源于企業需求,內容與崗位對接,根據崗位需求進行設置。
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python怎么讀取txt?python零基礎怎么學?
python怎么輸出換行?python腳本怎么運行?
python中怎么注釋?python怎么拋出異常?
Course content
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 |
掌握Python軟件開發技能,通過實現Http服務器(WEBServer)項目、ftp服務器項目、電子詞典項目、AI聊天機器人項目達到掌握多種Python軟件開發技能:關系數據庫MySQL,非關系數據庫MongoDB,網絡編程,多進程、線程、進程池編程,正則表達式。為提高編碼能力,增加編碼量,本階段會實施中期項目開發及中期項目答辯:
1、網絡聊天室
2、在線詞典
3、在線天氣
4、多人搶手機
5、簡單智能機器人
6、高德地圖租房
7、學生信息管理系統網絡版
8、員工后臺管理系統
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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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JavaScript |
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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 |
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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 |
了解機器學習必備的數學知識、算法;掌握使用Python數據運算、分析、可視化的模塊的使用。結合項目和數據分析小游戲降低晦澀的知
識時的枯燥性。股票數分析項目功能包括:
1、使用Numpy計算股票的算數平均價格
2、計算股票的時間加權平均價格(TWAP)
3、計算股票的價格范圍、價格幅度
4、計算股票的中位價格
5、計算股票的價格波動率
6、計算股票價格的平均真實波幅(ATR)
7、繪制指數移動平均線(EMA)、繪制指數布林帶(EBB)
8、計算兩只股票收益率的相關系數
9、找到兩支股票收益率的交叉點
10、繪制經窗口函數平滑后的移動平均線
11、繪制K線圖、分時圖
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
強大特效秘密武器。在影視制作里大家知道哪一門語言是比較流行的嗎?其實也是Python。實際上,在好萊塢做很多大型的特效電影的時候,里面很重要的就是用Python編寫特效腳本,然后再用它的渲染引擎去渲染。你以為就是這些了?并不是。除此之外,還有算法交易和量化投資領域,Python都是流行的語言,桌面開發Python也能做。嵌入式編程也有選擇Python作為編程接口,比如樹莓派。在現在同樣很火的物聯網領域,以前大家不會想到Python在IoT作為主要語言出現的,但技術雷達上出現的PlatformIO和masquitto,都是基于Python的。借用互聯網過時流行語的一句話,Python你這么厲害,你咋不上天呢?事實上NASA確實是在用Python,做地面的數據仿真和數據處理等等工具。用Python確實能讓你上天!
Curriculum advantages
源于企業需求,內容與崗位對接,根據崗位需求進行設置。
培養多方位、復合型人才,打造全棧式Python工程師。
高薪聘請講師團隊,分別來自企業技術經理及總監崗位。
課程取材于真實需求,實時更新,融合時下前沿技術熱點。
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。
major commercial projects
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。
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。
一:盲目的去學 。當初我在對于python這個行業什么都不了解的情況下,比如:不知道未來發展趨勢,不知道學習python應該注意哪些初始問題,不知道具體的學習規劃學習路線等等,一味的買書看書,看視頻,到了中期階段萌生放棄的想法,和主要是因為覺得自己越學越迷茫,也知道自己這樣學找不到工作,這是初學者比較大的誤區。
二:孤軍奮戰 。當初在學python的時候,從來都沒有跟別人交流過,就感覺活在自己的世界里,總認為自己什么都可以搞定,而且很多知識不會了,直接就過去了,并沒有深究,而這種學習態度也注定了我的學習是失敗,學習python一定要有討論的過程,只有跟不同的交流才能了解到你自己不知道的東西。
Introduction to teachers
Python實戰講師
Python實戰講師
課程背景
Python編程語言在近年來迅速崛起,甚至被譽為“未來最重要的語言”,在業界和開發者圈內廣受好評。于是,越來越多的人開始關注學習Python。為了滿足這個需求,深圳Python培訓中心成立了。
課程特色
1. 精選導師:我們有統一地、科學地、有條理地培養教師的方案,讓教師不斷進修更新知識,領先學員一步。
2. 項目經驗:教師們在計算機領域中擁有十數年的實際工作經驗,深入了解行業發展,可以為學員提供真實、有用的項目體驗。
3. 課程體系:全方位、深入淺出地講解Python應用開發的核心知識點和各模塊知識。
4. 畢業見習:結合招聘企業的應用需求,為學員提供一系列的實踐性課程和應用實戰操作體驗。
5. 精品服務:我們承諾為每位學員提供全日制、終身學習的持續培訓服務,幫助學員拓展發展機會。
課程目標
1. 良好的Python基礎:幫助學員全面掌握Python的語法、數據類型、控制流等基礎知識,夯實程序設計的基本功。
2. Python應用開發:通過實際項目的開發,培養學員編寫業務代碼的能力,提高解決實際問題的能力。
3. 技能提高:協助學員進行Python語言、算法等領域的深度學習,提升專業素養和就業競爭力。
學習對象
1. 想從事Python開發的學生和職場人士
2. 對計算機技術充滿熱情和探究的人群
3. 想要進入人工智能、大數據領域的學生和職業人士
課程內容
1. Python基礎語法
2. 數據類型、字符串、列表、字典等基礎數據操作
3. 函數、變量、循環、條件語句的學習
4. Python面向對象編程:類、對象、繼承、多態的應用
5. 常用模塊簡介:Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib等
6. MySQL數據庫操作及實例:增刪查改、數據的篩選、統計分析等
7. Python爬蟲詳解:爬蟲的核心思想、框架、反爬機制、數據分析等
8. Django框架:快速開發Python Web應用程序的基礎技能
9. 機器學習與深度學習:機器學習基礎算法、數據分析技術、神經網絡等
學習時長
根據培訓課程不同,學習時間可從3個月到1年不等。
收費范圍
請咨詢在線客服或到校咨詢。
學習收獲
通過學習深圳Python培訓中心的課程,學員將會擁有以下收獲:
1. 掌握Python核心知識和相關技術
2. 提升編程思路和編碼技能
3. 掌握大型程序開發的基本流程、工具以及規范
4. 積累項目經驗,更好的進入行業
5. 擴展人脈圈子,交流技術思路
結語
以上信息僅供參考,實際情況以到校咨詢為準。深圳Python培訓中心期待每一位學員的加入,我們將竭誠為您提供優質的教學服務、良好的學習氛圍,讓您在Python學習旅程中篤定前行!可以聯系在線客服,預約免費體驗課!
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
¥1980014499人關注
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