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人工智能+Python培训
从零开始进阶到掌握技术
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Python它是一种计算机程序语言，具有小班教学、标准体系和浓厚的学习氛围。目前，人工智能被广泛应用于科学领域。**学习培养学生，掌握Python基础语法、面向对象编程与程序设计模式、PythonIO编程、Web页面开发、数据持久化开发、Linux运维开发、多线程爬虫、Scrapy框架、Go语言、NoSQL数据库，更好的提高Python知识技能。
Python是进入人工智能行业首选的编程语言，它适合进行人工智能、数据分析、爬虫、互联网等项目开发、各种库、各种相关联的框架都是以 Python作为主要语言开发出来的。
学习python技巧
每天编码。当我们学习一门新的程序语言时，一致性非常重要。我们建议每天做出代码承诺。这可能令人难以置信，但肌肉记忆在编程中扮演着重要角色。每天致力于编码将真正帮助发展肌肉记忆。尽管乍一看似乎令人生畏，但考虑每天从25分钟开始，然后从那里开始。查看“ Python入门”指南，了解有关设置以及入门的练习信息。
循序渐进，从行业小白到架构师的蜕变
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**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.**Python函数式编程思想、实现集成操作框架。
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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。
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第三阶段
互联网全栈开发
前端开发技术、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。
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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。
为什么这么多人学python
学习Python可以进行数据分析。现在，无论在哪个行业，从事数据分析的人似乎都离不开python，因为python给他们带来了极大的工作效率。在生物信息学、物理、建筑、地理信息系统、图像可视化分析、生命科学等领域都会运用Python进行科学和数字计算。2.学python能做自动化测试。一切关于自动化的东西，似乎Python都可以满足，Python可以满足大多数自动化工作，提升工作效率。
python编程“简单”“高效”
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简单简单易学： 逻辑简单，语法更贴近英语，初中水平英语即可入门初级Python工程师，Python的“前景广阔”却又“简单易学”吸引了不少低龄开发者;免费开源： Python开放源代码，共享时代，让python变得更简单;标准库： Python拥有强大易用的标准库，让编程更方便。
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高效
代码极短：相同功能Java VS Python代码数量对比，结果显而易见;
一码多用： 可以用相同的代码处理不同规模的数据，以及并发的用户需求。
达内python培训四大教学优势
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4师指导1学员
财务授课老师； 班主任学习进度跟进； 助教24小时贴身答疑。
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一日一周一月
每日项目实战教学； 每周知识点测评； 每月全国技术同考。
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末位辅导1对1
末位学员重点辅导； 实战讲师1V1授课； 技术点贯穿式梳理。
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学习就业有盼头
轮模拟面试指导； 做的好也得会表达； 平安就业教育保障险。
Python和大数据为什么融合？
1、升级，抓住机遇。课程一步到位，抓住机遇。90%的数据分析师需要掌握大数据相关技术，以实现后续增长和推广，数据开发岗位(大数据工程师)将近一半的内容是对数据进行提取、处理、甚至分析、挖掘——这就和数据分析师的工作内容高度重合。2.市场需求决定。无论是大小数据，在数据处理开发方面是有共性，企业中对数据处理的需求，既有小规模数据集，也有海量数据集，而我们的全场景的数据分析处理，不管数据量是大还是小。
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