Python+大数据开发
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从企业的角度来看，企业对数据处理的需求既包括小规模数据集，也包括海量数据集。因此，如果我们学生的技术堆栈涵盖了小规模数据集处理的所有方面，也涵盖了大规模数据处理的技术体系，那么对于企业来说是非常有价值的。从过往的就业数据也可以看出，Python学员懂得一定大数据技术，往往会获得更高的薪资。大数据学员如果懂得一定的Python数据开发技能，同样也会受到企业的青睐。所以，这是市场需求决定的，也是当下国家数字经济发展，以数据为主体的未来新经济模式中所需要的。
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首选库。
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。
成为一个漏洞赏金猎人。当在错误时，一旦您开始编写复杂的程序，您将不可避免地在代码中遇到错误。这件事发生在我们所有人身上！不要让臭虫使您沮丧。取而代之的是，自豪地拥抱这些时刻，并把自己视为一个漏洞赏金猎人。调试时，重要的是要采用一种方法论方法来帮助您查找发生故障的地方。按照执行顺序遍历您的代码，并确保每个部分都能正常工作，这是一种很好的方法。
周一至周日09:00-22:00
