Python+大数据开发课程培训
培养企业级数字人才
点击咨询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。
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**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**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。
Python基础知识以及Linux数据库。在Python的引入阶段,帮助零基础学生打好基础是非常重要的。掌握Python的基本语法规则和变量,逻辑控制,内置数据结构,文件操作,高级函数,模块,常用标准库模块,函数,异常处理,MySQL用法,协程等知识点。精通Python基本语法,具有基本的编程能力;Linux基本操作命令,MySQL入门内容,能完成银行ATM系统实战,英汉词典,歌词解析等项目。
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