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          膠水語言 大勢所趨 簡單易學 值得擁有

          Python優雅、明確、簡單,自問世來便自帶高薪光環,位居編程語言排行榜前五。
          Python語言入門時間按天計算、免費開源、速度快、可移植性,在各領域應用廣泛。

          Python語言課程化 成為學習的一種趨勢

          人工智能時代即將到來,編程學習比拼的勝利者將成為未來科技的掌舵人

          Python納入新課標 你還不知道它能做什么?

          世界級軟件公司都在使用Python完成各種業務及功能,Python的采用率達到了新的高峰,并且繼續攀升

          • 以Python作為網絡應用后端,如GoogleGroups、Gmail、Google Maps等

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          • YouTube世界上最大視頻網站通過Python開發

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          • 大量的基礎庫均通過Python實現

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          • 3D建模軟件,支持Python作為腳本語言

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          • Python有完備的庫支持、代碼可讀性強,使用Python作為其框架

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          • 國內知名在線醫療網站通過Python開發

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          • 圖書、唱片、電影等資料數據庫業務由Python開發

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          • 國內最大的問答社區通過Python開發(Quora)

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          • 美國最大的圖片分享社交網站,每天超過3千萬張照片被分享,全部用Python開發

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          • 使用Python獲取淘寶數據、爬取淘寶商品

