課程極具含金量，緊扣行業需求
| Python高級軟件開發技術 | ||
| 課程模板 | 課程內容 | 課程目標 |
| 關系型數據庫MySQL | 數據庫、MySQL部署使用、SQL語言、MySQL數據庫管理、表管理、表記錄管理、MySQL數據類型、表結構調整、運算符操作；子句：ORDERBY、LIMIT、GROUPBY、HAVING、DISTINCT；聚合函數、約束、索引、主鍵、外鍵、數據導入導出；表的復制及重命名、子查詢：單表子查詢、多表子查詢；連接查詢、正則匹配、查詢regexp、數據備份恢復、圖形化管理工具、用戶授權事務、ER模型Python數據庫接口、PyMySQL、MySQL存儲引擎、MySQL調優、ORM |
1、網絡聊天室
3、在線天氣
5、簡單智能機器人
7、學生信息管理系統網絡版
9、坦克大戰
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| Python網絡編程 | 網絡知識解析：網絡發展、七層模型講解、網絡基礎概念；網絡通信過程及重點協議：tcp協議、udp協議、http協議；網絡編程：套接字、數據報套接字編程、廣播和組播、流式套接字、http協議、套接字屬性、Python位運算、IO類型、IO多路復用、select方法實現IO多路復用、poll方法和epoll方法的使用、本地套接字通信、HTTP、Server設計實現 | |
| Python多進程、多線程 | 多進程：概念、屬性、狀態；創建進程、os模塊、fork()函數、getpid()getppid()函數；僵尸進程和孤兒進程、使用進程開發網絡并發服務器、多進程的tftp文件服務器、multiprocessing、進程池；進程間的通信：管道通信、消息隊列通信（Queue）、共享內存通信、信號、信號量；進程的同步和互斥、Lock方法、Event方法；線程、threading、線程的同步互斥、生產者消費者、GIL、協程socketserver、百度AI接口調用 | |
| 非關系型數據庫MongoDB | 數據存儲與數據庫發展、關系型與非關系型數據庫、MongoDB概念、安裝以及啟動、數據庫檢測、常用數據類型；Mongodbshell、數據庫的創建及刪除、集合的創建和刪除、MongoDB文檔操作、內嵌文檔和數組索引操作；MongoDB索引、文本檢索、固定集合；MongoDB聚合、算數和時間運算符、GridFS、游標；Python操作MongoDB：連接mongodb、插入數據、查詢數據、更新數據、刪除數據、條件操作符、type()、排序、limit和skip、邏輯運算、數組操作、內嵌文檔操作、索引操作聚合操作 | |
| Python正則表達式 | 正則表達式、raw字符串、貪婪模式和非貪婪模式、正則表達式分組、re模塊：使用re還是compile對象、Match對象 | |
| 階段項目實戰 | HTTP服務器(WEBServer)、ftp服務器、電子詞典項目、AI聊天機器人 | 完成http服務器、ftp服務器，網絡聊天軟件、AI聊天機器人的開發工作 |
| Python全棧式WEB工程師 | ||
| 課程模板 | 課程內容 | 課程目標 |
| HTML | WEB與Internet、HTML基本介紹、HTML基礎語法、文本標記、列表標記、圖像和鏈接、表格標記、表單、CSS介紹、CSS的使用方式、CSS樣式表特征、CSS選擇器、尺寸與邊框、框模型、背景屬性、文本格式化屬性、表格屬性、過渡屬性、浮動定位、其他定位方式、顯示效果、列表屬性、轉換屬性、JavaScript概述、使用JS、JS基礎語法、JS變量和常量、數據類型、數據類型轉換、運算符、流程控制、分支結構、循環結構、函數數組、String、其他內置對象、BOM、DOM、JS事件、jQuery介紹、jQuery選擇器、jQuery操、DOM、jQuery-事件、jQuery動畫、插件-Echarts | 掌握前端軟件開發的核心技術、能夠獨立完成前端軟件的開發，熟練掌握WEB前端開發的技能 |
| CSS | ||
| JavaScript | ||
| 階段項目實戰 | 物聯電商平臺前端開發、東方財富云系統前端開發 | 完成物聯電商平臺前端功能設計、開發、調試、部署 |
| Python Flask框架 | Flask框架、開發環境建立、程序結構、模板、WEB表單、數據庫、項目結構、用戶管理、分頁、國際化與本地化、測試、項目部署 | 掌握使用Python的Flask框架進行互聯網服務端軟件設計、開發技術，可獨立使用Flask進行軟件開發 |
