socked實現(xiàn)web服務模擬HTTP協(xié)議 利用線程處理信息的并發(fā) |
| 第二階段 Web開發(fā)基礎（120+課時） | ||
| 主要內容 | 涉及技術 | 課程詳情 |
| HTML | HTML概述 文本處理 圖像和鏈接表格 表單 | 本模塊要求掌握HTML的開發(fā)知識，學完后學生會具備商業(yè)網頁的模仿能力，案例隨堂案例為主 |
| CSS | CSS語法 CSS選擇器 CSS常用屬性 | 通過本模塊的學習掌握前段頁面的布局知識，學生學完畢業(yè)后具備互聯(lián)網商業(yè)網頁的布局，案例以隨堂案例為主 |
| JavaScript | 基礎語法 內置對象 正則表達式 事件 | 通過本模塊的學習，學生不盡能夠掌握js在網絡前段中的使用，還需要把js作為一門通用語言來運用，為學生將來從事全棧工作打下堅實的基礎，案例以隨堂案例為主 |
| jQuery | jQuery基本使用 jQuery對象 Ajax工作原理 Ajax對象的使用 Ajax異步請求 | jQuery作為最主流的js框架，功能完善使用簡潔，學生通過本模塊的學習，需要具備jQuery商業(yè)級的開發(fā)能力，案例以隨堂案例為主理解Ajax的工作原理并能使用ajax和后臺框架通訊，案例結合框架案例進行學習 |
| Vue.js | Vue簡介 Vue的基本使用 Vue常用指令的使用 Vue基本組件的使用 | 通過本模塊的學習了解單頁面應用APP的開發(fā)，掌握vue的基本使用，案例以隨堂案例為主 |
| Bootstrap框架 | Bootstrap框架簡介 Bootstrap組件的使用 Bootstrap快速搭建響應式頁面 | Bootstrap作為主流的html框架，功能強大，支持響應式，學生通過本模塊的學習需要具備使用bootstrap框架快速搭建商業(yè)級網頁的能力 |
| Mysql | Mysql簡介 常用操作 設計及復雜查詢 事務,存儲過程,觸發(fā)器 日志,數(shù)據(jù)恢復,mysql優(yōu)化 Python操作mysql | |
| Redis | Redis簡介 常用操作 數(shù)據(jù)類型 高級特性 Python操作redis | |
| Mongodb | Mongodb簡介 常用操作 高級特性 Python操作mongodb | |
| 大項目 | 利用Bootstrap框架搭建電商類網站并支持響應式 | |
| 第三階段 數(shù)據(jù)庫與Web框架實戰(zhàn)(168+課時) | ||
| 主要內容 | 涉及技術 | 課程詳情 |
| Git分布式版本控制器 | Git版本控制器基礎使用 Git與GitHub | 版本控制器作為開發(fā)人員的常用必會開發(fā)協(xié)作工具,培養(yǎng)學生養(yǎng)成版本控制的意識和能力 |
| Django框架 | Django簡介 Django基礎操作 Django模型 Django視圖 Django模板 文件上傳,數(shù)據(jù)分頁,中間件,驗證碼,會話控制,富文本編輯器,,Apache搭建 | Django作為重量級框架，通過本模塊的學習，并且加入了一些第三方的組件開發(fā),學生完全掌握web項目開發(fā)的流程和知識點，具備企業(yè)級django開發(fā)能力 |
| Flask框架 | Flask快速入門、 Flask框架結構、 Flask路由、 Flask表單、 Flask模板、 Flask數(shù)據(jù)庫操作 | Flask是一個使用 Python 編寫的輕量級 Web 應用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎則使用 Jinja2 。Flask使用 BSD 授權 |
| Tornado框架 | Tornado的路由 Tornado模板系統(tǒng) Views模塊 Tornado數(shù)據(jù)庫的操作 Tornado的異步處理 | 通過對本模塊的學習，學生們需要掌握tornado的商業(yè)后臺開發(fā)流程并具備解決問題的能力 |
| Web項目實戰(zhàn) | B2C商城項目 | 通過實戰(zhàn)項目錘煉,熟練掌握面向對象版本,django框架及各種第三方組件的開發(fā)使用,具備了企業(yè)級的web開發(fā)能力 |
| 第四階段 網絡爬蟲（160+課時） | ||
| 主要內容 | 涉及技術 | 課程詳情 |
| 爬蟲原理和數(shù)據(jù)爬取 | 爬蟲原理講解 網絡請求協(xié)議 網絡請求過程 Urlib 庫的基本使用 Requests 庫基本使用 正則表達式 BeautifulSoup 庫詳解 | 掌握爬蟲的原理和設計思想 ，掌握爬蟲、反爬蟲技術 |
