熟练掌握 Python 编程语言,如:Python 基础语法、面向对象思想、多线程、设计模式等。 熟练掌握 Python 后台开发方法。熟悉 Django 框架。 掌握常用的机器学习算法,尝试建立模型并进行简单的数据分析
自动化测试工程师
运维工程师
Python 全栈工程师
大数据开发工程师
爬虫工程师
人工智能工程师
网络编程在生活和开发中无处不在,哪里有通讯就有网络,它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然,所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。
将网络一切数据作为资源,通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。爬虫开发项目包含跨越防爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等,并针对Scrapy框架源码进行深入剖析,从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。
Web开发包含前端以及后端两大部分,前端部分,带你从“黑白”到“彩色”世界,手把手开发动态网页;后端部分,带你从10行代码开始到n万行来实现并使用自己的微型Web框架,框架讲解中涵盖了数据、组件、安全等多领域的知识,从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。
IT运维自动化是一组将静态的设备结构转化为根据IT服务需求动态弹性响应的策略,实现减少人工干预、降低人员成本以及出错概率,真刀真枪的带你开发企业中最常用的项目,从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等多个层面接触真实的且来源于各大互联网公司真实案例
金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习,手把手带你从金融小白到开发量化交易策略的大拿。学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等,以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等
人工智能时代来临,率先引入深度机器学习课程。其中包含机器学习的基础概念以及常用知识,如:分类、聚类、回归、神经网络以及常用类库,并根据身边事件作为案例,一步一步经过预处理、建模、训练以及评估和参调等。
scikit-learn实践为学习“人工智能+大数据”开发工程师的第四阶段之一,能够实现机器学习监督学习与非监督学习等等。
课程目标
1、了解sk-learn的安装、使用与框架背景
2、了解sk-learn的常见API
3、能够借助sk-learn重新实现十大经典算法
课程内容
Scikit-learn简介
安装和运行Scikit-learn
Scikit-learn的基本功能分类算法AP简介Scikit-learn的基本功能-回归算法API简介Scikit-learn的基本功能聚类算法API简介Scikitlearn的数据降维处理Scikit-learn的模型选择Scikitlearn的数据预处理APIScikit-learn 综合实例
学习效果
1、能够利用sk-learn框架去简化实现机器学习监督学习和非监督学习
Python基础及语法 |
Python网络编程后台开发 |
前端开发及全栈可视化 |
Web框架及项目实战 |
Linux基本安装、使用、配置和生产开发环境配置 |
同步IO、异步IO和IO多路复用详解 |
Html、Css、bootstrap入门到精通 |
web框架Django、Flask、tornado对比 |
Python运维自动化开发 |
分布式爬虫及数据挖掘 |
人工智能及机器学习 |
高薪简历制作和面试技巧 |
Devops自动化运维技术框架体系、应用布局 |
爬虫知识体系与相关工具和数据挖掘结合分析 |
人工智能介绍及numpy、pandas学习、matplotlib学习 |
以python工程师日常工作内容全面介绍工作场景和岗位职责 |
(1)随着云计算、大数据、深度学习算法的发展,计算成本降低,使得人工智能突飞猛进,正在逐步从尖端技术走向普及,国家政策及IT巨头在人工智能上的投入也明显增大,都催动着人工智能时代的到来。
(2)专业角度——不提倡自学。首先,新技术没有资料,学习难度大;其次,技术更新速度快,自学时间和金钱成本太大;再次,出现问题无法解决,挫伤积极性。快速有效掌握新技术,才是最低成本。
(3)人工智能领域需要程序员,更需要能够应用数学进行底层建模和架构的专业人才,薪资和发展甚至比程序员更好。课程前置内容中有Python基础,简单易学好上手,根本不用担心没有编程基础的问题。
(4)理论上,是否有:数学基础、Python、统计算法、机器学习、深度学习等;实战上,是否有真是的人脸识别、语义识别、图像识别等完整可实操项目,而不是挂羊头卖狗肉的Python或者Java等编程。
(5)昂立人工智能讲师均为**硕博学历计算机专业出身,高屋建瓴、深入浅出能够把复杂的计划和原理讲透讲精,利于学习和消化;昂立人工智能讲师均为在职讲师,来自一线名企...
(6)人工智能实战周末班,要求有2年以上的编程开发经验,或者理工科专业高数成绩不错的零基础学员均可以学习,学历方面,要求起码专科及以上。
循序渐进 学人工智能+Python
课程 | 掌握能力 | 阶段主要内容 |
1.Python核心编程 |
1、掌握基本的Linux系统操作; 2、掌握Python基础编程语法; 3、建立起编程思维和面向对象思想; |
01 Linux基本命令 02 Python语法基础 03 Python字符串解析 04 Python时间和日历 05 Python文件操作 06 Python面向对象 07 设计模式 08 异常 09 模块 10 项目实战:飞机大战 |
2.python和网络编程 |
1、掌握Python编程,能进行面向对象设计; 2、了解Linux系统编程原理,认知程序运行的本质, 方便后期开发出高质量的程序; 3、掌握网络编程协议,实现网络间点对点通信; 4、掌握关系型数据库MySql开发,熟练编写SQL语句; 5、掌握正则表达式,进行字符串模糊匹配 6、掌握shell脚本编程 7、掌握了web服务器的运行原理 |
01 Python编程 02 Linux系统编程 03 Linux网络编程 04 正则表达式 05 案例:web服务器实现 06 数据结构与算法 07 shell脚本编程 |
3.数据库开发 |
1、 关系数据库操作和设计 2、 非关系性数据库的操作和设计 3、 缓存服务器的操作和设计 |
01 MySQL开发 02 MongoDB开发 03 Redis开发 04 数据库调优和部署 |
4.前端与移动开发 |
1、可根据UI设计,开发web网站的前端页面 2、PC端和移动端页面开发 3、前端页面性能优化 |
01 html 02 css 03 ps应用 04 PC端页面开发实战流程 05 html5和css3 06 移动端页面开发实战流程 07 JavaScript 08 jquery 09 移动端框架和库 10 前端自动化、前端性能优化 |
5.Web全站开发 |
1、 可根据产品原型图,开发web网站的前端界面 2、 可根据业务流程图,开发web网站的后台业务 3、 可根据web框架设计,开发对应的数据库 |
01 git项目代码管理和项目开发流程 02 Django 框架开发 03 Nginx配置和uWSGI部署 04 大项目一:电商平台 05 RESTful接口开发 06 Flask web框架 07 微信公众号开发 08 大项目二:移动web o2o |
6.爬虫开发 |
1、掌握爬虫的工作原理和设计思想 2、掌握反爬虫机制 3、掌握分布式集群爬虫应用 |
01 网络爬虫 02 爬虫原理与数据抓取 03 scrapy框架 04 爬虫分布式集群 05 大项目:信息类网站数据采集 |
7.人工智能 |
1、掌握常见数据分析方法 2、掌握常见机器学习算法 3、掌握 scikit-learn 库的使用 4、了解深度学习常用方法 5、掌握TensorFlow框架的使用 |
01 数据分析 02 数据可视化 03 机器学习原理 04 监督和无监督学习算法 05 机器学习框架scikit-learn 06 广告推荐系统 07 深度学习原理 08 TensorFlow 框架 09 图片识别模型训练 |
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