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人工智能时代来临,市场亟待爆发

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谁适合学"人工智能+Python"

 
  •  

    0基础 逻辑思维能力强

    如果你认为自己的逻辑思维能力很强,
    想通过学一门技术来获得高薪能力,
    那你不妨一试,很可能,这就是适合你的高薪之门。

  •  

    数学/统计学/物理学专业

    如果你大学学的是数学、大数据收集或分析、
    统计学、物理学等相关方向,
    那未来,注定你在这个领域表现不俗。

  •  

    传统运维转开发

    如果你之前从事的是运维工作遇到瓶颈想转开发岗位,
    那Python将帮助你成功转型。

  •  

    转型做Web全栈开发

    Python语言在Web全栈开发方向也同样表现不俗,
    如果你未来职业生涯致力于
    做Web全栈开发人才,那是个机遇。

我适合吗?

职业发展 先人一步

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循序渐进 学透"人工智能+Python"

python核心编程

可掌握的核心能力

  • 1、掌握基本的Linux系统操作;
  • 2、掌握Python基础编程语法;
  • 3、建立起编程思维和面向对象思想;

可解决的现实问题

  • 1、字符串排序,切割,逆置
  • 2、猜数字、飞机大战游戏;

一阶段主要内容

  • 01 初识python
  • 08 变量与运算符
  • 02 数据结构1
  • 09 数据结构2
  • 03 流程控制
  • 10 函数和模块
  • 04 字符串处理
  • 11 类和对象
  • 05 继承和多态
  • 12 文件操作
  • 06 函数和模块
  • 13 软件、软件与软件工程
  • 07 字符串处理
  • 14 查找与排序

linux环境下的python编程

可掌握的核心能力

  • 1、掌握Python高级编程,能进行面向对象设计;
  • 2、了解Linux系统编程原理,认知程序运行的本质,方便后期开发出高质量的程序;
  • 3、掌握网络编程协议,实现网络间点对点通信;
  • 4、掌握关系型数据库MySql开发,熟练编写SQL语句;
  • 5、掌握正则表达式,进行字符串模糊匹配
  • 6、掌握shell脚本编程
  • 7、掌握了web服务器的运行原理

可解决的现实问题

  • 能够面向对象分析和设计程序,进行网络通信开发,实现基于Linux系统高并发异步web服务器

二阶段主要内容

  • 01 linux入门
  • 08 python与shell的交互
  • 02 文件、目录与路径
  • 09 系统管理命令与网络管理命令
  • 03 用户、权限与属主
  • 10 软件与开发命令和硬件检测与内核命令
  • 04 Linux网络基础知识
  • 11 python监控CPU内存硬盘网络进程
  • 05 Linux程序安装
  • 12 python网络编程
  • 06 shell编程基础
  • 13 Docker
  • 07 shell脚本编程

python与数据库开发

可掌握的核心能力

  • 1、 关系数据库操作和设计
  • 2、 非关系性数据库的操作和设计
  • 3、 缓存服务器的操作和设计

可解决的现实问题

  • 1、数据库增删改查
  • 2、根据实际问题设计出相应数据库表
  • 3、提供数据响应速度灵活运用缓存

三阶段主要内容

  • 01 初识数据库及MySQL数据库安装
  • 02 SQL编程
  • 03 python操作mysql数据库
  • 04 python操作mongdb数据库
  • 05 redis
  • 06 python操作redis

python的WEB编程

可掌握的核心能力

  • 1、 可根据UI设计,开发web网站的前端页面
  • 2、PC端和移动端页面特效开发
  • 3、前端页面性能优化

可解决的现实问题

  • 1、开发常见Web网站的前端页面和移动端H5页面
  • 2、 跟后台进行数据通信

四阶段主要内容

  • 01 html
  • 08 flask
  • 02 css
  • 03 HTML5和CSS3
  • 04 Bootstrap
  • 05 javascript
  • 06 jQuery
  • 07 Django

python爬虫技术

可掌握的核心能力

  • 1、 掌握爬虫的工作原理和设计思想
  • 2、掌握反爬虫机制
  • 3、掌握分布式计算应用
  • 4、掌握常见数据分析方法
  • 5、了解常见机器学习算法
  • 6、 掌握机器学习常用框架

可解决的现实问题

  • 1、定向抓取互联网中指定领域的海量信息
  • 2、数据分析,清洗数据,进行数据分析和挖掘
  • 3、 深度机器学习,定向广告推荐

五阶段主要内容

  • 01 爬虫的基本概念
  • 07 urllib的介绍与使用
  • 02 爬虫的知识体系
  • 08 request的介绍与使用
  • 03 http协议
  • 09 scrapy框架介绍
  • 04 xpath的使
  • 10 Scrapy CrawlSpider 类
  • 05 Nginx配置和uWSGI部署
  • 11 基于scrapy框架的爬虫
  • 06 正则表达式
  • 12 基于scrapy-redis框架的爬虫

机器学习与人工智能

可掌握的核心能力

  • 1、 机器学习
  • 2、自然语言处理
  • 3、图谱计算
  • 4、智能机器人

可解决的现实问题

  • 1、人脸识别
  • 2、DNA模式匹配
  • 3、 无人驾驶

六阶段主要内容

  • 01 机器学习与人工智能的基本介绍
  • 08 线性回归
  • 02 numpy
  • 09 逻辑斯蒂回归
  • 03 ndarray方法和属性
  • 10 决策树算法
  • 04 python数据分析库pandas
  • 11 贝叶斯算法
  • 05 DataFrame模块
  • 12 SVM支持向量机
  • 06 python科学计算库scipy介绍
  • 13 神经网络、卷积神经网络与深度学习
  • 07 python绘图工具包matplotlib介绍
  • 14 数据分析与模式识别

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