| Ajax | Ajax、JSON、使用JSON進行數據交換、Jquery對Ajax的支持、跨域訪問 | 掌握Ajax和JSON開發、使用方法，熟練進行編程 |
| 階段項目實戰 | 物聯電商平臺后端開發 | 采用Flask框架完成電商平臺的設計、開發，掌握并熟練使用Flask框架開發服務端軟件 |
| Python Django框架 | Python工具使用、WEB與服務器、框架、MVC與MTV、Django介紹、Django中的應用、應用的URL路由配置、模板的設置、模板的加載方式、url()中的name參數、模板中的語法（變量，標簽，過濾器，靜態文件，繼承）、模型、ORM、創建和使用模型、配置數據庫、編寫Models，數據字段和字段選項，數據的導入和導出及版本切換，通過模型增加、查詢、修改、刪除數據F()操作與Q()操作、原生數據庫操作、用后臺管理、Models、基本管理、高級管理、一對一映射查詢、一對多映射查詢、多對多映射查詢、自定義查詢對象、HttpRequest使用、csrf跨站點攻擊、forms模塊的作用、使用forms模塊、模板中解析form、對象、forms高級處理、內置小部件、cookies、session會話 | 以物聯電商平臺貫穿本階段、掌握Python服務端軟件開發的核心技術，能夠獨立完成服務端軟件開發，深入理解Python開發服務端的軟件的精髓 |
| 階段項目實戰 |
項目需求分析，總體設計，開發流程，模塊劃分，建立數據庫、表前端功能模塊編碼實現、調試、測試服務端功能模塊編碼實現、調試、測試Redis技術應用、Git、項目部署、Nginx部署與配置、完成完整的物聯電商平臺設計、開發、調試、測試、部署。還有東方財富云項目功能分析、模塊劃分、模塊編碼實現、測試、部署 |
完成完整的物聯電商平臺設計、開發、調試、測試、部署。完成東方財富智能云系統的賬號管理，數據獲取，可視化（分時圖、K線圖、趨勢線）、數據分析、虛擬交易功能 |
| Python Tornado框架【視頻】 | Tornado基礎、Tornado系統、路由、視圖、Tornado異步處理機制、數據訪問、安全應用、Python編碼 | 掌握使用Tornado進行項目開發 |
| Python爬蟲工程師、大數據分析工程師、人工智能工程師 | ||
| 課程模板 | 課程內容 | 課程目標 |
| Python爬蟲工程師 |
爬蟲的基礎、分類、用途、法律風險；爬取網站前的準備工作、爬蟲的廣度優先簡介、深度優先策略；HTTPS協議解析、用抓包工具抓取分析網絡數據包、常見的般結構化數據類型：XML,HTML,JSON；使用BeautifulSoup,XPath,正則表達式精細抓取文本信息；HTTP協議的GET，POST方法在爬蟲中的使用，動態網站的Selenium+瀏覽器方案抓取，代理服務器的使用；HTTPS的處理，Cookie，Session的使用，網站的登錄，Cookiejar的管理；驗證碼的處理；表單提交；數據的持續化存儲，數據庫的使用，多進程，多線程在爬蟲框架中的使用；Scrapy框架的使用以及如何對爬蟲進行分頁，去重 爬蟲項目實戰：貓眼，豆瓣電影數據抓取；騰訊招聘網站數據抓取，淘女郎圖片抓取 |
理解爬蟲的作用，掌握爬蟲的原理、技術，能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟件 |
| 數據分析、數據可視化 | AI概要、Numpy、NumPy開發環境、數組對象、多維數組、Numpy內置數據類型、索引與切片、改變維度（視圖變維、復制變維、就地變維、視圖轉置）、組合數組、分割數組（垂直、水平、深度）、ndarray對象的屬性 |
識時的枯燥性。股票數分析項目功能包括：
2、計算股票的時間加權平均價格(TWAP)
4、計算股票的中位價格
6、計算股票價格的平均真實波幅(ATR)
8、計算兩只股票收益率的相關系數
10、繪制經窗口函數平滑后的移動平均線
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| 數據可視化【matplotlib.pyplot】：缺省樣式、設置線型、線寬和顏色、設置坐標范圍、設置坐標軸刻度標簽、將矩形坐標軸改成十字坐標軸、顯示圖例、繪制點、添加注釋、圖形對象、子坐標圖、柵格布局、自由布局、刻度定位器、散點圖、區域填充、柱狀圖、等高線圖、熱圖、餅圖、三維曲面圖、三維線框圖、動畫、坐標線、對數坐標 | ||