| 非結構化數(shù)據(jù)與結構化數(shù)據(jù)提取 | 分析 Ajax 請求完成抓取 使用 Redis 維護一個動態(tài)代理池 使用代理處理反爬抓取微信文章 | 通過正則、bs4以及Xpath解析數(shù)據(jù)，使非結構化數(shù)據(jù)經過清洗，形成結構化數(shù)據(jù) |
| 基于網站動態(tài)交互處理機制下的數(shù)據(jù)爬取 | selenium Web自動化 測試工具的使用 PhantomJS無界面瀏覽器的操作模擬 網站驗證碼的提取處理 加密數(shù)據(jù)原理分析及數(shù)據(jù)提取 | 通過模擬頁面點擊、JS腳本執(zhí)行等用戶操作行為爬取數(shù)據(jù) 完成加密數(shù)據(jù)的爬取，提高爬取數(shù)據(jù)技術水平，進階行業(yè)大牛 |
| 通過Scrapy框架實現(xiàn)高并發(fā)數(shù)據(jù)爬取 | Scrapy 框架安裝與基本使用 Scrapy 命令行詳解以及選擇器用法 | 掌握 Scrapy 框架，工作中可以很大的提升我們的工作效率，應對高并發(fā)數(shù)據(jù)爬取 |
| 分布式爬蟲源碼解析和部署 | Scripy 分布式原理及 Scrapy-Redis 解析 Scrapy 分布式架構搭建 爬取知乎 Scrap 分布式的部署詳解 | 掌握 Scrapy 框架分布式爬 蟲，工作中可以很大的提升我們的工作效率，手鏈掌握分布式爬蟲的部署 |
| 爬蟲階段項目 | 招聘網站爬蟲 | 通過實戰(zhàn)項目，讓學員可以從網站爬下自己需要d數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行分析和處理 |
| 第五階段 大數(shù)據(jù)分析 & 人工智能（160+課時） | ||
| 主要內容 | 涉及技術 | 課程詳情 |
| 數(shù)據(jù)分析概述 | 數(shù)據(jù)行業(yè)概述， 數(shù)據(jù)分析方法論 數(shù)據(jù)分析方法， 數(shù)據(jù)分析流程 | 讓學生大致了解數(shù)據(jù)行業(yè)狀況、數(shù)據(jù)分析方法和數(shù)據(jù)分析的流程，掌握數(shù)據(jù)類軟件和工具的使用 |
| 數(shù)據(jù)可視化 | Matplotlib，Pandas繪圖函數(shù)，三維圖 | 學會統(tǒng)計繪圖 |
| 數(shù)值計算 | Numpy：一維到多維數(shù)組；利用數(shù)組進行數(shù)據(jù)處理，數(shù)組計算；隨機數(shù)；數(shù)組文件的輸出與輸出切片與花式索引，部分統(tǒng)計函數(shù)的學習以及應用 | 讓學生掌握數(shù)據(jù)處理的基本方法和統(tǒng)計學數(shù)據(jù)分析的基本方法 |
| 數(shù)學基礎 | 高等數(shù)學，線性代數(shù)，概率與統(tǒng)計，應用知識補齊 | 為學生補齊Python數(shù)據(jù)領域所需數(shù)學基礎 |
| 數(shù)據(jù)預處理與數(shù)據(jù)分析 | Pandas：Series，DataFrame，數(shù)據(jù)缺失補齊，篩選去重，清洗整理，合并分割，匯總與計算，層次化索引；數(shù)據(jù)面板，數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計分析Pandas實現(xiàn)) | 讓學生學會用Pandas處理描述性統(tǒng)計分析的問題 |
| 數(shù)據(jù)的加載與存儲 | CSV，TXT，JSON，EXcel，HDF5等文件的存儲于加載 | 學會這些文件的讀取與寫入 |
| 非格式化數(shù)據(jù)分析 | 中文分詞-Jieba，詞云-WordCloud，中文情感分析 | 了解非格式和文本數(shù)據(jù)分析 |
| 機器學習 | scikit-learn；常用分類、回歸、聚類算法原理 | 掌握常用機器學習算法原理和應用 |
| 深度學習 | 神經網絡算法原理及常見庫應用 | 掌握深度學習算法原理和案例應用 |
| 項目：上市公司股票趨勢預測 | 利用關聯(lián)分析（CCA或PCA）進行描述性分析，找出影響股票走勢的關鍵因素。然后通過機器學習LassoLarsCV和LassoPath算法進行優(yōu)化。借助灰度預測進行特征預測，最后通過高容差深度機器學習神經網絡進行該公司股 | l 掌握關聯(lián)分析，數(shù)據(jù)預計算。 l 掌握機器學習Lasso回歸算法及其Kit-learn實現(xiàn) l 掌握深度學習反向傳播算法及其Keras實現(xiàn) l 掌握Matplotlib作圖以及pandas作圖 l 掌握灰度預測算法及其Python實現(xiàn) |
杭州Python全棧+人工智能培訓----兄弟連IT教育優(yōu)質的教學環(huán)境
