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Python編程簡(jiǎn)單直接，更適合初學(xué)編程者，讓初學(xué)者專注于編程邏輯，而不是困惑于晦澀的語(yǔ)法細(xì)節(jié)上。以上表格基于已報(bào)名學(xué)員基本情況統(tǒng)計(jì)，雖然他們培訓(xùn)前大部分都基礎(chǔ)薄弱，但在培訓(xùn)后都實(shí)現(xiàn)了短期目標(biāo)。?？趐ython培訓(xùn)哪里好呢？

網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)

課程內(nèi)容：

爬蟲(chóng)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(chóng)的工作原理和設(shè)計(jì)思想；2.掌握反爬蟲(chóng)機(jī)制； 3.通過(guò)學(xué)習(xí)NoSql數(shù)據(jù)庫(kù)和Scrapy-redis框架，可以獨(dú)立運(yùn)用分布式爬蟲(chóng)框架實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的爬取。

姓名：王老師 

優(yōu)就業(yè)Python人工智能高級(jí)講師

主講：Python

多年互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。曾任某大型IT公司項(xiàng)目經(jīng)理。精通Python/Javascript/shell/C，精通大規(guī)模高并發(fā)的Web、爬蟲(chóng)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)，擅長(zhǎng)項(xiàng)目管理和流程控制。對(duì)于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能算法等有較深入的研究。

教學(xué)體系

優(yōu)就業(yè)的所有類別課程，均有針對(duì)0基礎(chǔ)學(xué)員開(kāi)設(shè)的“0基礎(chǔ)培訓(xùn)班”和針對(duì)已有基礎(chǔ)的學(xué)員開(kāi)設(shè)的精英培訓(xùn)班。 學(xué)員在選課報(bào)班時(shí)可以根據(jù)自己的真實(shí)情況，自由選擇班次。兩種班次的課程體系均根據(jù)目標(biāo)學(xué)員的真實(shí)能力研發(fā)構(gòu)建，因材施教，讓每個(gè)學(xué)員都能夠找到真正適合自己的學(xué)習(xí)方式。

0基礎(chǔ)班：針對(duì)無(wú)經(jīng)驗(yàn)、無(wú)基礎(chǔ)人群，幫助學(xué)員掌握一門技能，從而走上自己的職業(yè)道路

精英班：幫助學(xué)員爭(zhēng)取變得更好，無(wú)論是在原公司發(fā)展，還是跳槽到更好的平臺(tái)，爭(zhēng)取獲得更多的機(jī)遇。

數(shù)值比較

x = 2

if 3 > x > 1:

print x

>>> 2

if 1 < x > 0:

print x

>>> 2

回歸算法（Regression Algorithms）

回歸是關(guān)注變量之間關(guān)系的建模，利用模型預(yù)測(cè)誤差測(cè)量進(jìn)行反復(fù)提煉。回歸方法是統(tǒng)計(jì)工作，已納入統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)。這可能是令人困惑，因?yàn)槲覀兛梢杂没貧w來(lái)引用各類的問(wèn)題及各類算法，回歸其實(shí)是一個(gè)過(guò)程。

普通最小二乘法 Ordinary Least Squares

邏輯回歸 Logistic Regression

逐步回歸 Stepwise Regression

多元自適應(yīng)回歸 MARS

局部散點(diǎn)平滑估計(jì) LOESS