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對于大多數的零基礎轉行者來說，學習編程的目的就是想找一份高薪、有前景的工作，那么發展前景好的編程語言，自然就更值得學習。而Python恰恰是一個不錯的選擇。

昆明達內python課程/Course

多年研發沉淀，只為給你比較好的課程

Python語言核心編程
Python軟件開發技術
全棧WEB工程師
Python各類工程師

Python語言核心編程
課程模板	課程內容	課程目標
Linux操作系統	計算機核心架構、未來趨勢，程序的本質，進制，操作系統、編程語言；Linux操作系統及常用命令：文件和目錄、文件屬性修改、命令、查找與檢索命令、文件比較、打包壓縮、進程管理、用戶管理、網絡管理、ssh、編輯工具、Sublimetext/vim/Pycharm	掌握計算機的構成、工作原理，熟悉操作系統和編程語言，理解二進制；熟練使用Linux 常用命令和編輯工具，能夠動手完成文件 / 目錄的多種操作，編輯文本文件，完成常用軟件安裝卸載
Python核心	Python語言特點、應用領域、PythonIDE、基本命令、Python的核心數據類型、表達式和運算符、運算符優先級、變量、賦值、is/isnot運算符、del語句、標準輸入輸出、關系運算、布爾運算、流程控制語句、pass語句、注釋字符串、字符串訪問、索引、切片、字符串編碼、raw字符串、字符串運算、字符串常用方法、字符串格式化、while循環、break語句、forin循環、range()函數、continue語句、列表、列表訪問、列表運算、深拷貝/淺拷貝、列表常用方法、列表推導式、元組、元組訪問、元組常用方法、序列、字典、創建字典、字典基本操作、鍵索引、添加與刪除元素、字典常用方法、字典推導式集合、可變集合、不可變集合、集合運算、集合推導式函數、函數參數傳遞（位置參數、關鍵字參數）、缺省參數、可變參數、函數變量、函數嵌套遞歸函數、Python命名空間與作用域LEGB、global、nonlocal、globals()/locals()函數、lambda	學習Python核心語法，掌握Python編程技能，逐步理解、建立編程思維與邏輯，培養動手解決問題的能力，能夠運用Python編程解決基本問題，編寫功能較簡單的軟件。本階段特點是以《學生信息管理系統》項目貫穿迭代，并結合大量課堂案例進行綜合學習，以保證能快速掌握Python核心編程技能。項目案例包括但不限于：文本圖案顯示、單位換算器、標準體重計算程序、平閏年判斷、個人所得稅計算器、文本菜單顯示、顯示斐波那契數列、求完全數、約瑟夫環N位密碼生成器、遞歸計算階乘
Python高級	高階函數：map函數、filter函數、sorted函數、eval()、exec()函數、閉包closure、裝飾器decorators、函數文檔字符串、Python模塊、模塊安裝與導入、dir函數，time模塊，math模塊、sys模塊、random模塊、自定義模塊、包開發異常（exception）、try-except語句、try-finally語句、raise語句、assert語句（斷言語句）、迭代器Iterator、生成器Generator、生成器函數、生成器表達式、yield語句、迭代工具函數：zip、enumerate文件操作：打開、讀寫、關閉；二進制文件、字節串bytes、字節數組bytearray、標準輸入輸出文件、漢字編碼	顯示 9x9 乘法表、出租車計價程序、電子時鐘、斗地主發牌程序、石頭剪刀布、文件復制程序
Python面向對象編程	對象和類、屬性attribute、實例方法、__init__、類變量、類方法@classmethod、靜態方法@staticmethod、函數重寫overwrite、str/repr函數重寫示例、特性屬性@property、迭代器(高級)、繼承(inheritance)、派生(derived)、覆蓋override、super函數、封裝enclosure、多態polymorphic、異常高級：with語句、環境管理器、運算符重載：二元運算符重載、一元運算符重載、PEP8編碼規范	數據庫備份程序、五險一金計算器、電子詞典、詞頻統計程序
階段項目實戰	學生信息管理系統、飛機大戰、2048游戲（講一練二）	分析項目需求，理解項目的算法，熟練掌握Python軟件開發技術，深入理解Python語言精髓

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
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	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
	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
Python視頻課程	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

真實項目實戰教學/Teaching

3大商業項目，掌握實用編程技巧

爬蟲集群系統
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。
語音識別
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。
東方財富智能云系統
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。

Python語言的特性

解釋型：Python語言在執行過程中由解釋器逐行分析，逐行運行并輸出結果。
面向對象：Python語言具備所有的面向對象特性和功能，支持基于類的程序開發。
動態語言：在運行時可以改變其結構。例如新的函數、對象、甚至代碼可以被引進，已有的函數可以被刪除或是其他結構上的變化。動態語言非常具有活力。

您可能關心的問題？/Problem

您顧慮的問題我們都為您解答

Python是“腳本語言”嗎？

使用Python可以做些什么？

沒有編程基礎可以學習嗎？

學習Python需要多長時間？

學完Python就業方向有哪些？

對于Python 的常見問題

選擇達內，理由不止一個/Reason

多年品牌實力，培訓更值得信賴

全棧式培養

培養多方位、復合型人才，打造全棧式Python工程師。

師資隊伍

高薪聘請講師團隊，分別來自企業技術經理及總監崗位。

技術前沿

課程取材于真實需求，實時更新，融合時下前沿技術熱點。

課程體系

源于企業需求，內容與崗位對接，根據崗位需求進行設置。

項目實戰

真實部署真實的商業項目，讓學員在實戰中獲取項目經驗。

推薦就業

根據學員綜合技能匹配企業要求，為學員推薦就業和指導。

Python的應用方向

科學計算。隨著NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthoughtlibrarys等眾多程序庫的開發，Python越來越適合于做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。和科學計算領域流行的商業軟件Matlab相比，Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所采用的腳本語言的應用范圍更廣泛，有更多的程序庫的支持。雖然Matlab中的許多高級功能和toolbox目前還是無法替代的，不過在日常的科研開發之中仍然有很多的工作是可以用Python代勞的。

核心師資，鼎力帶學/teacher

你挑剔講師，我們比你更挑剔