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Python語言很適合0基礎(chǔ)的人學習,簡單易懂,容易上手,適用的領(lǐng)域廣泛,而且Python工程師的需求量也是非常大,作為入門語言是非常合適的。學習了Python可以從事數(shù)據(jù)挖掘分析、后臺開發(fā)、機器學習等方面的工作,可以說是近乎全能的語言了。
階段 | 學習內(nèi)容 | 課程目標 |
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第一階段:Python語言核心編程 | Python核心;面向?qū)ο?程序設(shè)計;Python高級;Python程序結(jié)構(gòu);Python函數(shù)式編程思想;集成操作框架; | 1.學習Python核心語法、掌握Python核心技能;2.掌握面向?qū)ο缶幊趟枷耄?.通過Python 函數(shù)式編程思想、實現(xiàn)集成操作框架。 |
第二階段:系統(tǒng)高級編程 | Linux操作系統(tǒng);數(shù)據(jù)處理;網(wǎng)絡(luò)并發(fā)教程;multiprocessing進程模塊;IO網(wǎng)絡(luò)并發(fā);并發(fā)編程方法; | 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(wù)編程思想。 |
第三階段:互聯(lián)網(wǎng)全棧開發(fā) | 前端開發(fā)技術(shù);Django Web框架;Redis;Ajax;JSON開發(fā);Jquery對Ajax的支持; |
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。
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第四階段:人工智能 | 機器學習基礎(chǔ);深度學習基礎(chǔ);計算機視覺(CV);計算機視覺綜合項目;自然語言處理(NLP);PyTorc; |
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(shù);3.能利用深度學習平臺實現(xiàn)DCGAN模型。
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Python人工智能:對于Python人來說,Python人工智能非常適合作為未來的發(fā)展方向。
Linux運維:Linux運維必須掌握Python語言??梢詽M足Linux運維工程師提率、提升自身能力的工作需求。
Python爬蟲:就是用Python從互聯(lián)網(wǎng)上收集和爬取信息。Python爬蟲將所有網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)作為資源,通過自動化程序進行有針對性的數(shù)據(jù)收集和處理。
數(shù)據(jù)分析:數(shù)據(jù)可以解釋很多事情。Python語言已成為數(shù)據(jù)分析師的選。
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