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          好 程 序 員
          其 他 機 構
          01
          3年教學積累、百名Python工程師、上千家企業需求、萬名Python 學員就業信息反饋,整合出前沿、全面、實用的知識體系,為好程 序員就業提供強有力的支撐。
          02
          好程序員企業合作部、就業部實時反饋企業最新需求,實時跟進企 業前沿、真實的技術需求。
          03
          好程序員注重學員動手能力,模擬企業真實開發環境,布置不同的 企業任務需求,老師監督、指導學員完成。次日技術講解及點評, 學員對知識點及開發技巧有更深的理解、更多的收獲。
          04
          重金聘請業內大牛講師、名企項目經理、資深程序員帶領項目研發, 全程面授,打造業內一流講師團隊。
          05
          全程Linux環境,完全與企業同步,學員入職即可得心應手工作, 不再為開發環境擔憂
          06
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          07
          幾十個爬蟲全案例覆蓋。IP限制、驗證碼識別、加密解析、動態加 載、Scrapy框架、分布式爬蟲,更加具有實戰性的爬蟲課程。
          08
          numpy\scipy\pandas數據分析必備技能,人臉識別、圖像識別、 scikit-learn經典算法、深度學習、神經網絡,使學員真正具備AI領 域的工作能力。
          09
          入學簽訂就業保障協議,無法就業免費重學或退還學費。嚴格管控 教學過程,各階段考試不通過留級或勸退,保證學員就業期具備優 秀的就業能力。
          部分培訓機構新成立或學科團隊新組建,課程設計不全面、水分高。
          或學科內容嚴重滯后,或照搬其他機構課程大綱,或周期短只能挑選必要的 課程講解,導致就業范圍縮小,就業難度增加,薪水不高。
          照本宣科,死教教材。按照傳統的“老師教、學生練”模式,把知識簡單的倒 給學生。歸根結底是由于講師對技術的認識層次淺,無法把握開發精髓。
          聘請經驗不足的行業新人教學,缺乏核心技術授課能力。承諾手把手帶實操, 卻經常以視頻直播湊數。
          其他機構雖涉及Linux部分內容,但只是單純介紹linux操作系統的基本命令使 用及簡單的環境搭建,學員學習環境不能與企業開發環境同步。
          其他機構課時短,只簡單介紹html+css+js,前端框架簡單了解bootstrap, 頁面的布局搭建,動態特效講解案例不多,學員獨立完成前端頁面會很吃力。
          其他機構只簡單介紹幾個Python爬蟲的庫基礎使用,面對一些反爬機制、驗證 碼破解、動態加載等實用技術,可能只是簡單講解,深度不夠,對多進程和多 線程爬蟲沒有系統講解。
          其他機構簡單介紹numpy\pandas兩個基礎庫的操作使用,以及一些統計學和 概率論的一些基礎常識,簡單介紹一兩個算法。
          口頭保證包就業,當學習期滿等待自己被推薦到心儀的企業,卻發現老師只是 把學員簡歷掛在某聯、某大街上,甚至不聞不問!
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          課程目錄
          課程內容
          • 1.1開班典禮1.1開班典禮
          • 1.2 數據的存儲1.2.1 Python概述
            1.2.2 進制以及進制轉換
            1.2.3 原碼、反碼、補碼
            1.2.4 第一個Python程序
            1.2.5 終端讀取與打印
          • 1.3 運算符與表達式1.3.1 關鍵字和標識符
            1.3.2 python數據類型
            1.3.3 運算符
            1.3.4 條件控制語句(if…else…)
          • 1.4 循環1.4.1 循環語句之while
            1.4.2 循環語句之for
            1.4.3 break與continue語句
          • 1.5 基礎數據結構11.5.1 Number與數學函數操作
            1.5.2 * String(查找,替換,下標索引)
            1.5.3 練習
          • 2.1 基礎數據結構22.1.1 *列表(常用)
            2.1.2 *元組
            2.1.3 *字典(常用)
            2.1.4 set集合
            2.1.5 *迭代器與生成器(常用)
          • 2.2 函數12.2.1 函數概述
            2.2.2 函數的調用
            2.2.3 簡單函數的定義
            2.2.4 函數的返回值
            2.2.5 傳遞參數
          • 2.3 函數22.3.1 關鍵字參數
            2.3.2 默認參數
            2.3.3 不定長參數
            2.3.4 匿名函數
            2.3.5 *裝飾器
          • 1.1 HTML5的標簽1.1.1 前端與后端
            1.1.2 標簽與解釋器(瀏覽器)
            1.1.3 網頁的基本結構
            1.1.4 常用標簽
          • 1.2:HTML5交互與表格1.2.1 表格標簽
            1.2.2 表單標簽
            1.2.3 無意標簽
          • 1.3:CSS + JS初步1.3.1 耦合、復用與樣式
            1.3.2 引入CSS的方式
            1.3.3 選擇器(七種)
            1.3.4 CSS屬性
            1.3.5 JS基本語法
          • 2.1:Dom操作2.1.1 Dom與事件
            2.1.2 選項卡項目
          • 2.2:JQuery初步2.2.1 框架的作用
            2.2.2 Jquery框架的意義
            2.2.3 Jquery框架的基本使用
            2.2.4 定時器
          • 2.3:Jquery制作動畫2.3.1 平移
            2.3.2 旋轉
            2.3.3 縮放
            2.3.4 漸變
            2.3.5 動畫的疊加
          • 2.4:Ajax2.4.1 Ajax的作用
            2.4.2 Ajax基本用法
          • 1.1:Linux操作系統1.1 Linux操作系統
            1.1.2 常見操作系統
            1.1.3 操作系統發展歷史
            1.1.4 系統的使用
            1.1.5 Linux版本
          • 1.2:文件系統與用戶管理1.1.6 Linux應用領域
            1.1.7 虛擬機與Vmware的安裝
            1.1.8 Linux版本與Ubuntu 16.04
            1.1.9 配置自己的Linux系統
            1.1.10 編程IDE的安裝
          • 1.3:文本操作命令1.2.1 目錄訪問
            1.2.2 文件與目錄的管理
            1.2.3 文件的權限
            1.2.4 用戶管理
          • 1.4:網路命令、進程管理與服務配置1.3.1 文本命令
            1.3.1 文本命令
          • 1.4:網路命令、進程管理與服務配置1.4.1 網絡管理命令
            1.4.2 系統目錄
            1.4.3 重要系統文件
            1.4.4 設置開機啟動與登陸啟動
          • 1.5:Shell編程與bash、源文件編譯1.4.5 Ip配置
            1.4.6 服務的啟動停止
            1.4.7 防火墻配置
          • 2.1:版本控制1.5.1 基礎IO操作
            1.5.2 流程控制
            1.5.3 定義變量與環境變量
            1.5.4 腳本傳參
            1.5.5 定時任務
          • 2.2:MySQL基本使用2.1.1 Git的安裝與配置
            2.1.2 GitHub的注冊與使用
            2.1.3 Clone與Fork
