Python+大数据开发
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其它
[ 开班提醒 ]没有困难。整个课程安排很科学。整个过程贯穿于商业项目,场景从简单到复杂,数据量从小到大。同时也不存在学习起来困难的知识点或技术,原因很简单,比如在前边阶段,我们认知整个课程最难的机器学习算法部分,已经在线下的班级反复优化、实施、迭代,这阶段的课程最终学起来简单容易。有难度的东西,让学员学起来如履平地,这就是我们的课研和授课老师的价值所在。
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。
相互作用无论您是第一次学习基本的Python数据结构(字符串、列表、字典等),还是调试应用程序,交互式Python shell都是您最好的学习工具之一。我们也在此站点上大量使用它!要使用交互式Python Shell(有时也称为“ Python REPL”),请首先确保在您的计算机上安装了Python。我们提供了分步教程来帮助您完成此操作。要激活交互式Python Shell,只需打开终端并根据安装运行python或python3。
周一至周日09:00-22:00