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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,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 |
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 | ||
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。
Python编程学习班福州哪家不错,达内IT培训学校成为中国赴美国上市的职业教育公司,也是引领行业的职业教育公司。致力于面向IT互联网行业,培养软件开发工程师、测试工程师、系统管理员、智能硬件工程师、UI设计师、网络营销工程师、会计等职场人才。2015年起,推出面向青少年的少儿编程、智能机器人编程、编程数学等K12课程。
一般学Python可以往很多方便发展哦:
1,比如可以做web应用开发
在国内,豆瓣一开始就使用Python作为web开发基础语言,知乎的整个架构也是基于Python语言,这使得web开发这块在国内发展的很不错。youtube世界较大的视频网站也是Python开发的哦.还有非常出名的instagram也是用python开发的
2,网络爬虫
爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧,比如谷歌的爬虫早期就是用跑Python写的.其中有一个库叫Requests,这个库是一个模拟HTTP请求的一个库,非常的出名!学过Python的人没有不知道这个库吧,爬取后的数据分析与计算是Python较为擅长的领域,非常容易整合。不过目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。
3.AI人工智能与机器学习
现在的人工智能非常的火爆,各种培训班都在疯狂打广告招生.机器学习,尤其是现在火爆的深度学习,其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉,其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具,深受此领域开发者喜爱。说白了就是因为Python简单易学框架丰富。很多框架对于Python非常的友好,我也这也就是这么多学习Python的原因吧!
4,数据分析
一般我们用爬虫爬到了大量的数据之后,我们需要处理数据用来分析,不然爬虫白爬了,我们较终的目的就是分析数据,在这方面关于数据分析的库也是非常的丰富的,各种图形分析图等都可以做出来。也是非常的方便,其中诸如Seaborn这样的可视化库,能够仅仅使用一两行就对数据进行绘图,而利用Pandas和numpy、scipy则可以简单地对大量数据进行筛选、回归等计算。而后续复杂计算中,对接机器学习相关算法,或者提供Web访问接口,或是实现远程调用接口,都非常简单。
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