深圳Python培訓

小班詳詢

課程優勢：擁有完善的就業服務體系

上課方式：面授

上課時段：全日制,周末班

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課程詳情教學點教學環境學員評論

——Python的發展前景——

Python語言在學術上非常受歡迎，不是計算機專業的人，很多都在學習Python。因為這個語言的前景是不可限量的，而且他的語法非常的簡單易懂，這就讓很多一些提及編程就恐慌的人減去了擔心，熱門崗位有Linux運維、Python Web網站工程師、Python自動化測試、數據分析、人工智能。

——教學優勢——

IT培訓優質品牌

Quality brand

深圳北大青鳥是落實“發展高科技，實現產業化”戰略而創辦的計算機軟件產業。經過十六年的發展，北大青鳥已成為國內IT培訓行業的佼佼者。深圳北大青鳥南山校區作為廣東省全課程授權中心，依托集團和北大青鳥總部學術和教育資源，為社會學子提供優質的教學服務。

雙師型師資

Double Teachers

深圳北大青鳥深圳南山校區多次榮獲全國教學質量青鳥之星獎。校區教員既是教師，又是工程師，他們均畢業于國家正規大學計算機相關專業，擁有3-10年的從業經驗，接受過北大青鳥總部嚴格統一的教學資格和教學方法培訓。學校同時聘請深圳大學原校長謝維信教授擔任校區的學術總顧問，與深圳大學實現教學資源的共享

就業服務完善

Improvement of employment service

深圳北大青鳥南山校區建有完善的就業服務體系。學生入學即簽訂就業推薦協議，專職就業老師依托集團龐大的就業資源、院校合作平臺、名企委培資源，為學員提供就業指導和企業招聘服務。目前，深圳南山校區已與深圳、廣州、東莞三地眾多IT企業建立了長期穩定的人才合作關系

