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教学方式不能忽略： 教学方式直接决定着学生的学习效果。内容是否由浅入深？教学方式是否因材施教？学了是否白学，毕业照样找不到工作，学了是否学得会。教学方式是否侧重实战？而非理论化，学完工作不能上手，仅仅收获知识而已。教学方式主要看三个方面: 1、看是否采用因材施教、分层教学，分层教学保证不同学习基础的学生可以找到适合自己的课程，不至于有的人跟不上，有的人浪费时间。 2、看是否有科学的教学辅助系统，因为老师讲的好、内容好还不能保证学生学得会，好的教学辅助系统会帮助学员发现问题，找到不足，查缺补漏。 3、看实战训练，除了考证和考职称以外的职业教育培训，培训完是否具有实战能力很关键，因为参加职业培训的学员大都想找一个好工作，有没有实战能力意味着能不能进入到企业中，进入到企业后能不能干活，也就意味着你能不能找到好工作。
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 经典基础算法 2048游戏 （项目实战） 信息管理系统 （项目实战）。
课程目标 1.数量掌握Python编程语言； 2.掌握Python面向过程 面向对象编程思想； 3.数量掌握程序编写方法，数量 使用Python API实现程序功能。
后端开发基础 前端开发基础 MySQL HTTP服务器 （项目实战） 在线电子词典 （项目实战）。
课程目标 1、深入了解计算机系统，掌握高级编程理论、原理与方法 2、深入掌握数据库原理、应用、开发技术 3、输入了解网络通信原理、协议及编程方法。
Django框架 Redis数据库 Ajax JSON Jquery 达达商城 （项目实战） 知识发布平台 （项目实战）。
课程目标 1.掌握互联网全栈开发技术 2.深入掌握Python常用开发框架 3.掌握常用企业级互联网开发技术 4.综合应用各种软件开发技术，独立分析、 开发、测试、部署软件，实现软件开发全流程。
机器学习 深度学习 推荐系统 计算机视觉 自然语言处理 项目实战。
课程目标 1.掌握机器学习、深度学习基本概念、 原理、算法及理论 2.掌握计算机视觉基础，深度学习图像 识别主流技术、模型及应用 3.掌握业界人工智能框架使用 4.具备一定人工智能前沿技术研究能力。
大数据处理： 随着近几年大数据的兴起，Python也得到了前所未有的爆发。Python借助第三方的大数据处，大数据处理，随着近几年大数据的兴起，Python也得到了前所未有的爆发。Python借助第三方的大数据处。理框可以很容易地开发出大数据处理平台。到目前为止，Python是金融分析、量化交易领域使用较多的语言。
熟练掌握Python 软件开发技术， 深入理解Python 语言精髓。
培养项目开发思 路掌握项目工具 的使用培养项目 编写能力。
掌握Web企业级开发技术前端/后端/运维。
掌握深度学习，机器学习，计算机视觉综合项目。
项目管理与专业 知识技能 精通Python语言 熟悉Linux操作 系统 拥有人工智能开 发经验。
具备工作统筹能力 精通爬虫原理 擅长框架搭建 技术经验丰富。
web前后端开发(Python开发工程师)： 熟悉HTML/JavaScript/CSS,掌握React.js等前端框架开发，熟悉页面架构和布局，熟悉MySQL、Redis等，具备数据库应用、设计能力，熟练掌握Django/Flask等Web后端开发框架，熟练掌握网络通讯协议和多线程、多进程并发技术;了解架构设计、实现原理和安全防护加固，掌握高并发web网站、缓存加速技术，有1-2个完整项目经验。已经具备Pythonweb中高级级开发工程师能力，市面薪资可达12K-25K。
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