達內Python培訓
全棧式開發(fā)+人工智能
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在工作內容上,數(shù)據(jù)分析師視角?;ヂ?lián)網(wǎng)金融/投資/證券/咨詢;計算機軟件;在快速消費品領域,這四個行業(yè)對數(shù)據(jù)分析人才的需求高達90%。這90%的數(shù)據(jù)分析師后續(xù)成長晉升都是需要掌握大數(shù)據(jù)相關技術的,原因很簡單,這四個行業(yè)的數(shù)據(jù)是每時每刻都在不斷的持續(xù)累積的,數(shù)據(jù)量日益膨脹。今天我們用excel就搞定了,明天我們得用sql+python,后天我們得用使用大數(shù)據(jù)平臺了。數(shù)據(jù)量一直不斷增加,我們的課程一步到位,搶占先機。
循序漸進,從行業(yè)小白到架構師的蛻變
Python核心、面向對象程序設計、Python高級、Python程序結構、Python函數(shù)式編程思想、集成操作框架。
課程目標:1.學習Python核心語法、掌握Python核心技能;2.掌握面向對象編程思想;3.通過Python函數(shù)式編程思想、實現(xiàn)集成操作框架。
Linux操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)絡并發(fā)教程、multiprocessing進程模塊、IO網(wǎng)絡并發(fā)、并發(fā)編程方法。
課程目標:1、熟練使用Linux常用命令和編輯工具2、掌握python操作正則表達式的方法3、掌握并發(fā)編程方法,多任務編程思想。
前端開發(fā)技術、Django Web框架、Redis、Ajax、JSON開發(fā)、Jquery對Ajax的支持。
課程目標:1.熟悉項目開發(fā)流程、掌握需求分析方法。2.完成前后端分離電商網(wǎng)站的代碼編寫以及部署。3.熟練掌握軟件系統(tǒng)缺陷評估理論、方法、流程。
機器學習基礎、深度學習基礎、計算機視覺(CV)、計算機視覺綜合項目、自然語言處理(NLP)、PyTorc。
課程目標:1.掌握深度學習基本思想、常用算法、模型等。2.熟練使用OpenCV工具實現(xiàn)。各種圖像處理技術。3.能利用深度學習平臺實現(xiàn)。DCGAN模型。
1.操作和維護?,F(xiàn)在很多人還沒有學會python,但是python給操作和維護帶來了巨大的價值。以后沒有學習Python的人可能會被淘汰。2.數(shù)據(jù)分析。現(xiàn)在無論是哪個行業(yè)的,做數(shù)據(jù)分析的人似乎都離不開Python,因為Python給他們帶來的工作效率是非常的大。3.自動化測試。一切關于自動化的東西,似乎Python都可以滿足,Python可以滿足大多數(shù)自動化工作,提升工作效率。
學會Python,我們能選擇哪些崗位
負責運維平臺系統(tǒng)開發(fā),包括CMDB、發(fā)布系統(tǒng)、質量管理系統(tǒng)等,不斷優(yōu)化現(xiàn)有的產品,努力提高系統(tǒng)速度,穩(wěn)定性和可擴展性,不斷提升用戶體驗。
負責設計和開發(fā)分布式的網(wǎng)絡爬蟲應用,進行互聯(lián)網(wǎng)相關信息的抓取和分析;設計策略和算法,提升網(wǎng)頁抓取的效率和質量,進一步解決系統(tǒng)的網(wǎng)頁排重、垃圾控制、資源劃分等問題。
負責大數(shù)據(jù)平臺的架構設計、演進和優(yōu)化,進行數(shù)據(jù)清洗、挖掘、分析和輸出,有效推動數(shù)據(jù)在各個業(yè)務線的發(fā)展實踐和應用。
Python全棧開發(fā)工程師需要理解項目和設計需求,為用戶呈現(xiàn)最好的前臺界面交互體驗和后臺的管理標準線,讓程序在服務器穩(wěn)定高效運行,實現(xiàn)最大化的商業(yè)價值。
每天編碼。當我們學習一門新的程序語言時,一致性非常重要。我們建議每天做出代碼承諾。這可能令人難以置信,但肌肉記憶在編程中扮演著重要角色。每天致力于編碼將真正幫助發(fā)展肌肉記憶。盡管乍一看似乎令人生畏,但考慮每天從25分鐘開始,然后從那里開始。查看“ Python入門”指南,了解有關設置以及入門的練習信息。
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