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上海python在线培训

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课程介绍

上海python培训班的课程优势:

  • (1)Python、大数据、人工智能是当今最热门的话题。随着AlphaGo的火热,让机器变得更加智能等机器学习的话题近年来非常火爆。大数据存储、大数据分析、人工智能等开发人才需求旺盛。

  • (2)使用流行的python编程语言作为媒介,全面、深入地探讨了自动化测试、全栈开发、爬虫、机器学习等四大技术,并结合具体的商业项目案例,通俗易懂的授课风格。有针对性的全面整合python移动后台实现、大数据存储、数据挖掘与分析的实现方案。

势在必行,我信Python

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市场发展状况

  • 未来发展

    后端开发、前端开发、人工智能、金融量化分析、大数据、物联网等,搜索引擎Google的核心代码是Python完成的,应用开发技术在各公司都有大规模使用,Python的发展前景是不可估量的。

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  • 人才缺口

    据统计,国内Python人才需求量每日高达30000 ,人才缺口超80万,但岗位满足率仅30%,人才供需矛盾大,部分领域(例如人工智能)年薪二十万都招不到人,可以说现在市场很需要Python人才。

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  • 就业领域

    Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是的编程语言,得到广泛的支持和应用,就业领域是非常大的,在目前属于发展可观的职业。

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  • 待遇情况

    Python岗位年薪至少在15-20w之间,而且除了北、上、广、深这样的一线城市以外,很多二三线城市Python人才的待遇正在与一线城市持平,未来无论身处何地,都能享受到市场发展红利。

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Python数据分析师:精英项目实战篇

精英项目实战篇的学习为Python数据分析师的高级学习阶段,参加完这阶段的学习后,综合能力显著提高,成为行业精英了,薪资能很低吗?

  • 数据分析阶段学

    通过Excel解决某公司财务报表动态生成 Excel让公司的贷款台账一目了然
    某教育机构讲师评估分析
    某生产销售企业进销存相关指标分析
    财务指标: 杜邦分析仪解析
    分析动态数据: 销售运营管理数据分析
    商品进销存项目实战
    某零售行业进销存分析某在线教育网站指标评估

  • 数据挖掘阶段

    SPSS 人口普查数据分析实例
    商品管理系统分析案例解析
    统计分析基础案例
    业务管理系统案例
    模型开发案例
    消费者信心指数比较
    不同收入家庭经济现状感受值的比较
    不同时段的世博会入园人数比较

  • Python加薪阶段

    使用PYTHON库进行豆瓣电影可视化展示
    Python机器学习库scikit-leam实践
    京东淘宝爬虫实战
    利用urlib2.正则表达式及re模块获 取天猫官网商品
    利用框架scrapy爬取豆瓣网电影数据
    外贸实战案例

  • 大数据分析师进阶阶段

    实例寅示: 某航空公司飞机飞行数据分析
    Python用户消费行为分析及展示
    Python爬取电商评论数据及分析
    交互式电商APP用户日志行为分析
    电商广告点击流量实时统计
    某信贷实时爬取数据存储NOSQL

上海交大昂立IT学院介绍

  • 上海python在线培训

    上海交大昂立IT学院坐落于繁华的徐家汇商圈,毗邻著名高等学府――上海交通大学,交通便利,是上海较著名的培训品牌之一。学院传承交大百年教育精华,所设课程,兼具知识性和实用性,紧贴就业市场需求,以优质的授课质量,严格的教学管理,受到社会各个阶层职业人群以及企业的欢迎,经过近20年的发展历程,在IT培训业务上取得了辉煌成绩,为社会培养了大量的前沿技术人才。

Python课程大纲


课程章节
学习内容
第一阶段、Python基础课程(课程时长:4周) 本阶段主要针对Python基础进行学习,全面讲解Python语言基础部分,包括:变量与数据类型、语句与流程控制、列表、元组、范围、字符串、字典、文件读写、面向对象、异常处理等。并能够用python语言编写简单的命令行程序。
第二阶段、Web前端基础(课程时长:2周) 本阶段主要针对Web前端页面进行设计,主要围绕html5、css、javascript等基础网页语言进行学习,以及掌握jQuery和Bootstrap两个主要框架。熟练掌握Web前端页面的实现。
第三阶段、Python爬虫(课程时长:2周) 本阶段主要学习Python爬虫相关的知识点
第四阶段、PythonWeb框架(课程时长:3周) 本阶段主要学习Pythonweb后端相关的知识点,包含当下主流的pythonweb框架Django和flask。
第五阶段、人工智能与机器学习(课程时长:4周) 本阶段介绍人工智能中一些经典的机器学习算法。包括线性回归、逻辑回归、决策树、聚类、降维、神经网络等。
第六阶段、综合项目(课程时长:3周) 本阶段主要通过一个综合项目,来实践上面所有的知识点。包括: 1、使用PythonWeb+MongoDB的方式建立数据仓库 2、使用爬虫对上述数据进行爬取 3、使用经典机器学习算法堆这些数据进行分析并学习

学好python zero逆袭hero


你是否还有以下疑问?

  • 人工智能的时代真的来了吗?

    (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。

  • 人工智能可不可以自学?

    (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。

  • 这个不是IT编程么?

    (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。

  • 区分真的人工智能课

    (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。

  • 昂立人工智能师资,有什么特别之处?

    (5)昂立人工智能讲师均为名校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...

  • 学员学历吗有要求么?

    (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。

课程大纲

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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