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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。
Our Courses
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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。
达内目前开设Java、JAVA大数据、Android、iOS、PHP、软件测试、嵌入式、C++、C#、UID、UED、产品经理、Linux云计算、Web前端、VR、网络营销、电商等二十多大课程体系,为IT企业提供人才服务,并为行业提供应用型人才。
达内Python人工智能课程特色:
起点高
从 Python 起步,起步就瞄准人工智能
技术热
紧跟 Python 及大数据、人工智能技术
前景广
物联网 / 云计算 / 大数据…越来越多的行业都需要人工智能
Python和大数据为什么融合
1、升级、选择先机,课程,选择先机
90%的数据分析师后续成长晋升都是需要掌握大数据相关技术的,数据开发岗位(大数据工程师)将近一半的内容是对数据进行提取、处理、甚至分析、挖掘——这就和数据分析师的工作内容高度重合。
2.市场需求决定
无论是大小数据,在数据处理开发方面是有共性,企业中对数据处理的需求,既有小规模数据集,也有海量数据集,而我们的全场景的数据分析处理,不管数据量是大还是小。
3.首先从工作内容上看
1)数据分析师角度
互联网;金融/投资/证券/咨询;计算机软件;快消,这行业对数据分析人才的需求占比高达90%。这90%的数据分析师后续成长晋升都是需要掌握大数据相关技术的,原因很简单,这四个行业的数据是每时每刻都在不断的持续累积的,数据量日益膨胀。今天我们用excel就搞定了,明天我们得用sql+python,后天我们得用使用大数据平台了。
数据量一直不断增加,我们的课程,选择先机。
2)数据开发(大数据工程师)角度
过去大数据平台搭建和组件开发、平台的维护工作,占到大数据工程师日常工作的一半以上。随着时间推移,技术不断完善,如今大数据工程师更多的工作是基于大数据平台开发长期运行的应用程序(代码),那么这些应用程序中,有将近一半的内容是对数据进行提取、处理、甚至分析、挖掘——这就和数据分析师的工作内容高度重合了,所以大数据工程师也需要掌握Python、Pandas、数据分析模型、数据挖掘等技能,以应对岗位需求的变化。
4.我们再从企业的角度来看
Python生态圈中很重的一环就是做数据处理开发,大数据的本质是海量数据的处理。所以两者之间在数据处理开发方面是有共性的。
企业有海量数据需求的时候,大数据技术栈是的解决方案,企业也都会有一定的小规模数据处理需求,而单纯的大数据技术栈并不包含这一部分。
企业中对数据处理的需求,既有小规模数据集,也有海量数据集。那么,如果我们学员的技术栈涵盖了小规模数据集处理的方方面面,也涵盖了大规模数据处理的技术体系,那么对于企业来说是非常有价值的。从过往的就业数据也可以看出,Python学员懂得一定大数据技术,往往会获得更高的薪资。大数据学员如果懂得一定的Python数据开发技能,同样也会受到企业的青睐。所以,这是市场需求决定的,也是当下数字经济发展,以数据为主体的未来新经济模式中所需要的。
Python+大数据开发课程,就是补全了开发人员在数据处理上的短板,可以适应全场景的数据分析处理,不管数据量是大还是小,都有合适的技术体系去处理这些需求。
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