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Python是一种通用的脚本开发语言，比其他编程语言更加简单、易学，其面向对象特性甚至比Java、C#、.NET更加彻底，因此非常适合开发。Python在软件质量控制、开发效率、可移植性、组件集成、库支持等方面均具有明显的优势。
行业
人才需求量大
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前景
跟上人工智能时代的步伐
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就业
就业领域广，就业方向多！
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简单易学: 逻辑简单,语法更贴近英语,初中水平英语即可入门初级 Python工程师, Python的“前景广阔”却又“简单易学”吸引了不少低龄开发者;
0元开源: 逻Python开放源代码,共享时代,让 python变得更简单;
标 准 库: Python拥有强大易用的标准库,让编程更方便
代码极短: 相同功能 Java VS Python代码数量对比,结果显而易见
一码多用: 可以用相同的代码处理不同规模的数据,达到用户的需求。
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讲师团队提供项目
| 项目一：东方财富智能云系统 | 项目二：爬虫集群系统 | 项目三：语音识别 |
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| 项目简介 | ||
| 在线金融交易系统，通过实时获取上证、深证所提供的证券金融数据，进行智能分析、显示，较终按照用户制定的交易策略进行虚拟交易。 | 通过对海量招聘数据挖掘、分析，帮助求职者更快更好的找到适合的工作。可以按照城市、薪资、行业、其他技能关键字等进行合理分析，较终得出有价值的结果。 | 采用Google的TensorFlow人工智能学习系统建立的智能语音识别系统。通过学习该项目，希望学员早日走入人工智能的大门。 |
| 技能掌握 | ||
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1、Python核心技术，网络编程技术。 2、WEB前端开发技术：HTML5、CSS、Javascript、JQuery库、网页设计技能。 3、多种网络协议及数据格式，如：HTTP协议、JSCON。 4、数据库技术：MySql、MongoDB、Redis。 5、Django Web框架技术 6、Python SMTP smtplib、email模块 7、Python项目部署、测试技术 8、软件工程管理技能、Git、Pydoc等工具使用 |
1、熟练使用Python urllib requests等模块 2、掌握Python网络编程、多线程编程技术 3、掌握XML解析、XPath 语法，以及Python的re、json模块 4、掌握网络协议，如HTTP协议 5、理解分布式爬虫原理及实现 6、熟练使用Scrapy框架，及scrapy-redis分布式框架 |
1、掌握采用Tornado框架实现高并发请求技能。 2、掌握海量数据分析技术。 3、掌握语音识别技术原理、实现方法。 4、掌握采用Python作为开发语言的人工智能框架TensorFlow。 5、掌握第三方SDK的使用，如微软语音、百度语音的Python SDK。 6、掌握数据的云端存取访问技术 7、掌握Python图形编程技术。 |
诚信经营，拒绝虚假宣传是达内公司的经营理念。达内公司将在学员报名之前公布公开所有授课讲师的安排 及背景资料，并郑重公布《指定授课讲师承诺书》，确保学员利益。
昨天晚上在Github上看到一个Python资源大全列表，仅仅是一个README文件，没有一行代码，就获得了9000多个star，真是没有“人性”:-)想我Tushare给多少人带来了方便，解放了多少个腰缠万贯的量化投资人的数据处理时间，熬了多少个通宵，喝了多少箱六个核桃，也才获得4000多个star。
不说了，今天晚上再买一箱六个核桃，回去补补脑。若有意，点开http://tushare.org右上角的Github地址，或者直接访问：https://github.com/waditu/tushare，然后狠狠点一下Star，就算给米哥点赞了。(掐指一算，这应该是米哥次在这么严肃的地方不正经的推广)
话说回来，这个列表确实集合了大家的所学所用，是一个给小白增长功力的武学秘籍名录，里面不乏葵花宝典般能让你走火入魔的技术，也有能让你打通技术任督二脉的六脉神剑，还有只需要学一招小李飞刀就能闯遍各大公司的独门技术。
十八般武艺，大家各取所需。米哥简单整理了一下跟Python数据分析相关的技术呈现出来，台灯下，地铁里，各位码友、矿友且学且用，各显神通吧。
1、机器学习和计算机视觉
Crab：灵活、的推荐引擎
gensim：人性化的话题建模库
hebel：GPU加速的深度学习库
NuPIC：智能计算Numenta平台
pattern：Python网络挖掘模块
PyBrain：另一个Python机器学习库
Pylearn2：一个基于Theano的机器学习库
python-recsys：一个用来实现推荐系统的Python库
scikit-learn：基于SciPy构建的机器学习Python模块
pydeep：Python深度学习库
vowpalporpoise：轻量级Vowpal Wabbit的Python封装
skflow：一个TensorFlow的简化接口(模仿scikit-learn)
Caffe:一个Caffe的python接口
OpenCV：开源计算机视觉库
pyocr：Tesseract和Cuneiform的包装库
pytesseract：Google Tesseract OCR的另一包装库
SimpleCV：一个用来创建计算机视觉应用的开源框架
2、数据分析
blaze：NumPy和Pandas的大数据接口
cclib：一个用来解析和解释计算化学软件包输出结果的库
NetworkX：一个为复杂网络设计的高性能软件
