Python+大数据开发课程培训
培养企业级数字人才
点击咨询在工作内容上,数据分析师视角。互联网金融/投资/证券/咨询;计算机软件;在快速消费品领域,这四个行业对数据分析人才的需求高达90%。这90%的数据分析师后续成长晋升都是需要掌握大数据相关技术的,原因很简单,这四个行业的数据是每时每刻都在不断的持续累积的,数据量日益膨胀。今天我们用excel就搞定了,明天我们得用sql+python,后天我们得用使用大数据平台了。数据量一直不断增加,我们的课程一步到位,抢占先机。
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。
简单易学,主流语言。对于零基础的人来说,Python比其他语言更简单、更容易学习,这就是为什么有一种“所有人都学习Python”的现象。,不管是小学生、白领、中老年人还是企业高管,都在投入学习python的队伍当中。当然不是说因此它就没有什么技术含量,高级的python程序设计也是非常难懂的,但是大多数人就业所需的能力并不需要达到那么高,只需要你有足够的耐心和毅力投入到学习和钻研中去。
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。
和其他正在学习的人在一起。虽然编码似乎是一项独立的活动,但实际上,当你们一起工作时,它工作得最好。您正在学习使用Python编写代码,从而使您也与正在学习的其他人一起生活。这将使您可以分享在此过程中学习的技巧和窍门。如果您不认识任何人,请不要担心。有很多方法可以结识对学习Python充满热情的人!查找本地活动或聚会,或加入PythonistaCafe,这是一个像您这样的Python爱好者的对等学习社区!
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