            2.1.4 Git常用命令
            2.1.5 標簽、分支與源
          • 1.1:HelloDjango1.1.1 BS/CS,MVC/MTV
            1.1.2 Django請求流程
            1.1.3 Admin管理
          • 1.2 :Models1.2.1 ORM
            1.2.2 模型字段屬性
            1.2.3 CRUD
            1.2.4 聚合函數,F,Q對象
          • 1.3:Models & Templates1.3.1 模型對應關系
            1.3.2 模板加載
            1.3.3 靜態資源
            1.3.4 模板語法
          • 1.4:Views1.4.1 路由規則
            1.4.2 反向解析
            1.4.3 請求與響應
          • 1.5:Views 1.5.1 會話技術cookie,token,session
            1.5.2 文件上傳
          • 2.1:Advanced2.1.1 驗證碼
            2.1.2 分頁器
            2.1.3 類視圖
            2.1.4 中間件
          • 2.4:RESTful2.2.1 日志
            2.2.2 緩存
            2.2.3 信號
            2.2.4 Cerlery
            2.3.1 用戶權限,用戶角色
          • 2.5:RESTful022.4.1 REST 概念
            2.4.2 HelloREST
            2.4.3 數據序列化
            2.4.4 請求與響應
          • 3.1:Program3.1.1 項目開發流程
            3.1.2 項目設計
            3.1.3 項目基礎框架搭建
          • 1.1:HelloFlask 1.1.1 Flask介紹
            1.1.2 Flask請求
            1.1.3 Flask MTV拆分
            1.1.4 Flask-Script
          • 1.2 :Views1.2.1 Flask-Blueprint
            1.2.2 路由規則
            1.2.3 錯誤處理
            1.2.4 請求與響應
            1.2.5 會話技術cookie,token,session
          • 1.3 :Templates & Models1.3.1 靜態資源
            1.3.2 模板加載
            1.3.3 模板語法
            1.3.4 ORM
            1.3.5 Flask-SQLAlchemy
          • 1.4:Modesl1.4.1 Flask-Migrate1.4.2 CRUD
            1.4.3 模型關系
            1.4.4 反向引用
          • 1.5:Extension1.5.1 Flask-Cache
            1.5.2 Flask-Login
            1.5.3 Flask-RESTful
            1.5.4 Flask-Bootstrap
            1.5.5 Flask-Upload
          • 2.1:Program2.1.1 需求分析
            2.1.2 項目設計
            2.1.3 基礎框架搭建
            2.1.4 建模
            2.1.5 需求分析
          • 1.1 :多線程原理1.1.1 同步與異步
            1.1.2 串聯與并發
            1.1.3 線程
          • 1.1 :多線程原理1.1.4 開辟一個線程
            1.1.5 線程安全與線程鎖
            1.1.6 多線程隊列
          • 1.2 :協程1.2.1 線程的局限
            1.2.2 協程的定義與原理
            1.2.3 協程的實現
          • 1.3:爬蟲的概念及相關工具1.3.1 爬蟲的概念及作用
            1.3.2 HTTP協議原理
            1.3.3 TCP編程
            1.3.4 UDP編程
          • 1.3.4:UDP編程1.3.5 工具的安裝、使用
            1.3.6 W3C標準
            1.3.7 抓包工具Fiddler的使用
          • 1.4:python http libs1.4.1 urllib的使用、示例
            1.4.2 urlib3實現GET請求與POST請求
            1.4.3 requests庫的使用
            1.4.4 bs4庫的使用
            1.4.5 Ajax動態頁面數據
          • 1.5:爬蟲實戰1.5.1 使用requests編寫一個簡單爬蟲
            1.5.2 改造requests爬蟲為多線程版
            1.5.3 利用redis改造多線程版爬蟲至分布式
          • 2.1:網站數據解析2.1.1 BeautifullSoup安裝與使用
            2.1.2 XPath解析
            2.1.3 正則表達式解析數據
            2.1.4 JSON與CSV
          • 2.2:動態網頁抓取2.2.1 Selenium 說明及簡單實例
            2.2.2 Selenium 突破網站登錄
            2.2.3 Selenium 實現動態頁面數據爬取
          • 2.3:Web端協議分析2.3.1 requests庫詳解
            2.3.2 POST分析
            2.3.3 IP代理
            2.3.4 Cookie登錄
          • 1.1:jupyter入門1.1.1 jupyter軟件安裝
            1.1.2 jupyter入門
            1.1.3 numpy學習
            1.1.4 numpy廣播機制
          • 1.2:pandas1.2.1 pandas入門
            1.2.2 pandas-Series
            1.2.3 DataFrame
          • 1.3:pandas數據處理1.3.1 pandas數據丟失
            1.3.2 pandas多層級索引
            1.3.3 異常值檢查和過濾
            1.3.4 替換操作(replace\map\rename)
            1.3.5 數據匯總(級聯\合并)
          • 1.4:pandas數據處理1.4.1 數據分組
            1.4.2 透視表和交叉表
            1.4.3 pandas數據讀取
            1.4.4 高級數據聚合
            1.4.5 美國選舉政治獻金分析
          • 1.5:scipy1.5.1 傅里葉原理介紹
            1.5.2 登月圖片消噪
            1.5.3 scipy圖片處理
            1.5.4 積分
            1.5.5 二進制文件讀取
          • 2.1:matpoltlib 2.1.1 數據可視化的概念
            2.1.2 可視化圖表的繪制
            2.1.3 動畫及交互渲染
            2.1.4 數據的合并與分組
            2.1.5 直方圖
          • 2.2:機器學習基礎2.1.6 條形圖
            2.1.7 線型圖
            2.1.8 散點圖
            2.1.9 玫瑰圖
            2.1.10城市氣候與海洋關系分析
          • 2.3:KNN 2.2.1 常用術語
            2.2.2 主要任務
            2.2.3 算法選擇
            2.2.4 機器學習程序的開發步驟
            2.2.5 經驗誤差與過擬合
          • 2.4 :線性回歸模型2.2.6 評估方法
            2.2.7 性能度量
            2.2.8 比較檢驗
            2.2.9偏差與方差