Neupy：执行和测试各种不同的人工神经网络算法
Numba：Python JIT(just in time)编译器，针对科学用的Python，由Cython和NumPy的开发者开发
NumPy：使用Python进行科学计算的基础包
Open Babel：一个化学工具箱，用来描述多种化学数据
Open Mining：使用Python挖掘商业情报(BI)(Pandas web接口)
orange：通过可视化编程或Python脚本进行数据挖掘，数据可视化，分析和机器学习
Pandas：提供高性能，易用的数据结构和数据分析工具
PyDy：PyDy是Python Dynamics的缩写，用来为动力学运动建模工作流程提供帮助，基于NumPy,SciPy,IPython和matplotlib
PyMC：马尔科夫链蒙特卡洛采样工具
RDKit：化学信息学和机器学习软件
SciPy：由一些基于Python，用于数学，科学和工程的开源软件构成的生态系统
statsmodels：统计建模和计量经济学
SymPy：一个用于符号数学的Python库
cclib：一个用来解析和解释计算化学软件包输出结果的库
NetworkX：一个为复杂网络设计的高性能软件
Neupy：执行和测试各种不同的人工神经网络算法
Numba：Python JIT(just in time)编译器，针对科学用的Python，由Cython和NumPy的开发者开发
NumPy：使用Python进行科学计算的基础包
Open Babel：一个化学工具箱，用来描述多种化学数据
Open Mining：使用Python挖掘商业情报(BI)(Pandas web接口)
orange：通过可视化编程或Python脚本进行数据挖掘，数据可视化，分析和机器学习
Pandas：提供高性能，易用的数据结构和数据分析工具
PyDy：PyDy是Python Dynamics的缩写，用来为动力学运动建模工作流程提供帮助，基于NumPy,SciPy,IPython和matplotlib
PyMC：马尔科夫链蒙特卡洛采样工具
RDKit：化学信息学和机器学习软件
SciPy：由一些基于Python，用于数学，科学和工程的开源软件构成的生态系统
statsmodels：统计建模和计量经济学
SymPy：一个用于符号数学的Python库
3、数据可视化
matplotlib：一个Python 2D绘图库
bokeh：用Python进行交互式web绘图
ggplot：ggplot2给R提供的API的Python版本
plotly：协同Python和matplotlib工作的web绘图库
pyecharts：基于百度Echarts的数据可视化库
pygal：一个Python SVG图表创建工具
pygraphviz：Graphviz的Python接口
PyQtGraph：交互式实时2D/3D/图像绘制及科学/工程学组件
SnakeViz：一个基于浏览器的Python's cProfile模块输出结果查看工具
vincent：把Python转换为Vega语法的转换工具
VisPy：基于OpenGL的高性能科学可视化工具
4、数据API构建及服务
Django
django-rest-framework：一个强大灵活的工具，用来构建web API
django-tastypie：为Django应用开发API
django-formapi：为Django的表单验证，创建JSON APIs
Flask
flask-api：为flask开发的，可浏览Web APIs
flask-restful：为flask创建REST APIs
flask-restless：为SQLAlchemy定义的数据库模型创建RESTful APIs
flask-api-utils：为Flask处理API表示和验证
eve：REST API框架，由Flask,MongoDB等驱动
Pyramid
cornice：一个Pyramid的REST框架
与框架无关的
falcon：一个用来建立云API和web app后端的高性能框架
sandman：为现存的数据库驱动系统自动创建REST APIs
restless：框架无关的REST框架，基于从Tastypie学到的知识
ripozo：创建REST/HATEOAS/Hypermedia APIs
5、爬虫及网页处理
Scrapy：一个的屏幕爬取及网页采集框架
cola：一个分布式爬虫框架
Demiurge：基于PyQuery的爬虫微型框架
feedparser：通用feed解析器
Grab：站点爬取框架
MechanicalSoup：用于自动和网络站点交互的Python库
portia：Scrapy可视化爬取
pyspider：一个强大的爬虫系统
RoboBrowser：一个简单的，Python风格的库，用来浏览网站，而不需要一个独立安装的浏览器
BeautifulSoup：以Python风格的方式来对HTML或XML进行迭代，搜索和修改
bleach：一个基于白名单的HTML清理和文本链接库
cssutils：一个Python的CSS库
html5lib：一个兼容标准的HTML文档和片段解析及序列化库
lxml：一个非常，简单易用，功能齐全的库，用来处理HTML和XML
MarkupSafe：为Python实现XML/HTML/XHTML标记安全字符串
pyquery：一个解析HTML的库，类似jQuery
untangle：将XML文档转换为Python对象，使其可以方便的访问
xhtml2pdf：HTML/CSS转PDF工具
xmltodict：像处理JSON一样处理XML
6、算法和设计模式
Python实现的算法和设计模式。
algorithms：一个Python算法模块
python-patterns：Python设计模式的集合
sortedcontainers：，纯Python实现的SortedList，SortedDict和SortedSet类型
以上就是小编讲的大致内容了，还有什么相关问题要问的，达内IT教育涵盖基本行业知识,安排的合理,专业师资,小班授课,费用低,学习快,400咨询热线，24小时答疑。
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