python开发课程培训
阶段性的课程设置，零基础也能学
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来源：中华网考试编辑：佚名发布时间：2022-02-10
从Python起步，从一开始就瞄准人工智能学习。技术热：紧跟python、大数据、人工智能等技术。准确定位：本课程立足企业需求，满足企业对技术的需求。前景广：物联网、云计算、大数据等行业需求非常广泛。项目真：联合百度开发实训项目，基于行业场景，设计课程。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
Python是进入人工智能行业**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。
怎么学习Python开发
WEB全栈。了解与Web前端相关的技术，并具备HTML,CSS,JavaScript,jQuery,BootStrap,Web开发基础，VUE,FlaskViews,Flask模板，数据库操作，Flask配置等方面的知识。具备WEB前端技术内容，WEB后端框架，熟练使用Flask,Tornado,Django，能在后台完成数据监控项目。数据分析+人工智能。重点学习了爬虫相关的知识点，包括数据抓取，数据提取，数据存储，爬虫并发，动态网页抓取，脚本框架，分布式爬虫，爬虫攻防，数据结构，算法等方面的知识。精通爬行，数据采集，数据结构及算法，人工智能等相关技术。可完成爬虫攻防，图片拼接，电影推荐系统，地震预报，人工智能等项目。
循序渐进，从行业小白到架构师的蜕变
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第一阶段
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.通过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。
Python与其他数据分析工具的对比。
（1）Python通过调用模块来处理excel表格，以处理这些数据并生成报告。Python可以处理比excel更大的数据集；能够更容易的实现自动化分析；能够比较容易的建立复杂的机器学习模型。（2）相比spss，spss是个统计软件，只适合在科学研究领域做实验数据的分析，并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析；而Python能够处理复杂的数据逻辑，因此在这些场景的使用更有优势。
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？
在工作内容上，从数据开发的角度（大数据工程师）。过去，大数据平台建设、组件开发和平台维护占大数据工程师日常工作的一半以上。随着时间推移，技术不断完善，如今大数据工程师更多的工作是基于大数据平台开发长期运行的应用程序(代码)，那么这些应用程序中，有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了，所以大数据工程师也需要掌握Python、Pandas、数据分析模型、数据挖掘等技能，以应对岗位需求的变化。
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