          *僅供參考 詳細請看python學習路線圖

          下載完整版課程大綱

          荷槍實彈 六大主流項目聯合實戰 進階戰略全面實施

          • 數據分析
          • 機器學習
          • 深度學習
          • 爬蟲

          手寫數字識別

          項目介紹:以幾十萬張不同大小不同風格的數字集為數據基礎,使用各種經典機器學習算法對手跡圖像進行識別,達到識別數字的人工智能項目。最終準確率可以達到97%以上。是一款圖像識別領域經典的項目之一。從數據集拆分到特征選擇、特征預處理、模型選擇、算法調優及繪圖展示。最后應用到實際生產環境。詳細展示了圖像識別類項目的整體工作流程,并且有一定的實用價值。使學員具備初級的機器學習工程師的能力。

          技術點:numpy、series,DataFrame、matplotlib圖像處理、pandas文件處理、特征清洗、特征選擇、pca、交叉驗證、sckit-learn經典分類算法KNN、Logistic、Byes、svm等。

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          人臉識別

          項目介紹:人臉識別是目前主流的AI項目之一,包括iphoneX也自帶人臉識別技術。本項目是一款對世界各國名人人臉進行識別的AI項目,以各國名人人臉圖片作為訓練樣本及進行算法訓練,針對于復雜圖片進行處理,解決特征過多、算法空間復雜度時間復雜度過高問題,并且具有較高的識別能力,需要對獲取的圖片進行剪輯、清洗、二值化等操作,深刻了解對于復雜度高的圖片的常規處理邏輯。

          技術點:PCA、LDA數據降維技術,GridSearchCV網格搜索、交叉驗證、歸一化、正則化、區間縮放等數據特征預處理技術、svm、logistic決策樹等經典機器學習算法模型。

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          多年軟件開發與IT培訓教育經驗,曾參與手機銀行,有利網互聯網金融產品研發,互聯網家裝O2O產品研發以及用戶數據采集,分析,直播即時通訊項目的研發與優化。技術偏執狂,喜歡研究新技術和原理,對互聯網行業充滿信心,看好IT行業的前景,具有獨特的授課技巧

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          • 企業經理課程

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          • 合作名企雙選會

            與10000家名企聯合共建,
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          • 精英校友交流會

            每年至少2次精英校友交流會,
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          • 職業素質課程

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