??赑ython數(shù)據(jù)庫培訓(xùn)
發(fā)布時(shí)間:2019-08-13 ??谥泄逃齼?yōu)就業(yè)IT培訓(xùn) 訪問 : 111網(wǎng)絡(luò)爬蟲
課程內(nèi)容:
爬蟲與數(shù)據(jù)
Scrapy框架
Mongodb+Redis
Scrapy-redis框架
培養(yǎng)目標(biāo):
可掌握的核心能力: 1.掌握爬蟲的工作原理和設(shè)計(jì)思想;2.掌握反爬蟲機(jī)制; 3.通過學(xué)習(xí)NoSql數(shù)據(jù)庫和Scrapy-redis框架,可以獨(dú)立運(yùn)用分布式爬蟲框架實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的爬取。
宋老師
優(yōu)就業(yè)Python+人工智能高級(jí)講師
自然科學(xué)基金參與專家
河南大學(xué)控制工程專業(yè)碩士,曾參與自然科學(xué)基金“面向復(fù)雜系統(tǒng)估計(jì)的采樣型非線性濾波方法研究”、河南省科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目“多模采樣型非線性濾波器研究”、井下人員、車輛精準(zhǔn)定位系統(tǒng)等研發(fā)工作。曾與中國電子科技集團(tuán)公司第二十七研究所合作研究多傳感器信息融合仿真軟件橫向課題。
主要科研成果:參與研發(fā)基于卡爾曼一致性濾波的系統(tǒng)誤差和狀態(tài)聯(lián)合估計(jì)算法;參與研發(fā)基于Rao-blackwekkized 擴(kuò)展卡爾曼濾波的系統(tǒng)誤差和狀態(tài)聯(lián)合估計(jì)算法。
教學(xué)理念
業(yè)界特有 面授+實(shí)戰(zhàn)
面授:優(yōu)就業(yè)依托遍布全國的500多家直營分部,在各地市開設(shè)有不同形式、不同層次的輔導(dǎo)課程,滿足學(xué)生的差異化、個(gè)性化需求。優(yōu)就業(yè)不斷提高教學(xué)水準(zhǔn),以研發(fā)為核心競爭力,為學(xué)生提供科學(xué)、有效的教學(xué)服務(wù)。擁有行業(yè)強(qiáng)大師資,打造實(shí)力專家團(tuán)隊(duì),以保證教學(xué)效果為導(dǎo)向,設(shè)置特色化輔導(dǎo)內(nèi)容和教學(xué)方式。
無論你在哪個(gè)城市,都能方便就近入學(xué),參與面授培訓(xùn)。與遠(yuǎn)程在線教學(xué)相比,面授課程能夠讓學(xué)員真切感受班集體的學(xué)習(xí)氛圍,更有老師面對(duì)面的講授,手把手的教學(xué),保時(shí)保量。
實(shí)戰(zhàn):優(yōu)就業(yè)與多家企業(yè)實(shí)體達(dá)成親密合作關(guān)系,國內(nèi)創(chuàng)造“實(shí)訓(xùn)教學(xué)”模式,學(xué)員在實(shí)訓(xùn)課程中,可以直接進(jìn)入合作企業(yè)研發(fā)團(tuán)隊(duì),親自參與項(xiàng)目的運(yùn)作,真正做到學(xué)以致用、學(xué)有所成,避免了培訓(xùn)帶來的理論與實(shí)踐脫節(jié)的弊端。目前優(yōu)就業(yè)為百度、新浪、搜狐、聯(lián)想、阿里巴巴、中軟、華為、摩托羅拉、IBM等多家知名企業(yè)培養(yǎng)輸送IT人才。
網(wǎng)絡(luò)爬蟲:
也稱網(wǎng)絡(luò)蜘蛛,是大數(shù)據(jù)行業(yè)獲取數(shù)據(jù)的核心工具。沒有網(wǎng)絡(luò)爬蟲自動(dòng)地、不分晝夜地、高智能地在互聯(lián)網(wǎng)上爬取免費(fèi)的數(shù)據(jù),那些大數(shù)據(jù)相關(guān)的公司恐怕要少四分之三。能夠編寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲的編程語言有不少,但Python絕對(duì)是其中的主流之一,其Scripy爬蟲框架應(yīng)用非常廣泛。
結(jié)對(duì)編程:
結(jié)對(duì)編程是一種技術(shù),是兩個(gè)開發(fā)者在一臺(tái)計(jì)算機(jī)上工作,共同完成一項(xiàng)任務(wù)。兩個(gè)開發(fā)者在“駕駛員”和“領(lǐng)航員”之間切換角色,“駕駛員”負(fù)責(zé)寫代碼,而“領(lǐng)航員”引導(dǎo)問題的解決,以及回顧檢查寫好的代碼。頻繁交換角色,都兩個(gè)開發(fā)者都幫助很大。 結(jié)對(duì)編程有很多的好處:不僅可以讓別人檢查你的代碼,還可以看別人是如何解決問題的。思想的碰撞能夠幫助你們彼此都得到提高。