上海培训python机构
[图片11]+ 系统网络运维 在运维的工作中，有大量重复性工作的地方，并需要做管理系统、监控系统、发布系统等，将工作自动化起来，提高工作效率，这样的场景Python是一门非常合适的语言。 [图片12]+ 科学与数字计算 Python被广泛的运用于科学和数字计算中，例如生物信息学、物理、建筑、地理信息系统、图像可视化分析、生命科学等，常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。 [图片13]+ 图形界面开发 Python可编写桌面图形用户界面，还可以扩展微软的Window
上海python培训班的课程优势
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课程实训目标
熟练掌握 Python 编程语言，如：Python 基础语法、面向对象思想、多线程、设计模式等。 熟练掌握 Python 后台开发方法。熟悉 Django 框架。 掌握常用的机器学习算法，尝试建立模型并进行简单的数据分析
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职业规划目标
自动化测试工程师 运维工程师
Python 全栈工程师 大数据开发工程师
爬虫工程师 人工智能工程师
Python入门即到人生“薪”阶段
市场发展状况
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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：小白扫盲课程
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
你能用Python做什么
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Linux操作和维护
Python是一种全面的语言，它满足大多数自动化操作的要求，包括前台和后台操作。
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Python网站工程师
Python有很多免费的数据函数库，免费的Web页面模板系统，并与Web服务器库交互，可以实现Web开发，构建Web框架，目前比较有名的Python Web框架是Django。
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爬虫开发
在爬虫领域，Python几乎占主导地位。它以网络上的所有数据为资源，通过自动程序进行有针对性的数据收集和处理
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数据分析
Python是一种非常适合于科学计算的编程语言，包括Numpy、panda、Scipy等数据分析模块。
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人工智能
各种人工智能算法都是基于Python编写的，尤其是在PyTorch之后，Python作为AI时代的主导语言的地位基本确定。
| 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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