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Python+大数据开发课程培训
培养企业级数字人才
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从企业的角度来看，python生态系统中一个非常重要的环节是数据处理和开发。大数据的本质是海量数据的处理。因此，两者在数据处理和开发方面存在共性。企业有海量数据需求的时候，大数据技术栈是完美的解决方案，企业也都会有一定的小规模数据处理需求，而单纯的大数据技术栈并不包含这一部分。Python+大数据开发课程，就是补全了开发人员在数据处理上的短板，可以适应全场景的数据分析处理，不管数据量是大还是小，都有合适的技术体系去处理这些需求。
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。
高级晋升。学习Python高级知识点方面，熟悉项目开发过程、部署、高并发性、性能调整以及go语言的基础，区块链的入门等等。精通区块链的自动化操作和开发技术，能够完成自动化操作项目，区块链等项目。遵循以上四个步骤学习Python，你就可以成为一个合格的Python开发工程师。希望能够迅速成为企业的精英竞聘者，在项目上积累有较多的实战经验。