| numpy的通用函數：讀取csv文件，算數平均值，加權平均值，極差，中位數，標準差，星期數據，軸向擴展，卷積運算，線性模型（線性預測、線性擬合），多項式擬合、裁剪、壓縮和累乘，相關性：方向、程度、樣本、均值、離差、方差、標準差、協方差、相關性矩陣，符號數組，矢量化，數據平滑、統計學概念 | ||
| 矩陣和通用函數：創建矩陣，通用函數，加法通用函數，除法和取余通用函數，實現位運算的通用函數。numpy的子模塊：線性代數模塊，快速傅立葉變換模塊(fft)，隨機數模塊(random)：二項分布、超幾何分布、標準正態分布 | ||
| numpy的通用函數：排序和查找，金融計算（終值fv，現值pv，凈現值npv，內部收益率irr，每期支付金額pmt，計算率rate，分期數nper，），窗函數（Bartlett窗口、Blackman窗口、漢明窗口、Hanning窗口、Kaiser窗口），科學計算 | ||
| 斷言和單元測試：判等斷言、基于unittest模塊的單元測試、基于nose和裝飾器的單元測試、基于文檔字符串的單元測試，基于pygal的數據可視化：擲骰子、世界人口、Python倉庫、HackerNews | ||
| 基于scipy的科學計算：讀寫matlab數據文件、統計、信號處理、數學優化、積分、插值、多媒體，基于pygame的游戲與人工智能：相關性、顯示動畫、pygame中使用matplotlib、訪問屏幕像素、數據點聚類、OpenGL | ||
| 人工智能，機器學習，深度學習技術 | 監督學習：數據預處理、標記編碼、線性回歸、嶺回歸、多項式回歸；分類器：簡單分類器、邏輯回歸分類器、樸素貝葉斯分類器、訓練集和測試集、交叉驗證、混淆矩陣、分類報告 | 項目：估算房價，汽車質量評估，收入等級估算 |
| 預測建模：基于SVM線性分類器、基于SVM非線性分類器、類型數不平衡問題、置信概率、事件預測器；無監督學習：k-means算法、矢量量化、均值漂移、凝聚層次、評價聚類效果、近鄰傳播 | 項目：交通流量估算；項目：市場分析 | |
| 推薦引擎：組合函數、數據管線、KNN分類器、KNN回歸器、歐式距離、皮爾遜相關性、相似用戶；文本分析：文本劃分、詞干提取、詞形還原、文本分割、詞袋模型、文本分類、性別識別、情感分析、主題建模 | 項目：電影推薦 | |
| 語音識別：音頻信號、頻域轉換、音頻生成、音樂合成、頻域特征、語音識別；時間序列：轉換時間序列、切分時間序列、操作時間序列、從時間序列提取統計信息、針對時間序列的隱馬爾科夫模型、針對文本序列的條件隨機場模型 | 項目：語音識別；項目：基于隱馬爾科夫模型的股市分析 | |
| 圖像識別：圖像處理、邊緣檢測、直方均衡、角點檢測、Star檢測、SIFT檢測、圖像特征、物體識別；人臉識別：視頻捕捉、人臉檢測、主成分分析、核主成分分析、獨立成分分析 | 項目：人臉識別 | |
| 深度神經網絡：神經元、單層神經網絡、深度神經網絡、向量量化神經網絡、遞歸神經網絡、反向傳播神經網絡 | 項目：文字識別 | |
| 階段項目實戰 | 整合東方財富智能財富系統（相關數據分析） | 完成東方財富智能云系統全部功能開發、整合、測試、提交、部署工作 |
| Python視頻課程 | 算法與設計模式：棧和隊列數據結構的Python實現、Python實現鏈表、歸并、快速、二叉樹、哈希、基本排序查找算法（冒泡排序、選擇排序，順序查找、二分查找）、工廠模式、單例模式 | 掌握基本設計模式、常用算法 |
| kivy編程、kivy組件、安全編碼、微信公眾號開發 | 掌握Python圖形界面編程，掌握界面的各種事件的想要方法，能夠獨立完成帶界面的軟件開發 | |
幫助企業解決“實操剛需”痛點，讓學員與企業無縫對接
根據學員綜合技能匹配企業要求，為學員推薦就業和指導。
真實部署真實的商業項目，讓學員在實戰中獲取項目經驗。
源于企業需求，內容與崗位對接，根據崗位需求進行設置。
課程取材于真實需求，實時更新，融合時下前沿技術熱點。
培養多方位、復合型人才，打造全棧式Python工程師。
Python在未來的發展前景非常大。隨著“大數據”“云計算”、“人工智能”等等科技的興起，意味著未來會出現大量的人才缺口，尤其是具有綜合能力的高端技術人才將會成為各大企業爭搶的重點對象。而人工智能的主要開發語言是Python，所以學習Python編程是大勢所趨。因為無論是大數據分析，還是機器學習，python都有很強大的支持能力。目前很多大公司也都在使用Python語言，例如Google、Yahoo!、IBM等等；一些影響力較大的產品也都是用python開發的：Instagram、豆瓣、知乎等等。python的優勢也體現在職業未來發展上。
通過實戰項目讓技術真正落地
