上海python回归分析课程设计
上海python回归分析课程设计，网页设计，python同样可以进行网页设计，使用python进行网页设置，也是非常的方便快捷的，很多小公司，想要有自己的网页，都会请人来做设计。
上海python培训班的课程优势：
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（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。
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（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
企业级项目实战式授课
1、昂立教育智能Python数据分析系统架构项目
2、多人博客项目管理实战项目
3、Redis数据类型及使用场景项目
4、开源堡垒机jumpserver架构、安全审计、管理、流程应用项目
5、美团点评企业级msched任务调度系统设计与实现项目
6、股票数据定向爬虫抓取，分析豆瓣中最新电影的影评项目
7、Python实现新浪微博模拟登陆，并进行核心数据提取
8、爬虫实现淘宝、京东、唯品会等电商网站商品进行价格分析项目九
9、人脸识别系统分析以及企业常见应用场景和面试中常见问题答疑项目
10、汽车车牌识别，可通过机器学习系统和图像监测系统灵活区分车牌号项目
11、中国大陆房价预测，可针对各省市地区的房价走势对未来房价进行分析预测项目
12、针对学员面试中常见的技术问题，企业教练进行专业辅导
“人工智能+大数据”开发工程师
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Python扫盲
课程内容： Python语言开发要点详解； Python开发环境搭建； Python数据类型和常见算法Python 函数式编程；
学习效果： 能够使用Python写一个简单的基于控制台的应用
Python核心编程
全能Python开发-项目实战式教学
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Python基础及语法 |
Python网络编程后台开发 |
前端开发及全栈可视化 |
Web框架及项目实战 |
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Linux基本安装、使用、配置和生产开发环境配置 |
同步IO、异步IO和IO多路复用详解 |
Html、Css、bootstrap入门到精通 |
web框架Django、Flask、tornado对比 |
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Python运维自动化开发 |
分布式爬虫及数据挖掘 |
人工智能及机器学习 |
高薪简历制作和面试技巧 |
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Devops自动化运维技术框架体系、应用布局 |
爬虫知识体系与相关工具和数据挖掘结合分析 |
人工智能介绍及numpy、pandas学习、matplotlib学习 |
以python工程师日常工作内容全面介绍工作场景和岗位职责 |
Python多领域应用 就业方向宽口径
Python的职业方向
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Linux运维工程师
该职位主要负责Linux服务器管理、数据分析、自动化任务处理、web日志分析、定时管理等。目的是解放双手。
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Python开发工程师
该职位一般要求精通Python编程语言，有使用Django等框架的经验，无实习要求。
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Python工程师
熟练使用Linux/Unixg平台，具备英语阅读能力。
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SEO工程师
为自己或公司开发和改进SEO相关软件，使搜索引擎优化和日常重复工作自动化。
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Python游戏开发工程师
网络游戏后端服务器逻辑的开发与处理，有使用大型数据库的经验，喜欢从事与游戏相关的工作。
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网站开发方向
熟悉Web开发的常用Python框架，熟悉Mysql类数据库的操作。
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Python测试自动化
熟悉自动化流程、方法及常用模块，具备英语读写能力。
| 学习阶段 | 学习内容 |
| 第1阶段：Python核心编程 | 掌握Python基础语法，具备基础的编程能力；建立起编程思维以及面向对象程序设计思想 |
| 第2阶段：Python和Linux高级编程 | 能够熟练使用Linux操作系统；掌握网络编程相关技术，能够实现网络间数据通信；掌握程序设计中处理并发相关技术，并能够编写支持高并发量的网络程序；能够熟练掌握MySQL操作相关技术，熟练编写各种数据库操作SQL语句，并能够进行Python和MySQL之间的数据交互；掌握web服务器的工作流程，以及web框架的实现原理。 |
| 第3阶段：前端开发 | 可根据UI设计，开发Web网站的前端页面；PC端和移动端页面特效开发；前端页面性能优化。 |
| 第4阶段：Web开发 | 可根据产品原型图，开发Web网站的前端界面；可根据业务流程图，开发Web网站的后台业务；可根据Web框架设计，开发对应的数据库；缓存服务器的操作和设计；异步任务的实现。 |
| 第5阶段：数据处理 | 掌握爬虫的工作原理和设计思想；掌握反爬虫机制；掌握分布式数据采集；掌握数据分析基本流程与步骤；掌握数据挖掘的一般过程。 |
| 第6阶段：人工智能 | 掌握数据挖掘基础工具使用；掌握数据挖掘处理数据方法；了解常见机器学习算法原理；根据量化交易规则设计策略；掌握深度学习算法和框架；图像识别、检测的实现。 |
| 第7阶段：面试强化 | 掌握shell编程基础和开发技巧；掌握shell编程常用表达式和流程控制语句；掌握项目发布的流程规范；掌握生产脚本的编写流程规范；了解项目生命周期及项目常见开发模式。 |
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