——課程體系——

實訓模塊	實訓專題
Python基礎	1.Python 介紹與使用;Python 變量與數據型;Python 字符串與列表;Python 元組與字典、集合2.Python 條件判斷;Python 循環3.Python 函數、變量作用域、lambda 函數、常用的內建函數4.認識面向對象;類與對象：類的定義、類與對象、類的屬性、類與對象：類的方法、類與對象綜合案例;類的封裝和繼承5.模塊/包、常用模塊、文件讀寫與指針、文件和目錄操作6.異常處理、調試程序、測試程序7.GUI 編程;開發彈球游戲項目;開發城堡保衛戰游戲項目;樹莓派智能小車項目(項目案例
Web前端基礎	1.走進 HTML，2.CSS+DIV，3.列表表格及表單;CSS 高級選擇器4.Javascript 基礎，5.Javascript 對象，6.jQuery 基礎，7.jQuery 選擇器與事件，8.Bootstrap 框架
Web 框架開發	1.Web 基礎、HTTP 協議分析、GET 和 POST 方法，2.搭建 Django Web 開發環境;MVC 模型;Django 的 MTV 框架，3.升級 Web 項目及應用，4.Django 連接 MySQL 做增刪改查，5.Django 開發 Blog(項目案例)，6.Django 開發通訊錄(項目案例)，7.開發并部署 BBS 論壇項目(項目案例)，8. Django 開發移動 Twitter 項目(項目案例)，9.Tornado 框架(項目案例)，1)Tornado 工作原理簡介，2)Tornado 各個模塊簡介，3)Tornado 完成新聞后臺編輯界面，4)Tornado Web 框架性能優化；10. Flask 股票托管交易網站項目(項目案
Python高級	1.Python 操作數據庫：python 操作 mysql;Python 操作 redis，2.Python 正則表達式 re 模塊，3.進程和線程;多進程、多線程、協程，4.Socket 網絡編程;Python 實現簡單的聊天程序，5.python 閉包;python 迭代器;python 裝飾器，6.列表生成式;python 生成器 yield 7.Python 同步、異步、阻塞、非阻塞，8.序列化&json、數據結構，9.Logging 模塊，10.設計模式(了解 23 種設計模式，掌握單例、工廠、策略模式)，11.開發聊天機器人(項目案例)
Linux基礎	1.計算機網絡參考模型 OSI 和 TCP/IP，2.搭建 VMware 虛擬環境，3.Linux 常用命令精講，4.目錄和文件管理，5.安裝及管理程序，6.賬號管理，北京課工場教育科技有限公司，7.權限及歸屬管理，8.Linux 基礎網絡設置，9.遠程訪問及控制，10.部署 YUM 倉庫服務;NFS 共享服務，11.MySQL 數據庫初體驗，12.MySQL 數據庫操作，13.Git 分布式版本控制系統
Linxu高級（運維開發）	1.Docker 架構、鏡像及容器操作2.Dockerfile 生成鏡像、數據卷與數據容器、Docker 網絡通信3.實現密鑰 SSH 遠程登錄、構建 Nginx、構建 MySQL、構建 LNAMP 架構4.基于 kubernetes(K8S)構建 Docker 集群(項目案例)5.高性能內存對象緩存 Memcached 原理與部署、Memcached 群集部署(項目案例)6.Redis 系列1)參數配置、數據類型2)數據操作、集合排序3)Lua 腳本4)持久化策略5)事務和發布訂閱模式6)復制、集群；7.RabbitMQ 消息隊列(項目案例)8. Jmeter 壓力測試工具
Python運維開發	1.Python 實現子網劃分(項目案例)，2.開發端口掃描器;集中式病毒掃描案例(項目案例)，3.采集探測 Web 質量數據到 Excel 表(項目案例)，4.saltstack 批量部署 nginx 并配置案例(項目案例)，5.批量管理 Linux 主機(項目案例)，1)命令行參數解析：getopt 模塊，2)并發執行：threading 模塊，3)SSH 客戶端：paramiko 模塊，4)自定義設備組功能的文件操作技術，6.Django+Python+RabbitMQ 實現 Tomcat 服務自動化部署(項目案例)，7.開源運維平臺介紹與使用(項目案例)，8.Django 快速搭建 CMDB;CMDB 開源軟件使用(項目案例)，9. Jenkins 持續集成(項目案例)，10. Python 實現微服務(項目案例)
云計算 OpenStack(運維開發)	1.Openstack 體系架構、各個組件的功能2.部署 OpenStack 云平臺，完成相應的配置和管理任務3.在 OpenStack 平臺內部署系統鏡像，并安裝網絡服務4. OpenStack 自動化功能測試
Python大數據	1.Hadoop：1)Hadoop 架構組成，2)離線安裝 Hadoop 生態環境并配置應用，3)CDH 部署，北京課工場教育科技有限公司，4)使用 python 編寫 hadoop 程序，5)使用亞馬遜云 AWS 進行 hadoop 大數據操作實例介紹，6)Hadoop python 框架 mrjob 使用實例介紹，7)Hadoop 在 AWS 上運行的性能比較；2.Spark：1)Spark 簡介，2)Spark 的工作原理和特性，3)使用 python 對 Spark 進行操作實例，4)使用亞馬遜云 AWS 進行 Spark 大數據操作實例介紹，5)Spark MLlib 使用實例，6)Spark 在 AWS 上運行的性能比較，
Python 爬蟲項目	1.爬蟲項目整體框架概要介紹，2.爬蟲項目模塊之一----抓取爬蟲下載控制模塊：1)反爬取反封禁策略，2)爬取頻率控制策略，3)爬取去重控制策略，3.爬蟲項目模塊之二----抓取信息文件存儲模塊：1)海量圖片和文件存儲--mongodb 模塊，2)實現了 FilePipeline 可以將特定擴展名的文件下載到本地，3)實現了MongodbWoaiduBookFile 可以將文件以 gridfs 形式存儲在 mongodb 集群中，4)實現了SingleMongodbPipeline 和 ShardMongodbPipeline，用來將采集的信息分別以單服務器和集群方式保存到 mongodb 中，4.爬蟲項目模塊之三----抓取爬蟲抓取信息可視化模塊：1)將爬蟲 stats 信息保存到 redis 中，2)實現了一個針對分布式的 stats collector，并將其結果用 graphite 以圖表形式動態實時顯示
Python數據分析&數據挖掘	1.數據驅動和指標體系構建，2.數據挖掘綜述，3.數據挖掘特征提取和特征選擇4.數據挖掘 Sklearn 的應用，5.文本分類綜述，6.銀行壞賬用戶分析項目(項目案例)
AI（人工智能）	1.機器學習分類算法介紹：1)機器學習分類器算法，2)KNN 算法分類器原理，3)使用 KNN 算法進行數字識別原理；2.使用 python 語言實現 KNN 算法進行數字識別(項目案例)：1)數據準備，2)構建訓練數據集，3)特征提取和特征選擇，4)測試集數據測試，5)針對新的數字樣本集合進行預測數字并得出結果；3.KNN 算法進行數字識別效果回歸分析：1)交叉驗證分析 KNN 算法性能，2)準確率分析和召回率分析；4. Keras、Tensorflow 深度學習框架;人工神經網絡、人臉識別項目(項目案例)，5. Kaggle 平臺肺癌研究數據競賽項目(項目案例)
定制化項目	Python Suggestion 熱詞推薦項目，Python Correct 糾錯詞推薦項目，Python on HBase 項目，Python 基于 Elasticsearch 檢索框架項目，Python 基于 GFS 的分布式存儲項目，基于關聯與序列的推薦系統項目，基于內容與用戶的電影推薦系統項目，互聯網事件抓取畫像和可視化展示項目，Go 緩存系統的實現Go 使用 weed-fs 進行大規模分布式存儲系統項目，