項目簡介：在線金融交易系統，通過實時獲取上證、深證所提供的證券金融數據，進行智能分析、顯示，按照用戶制定的交易策略進行虛擬交易。技能掌握：Python核心技術， 網絡編程技術。數據庫技術：MySql、 MongoDB、Redis。
項目簡介：通過對海量招聘數據挖掘、分析，幫助求職者更快更好找到適合工作。可以按照城市、行業、其他技能關鍵字等進行合理分析，得出有價值的結果。技能掌握：熟練Python urlibrequests等模塊。掌握Python多線程編程技術。
項目簡介：采用Google的TensorFlow人工智能學習系統建立的智能語音識別系統。通過學習該項目，希望學員早日走入人工智能的大門。技能掌握：掌握采用Tornado框架實現高并發請求技能。掌握人工智能框架TensorFlow。
將學員培養成綜合性多維度人才
Python實戰講師
Python實戰講師
人工智能方向。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”目前Python語言在人工智能科學領域被廣泛應用，Python雖然是腳本語言，但是因為容易學，迅速成為科學家的工具，從而積累了大量的工具庫、架構，人工智能涉及大量的數據計算，用Python是很自然的，簡單高效。目前，從事人工智能相關工作研究，可以說是所有Python開發者的夢想。
達內與合作企業共建人才輸送通道
學完課程后如果未就業，符合條件的可申請退款。
與大型企業簽訂合作，由達內培養符合要求學員。
每季度都舉行雙選會，讓企業與學員面對面交流。
定期舉行大型專場招聘會，提供更好就業機會。
按學員綜合技能匹配企業要求，為學員推薦就業。
HR進行模擬面試指導，幫助學員更好展現自我。
達內提供IT領域線上招聘平臺，助學員更好就業。
合作企業定制推送，幫助學員學成高薪就業一路順風
Python編程語言已經成為最流行的一種編程語言之一，越來越多的人開始學習Python。在這樣一個大環境下，蘭州Python培訓機構應運而生。蘭州Python培訓機構致力于為每個有志于學習Python編程的人提供優質的教育。下面將詳細介紹課程背景、課程特色、課程目標、學習對象、課程內容、學習時長、收費范圍和學習收獲。
課程背景
Python是一個易于學習且功能強大的編程語言，因此Python編程在各行各業都被廣泛應用。Python語言在數據科學、計算生物學、人工智能和機器學習等領域中得到廣泛應用。蘭州Python培訓機構意在為有志于掌握Python編程的人提供方便、高效的學習方式。
課程特色
1. 實戰性強：課程設置了大量實際案例，讓學生通過完成實際項目，加深Python編程語言的掌握程度。
2. 知識點系統化：課程都是由專業的教師根據Python編程的知識體系，系統化地設計出來的。
3. 直觀的視頻課程：針對不同學生的學習方法和習慣，提供多種學習形式。
課程目標
1. 系統地掌握Python編程語法和基本應用。
2. 掌握大數據、機器學習和深度學習在Python編程中的應用。
3. 達到可以編寫Python程序和進行數據分析工作的能力以及具備二次開發能力。
學習對象
1. 希望從事數據分析、人工智能、機器學習等工作的人。
2. 希望進一步了解Python編程語言，并掌握基本應用的企業員工。
3. 自學Python編程的人。
課程內容
1. Python基礎語法
2. 數據類型和控制結構
3. 函數和模塊
4. 文件和異常
5. 正則表達式
6. Python網絡編程
7. 大數據分析和機器學習
8. 數據可視化
學習時長
根據學生需要安排不等的學習時長，蘭州Python培訓機構提供零基礎課程、深度學習課程和數據分析課程。可以根據實際情況進行選擇。
收費范圍
收費標準根據學習時長、課程深度和教學環節不同而定，詳細信息請咨詢蘭州Python培訓機構的在線客服。
學習收獲
1. 掌握Python基本語法
2. 能夠熟練應用Python進行數據分析
3. 編寫大數據、AI等需要的Python程序
4. 了解人工智能和深度學習的基本應用和發展歷程
結語
以上信息僅供參考，實際情況以到校咨詢為準。蘭州Python培訓機構歡迎各位來電、來校面談，免費體驗課。同時我們也提供在線預約體驗課服務。請注意，我們嚴格遵守誠信經營，禁止使用違反中國廣告法的極限詞。
培訓項目：UI設計培訓、java培訓、軟件測試培訓、web前端培訓、linux云計算培訓、網絡運維培訓、網絡營銷培訓、云計算培訓、人工智能培訓、C培訓、C++培訓、嵌入式培訓、UE培訓、網絡安全工程師培訓
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