Python+大数据开发
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其它
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Python它是一种更适合数据分析和处理的语言，包括numpy、pandas（现在广泛使用）和人工智能都是高度支持Python语言的，以及最近大数据领域工具组件的几次重大更新，都在全面支持python;而且越来越多的用人单位在数据分析、数据开发(大数据)岗位要求都明确要求使用python。
循序渐进，从行业小白到架构师的蜕变
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。
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。
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。
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。
是拥有数量非常大以及用途比较多的科学计算社区。Python在数据分析、探索性计算、数据可视化等方面拥有非常成熟的库和活跃的社区，这使得Python成为数据处理的重要解决方案。在科学计算方面，Python拥有Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、IPython等一系列非常优秀的库和工具，特别是Pandas在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，并逐渐成为各行业数据处理任务的首选库。
学会Python，我们能选择哪些岗位
负责运维平台系统开发，包括CMDB、发布系统、质量管理系统等，不断优化现有的产品，努力提高系统速度，稳定性和可扩展性，不断提升用户体验。
负责设计和开发分布式的网络爬虫应用，进行互联网相关信息的抓取和分析；设计策略和算法，提升网页抓取的效率和质量，进一步解决系统的网页排重、垃圾控制、资源划分等问题。
负责大数据平台的架构设计、演进和优化，进行数据清洗、挖掘、分析和输出,有效推动数据在各个业务线的发展实践和应用。
Python全栈开发工程师需要理解项目和设计需求，为用户呈现最好的前台界面交互体验和后台的管理标准线，让程序在服务器稳定高效运行，实现最大化的商业价值。
把它写下来。当你成为一名新的程序员时，你可能想知道是否应该记笔记。是的，你应该！事实上，研究表明，手工记笔记对长期记忆最为有利。这对于那些致力于成为一名全职开发人员的目标特别有益，因为许多访谈将涉及在白板上编写代码。一旦开始处理小型项目和程序，手工编写还可以帮助您在移至计算机之前计划代码。如果写出所需的函数和类以及它们之间的交互方式，则可以节省大量时间。
周一至周日09:00-22:00
