Python+大数据开发
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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。
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。
1.操作和维护。现在很多人还没有学会python，但是python给操作和维护带来了巨大的价值。以后没有学习Python的人可能会被淘汰。2.数据分析。现在无论是哪个行业的，做数据分析的人似乎都离不开Python，因为Python给他们带来的工作效率是非常的大。3.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。
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。
适当休息。在学习中，离开并吸收这些概念是很重要的。Pomodoro技术被广泛用于帮助：你工作25分钟，休息一下，然后重复这个过程。休息对进行有效的学习至关重要，尤其是在您吸收许多新信息时。在调试时，中断尤为重要。 如果您发现错误，并且无法完全弄清楚问题出在哪里，请稍事休息。 离开计算机，散步或与朋友聊天。在编程中，您的代码必须完全遵循某种语言和逻辑规则，因此即使缺少引号也会破坏所有内容。 新鲜的眼睛有很大的不同。
周一至周日09:00-22:00
