上海python培训班的课程优势
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课程实训目标
熟练掌握 Python 编程语言,如:Python 基础语法、面向对象思想、多线程、设计模式等。 熟练掌握 Python 后台开发方法。熟悉 Django 框架。 掌握常用的机器学习算法,尝试建立模型并进行简单的数据分析
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职业规划目标
自动化测试工程师 运维工程师
Python 全栈工程师 大数据开发工程师
爬虫工程师 人工智能工程师
企业级项目实战式授课
1、昂立教育智能Python数据分析系统架构项目
2、多人博客项目管理实战项目
3、Redis数据类型及使用场景项目
4、开源堡垒机jumpserver架构、安全审计、管理、流程应用项目
5、美团点评企业级msched任务调度系统设计与实现项目
6、股票数据定向爬虫抓取,分析豆瓣中最新电影的影评项目
7、Python实现新浪微博模拟登陆,并进行核心数据提取
8、爬虫实现淘宝、京东、唯品会等电商网站商品进行价格分析项目九
9、人脸识别系统分析以及企业常见应用场景和面试中常见问题答疑项目
10、汽车车牌识别,可通过机器学习系统和图像监测系统灵活区分车牌号项目
11、中国大陆房价预测,可针对各省市地区的房价走势对未来房价进行分析预测项目
12、针对学员面试中常见的技术问题,企业教练进行专业辅导
Python数据分析库一Pandas
Python数据分析库的Pandas学习在对以后的科学计算和数据分析等工作中有很大帮助作用。
课程目标
1、了解Pandas包的安装与基本使用方法课程目标:
2、阅读Pandas API并熟练使用其核心方法3、掌握Pandas的科学计算方法与技巧
Pandas 简介\PANDAS程序包安装
课程内容
简单的PAN DAS程序\Series类说明
Series的bool运算选择SERIES的复杂操作DataFrame的常用构造方式与操作
分组求和(聚合操作)列与列之间的四则运算删除某一列按位置选定指定的行和列深复制&浅复制
学习效果
1、能够利用Pandas包进行人工智能/机器学习应用的数据分析工作
2、能够利用Pandas包简化人工智能/机器学习应用中的科学计算夫
全能Python开发-项目实战式教学
Python基础及语法 |
Python网络编程后台开发 |
前端开发及全栈可视化 |
Web框架及项目实战 |
Linux基本安装、使用、配置和生产开发环境配置 |
同步IO、异步IO和IO多路复用详解 |
Html、Css、bootstrap入门到精通 |
web框架Django、Flask、tornado对比 |
Python运维自动化开发 |
分布式爬虫及数据挖掘 |
人工智能及机器学习 |
高薪简历制作和面试技巧 |
Devops自动化运维技术框架体系、应用布局 |
爬虫知识体系与相关工具和数据挖掘结合分析 |
人工智能介绍及numpy、pandas学习、matplotlib学习 |
以python工程师日常工作内容全面介绍工作场景和岗位职责 |
昂立python培训班,纯面授班优势突出
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率先数据库覆盖
昂立python培训班纯面授班率先覆盖所有类型数据库,传授学生包括mysql、redis和mongdb数据库全新数据库知识。
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机器学习案例优化
昂立python培训班纯面授班推出贴近企业实战的机器学习案例,例如人脸识别,手写数字识别,汽车车牌号识别等。
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培养全栈工程师
昂立python培训班纯面授班课程全面涵盖前端、后端、爬虫、数据挖掘、人工智能等课程,致力于培养python全能工程师。
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设计模式讲解
python web开发中结合设计模式教学,拓展昂立python培训班纯面授班学生设计架构和思路,面试和工作中更适合复杂的开发环境。
学习阶段 | 学习内容 |
第1阶段:Python核心编程 | 掌握Python基础语法,具备基础的编程能力;建立起编程思维以及面向对象程序设计思想 |
第2阶段:Python和Linux高级编程 | 能够熟练使用Linux操作系统;掌握网络编程相关技术,能够实现网络间数据通信;掌握程序设计中处理并发相关技术,并能够编写支持高并发量的网络程序;能够熟练掌握MySQL操作相关技术,熟练编写各种数据库操作SQL语句,并能够进行Python和MySQL之间的数据交互;掌握web服务器的工作流程,以及web框架的实现原理。 |
第3阶段:前端开发 | 可根据UI设计,开发Web网站的前端页面;PC端和移动端页面特效开发;前端页面性能优化。 |
第4阶段:Web开发 | 可根据产品原型图,开发Web网站的前端界面;可根据业务流程图,开发Web网站的后台业务;可根据Web框架设计,开发对应的数据库;缓存服务器的操作和设计;异步任务的实现。 |
第5阶段:数据处理 | 掌握爬虫的工作原理和设计思想;掌握反爬虫机制;掌握分布式数据采集;掌握数据分析基本流程与步骤;掌握数据挖掘的一般过程。 |
第6阶段:人工智能 | 掌握数据挖掘基础工具使用;掌握数据挖掘处理数据方法;了解常见机器学习算法原理;根据量化交易规则设计策略;掌握深度学习算法和框架;图像识别、检测的实现。 |
第7阶段:面试强化 | 掌握shell编程基础和开发技巧;掌握shell编程常用表达式和流程控制语句;掌握项目发布的流程规范;掌握生产脚本的编写流程规范;了解项目生命周期及项目常见开发模式。 |