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徐州达内IT培训学校 |
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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。
达内教育开设有Python基础培训课程，这个课程的内容学习Python语言特点、 应用领域。基础数据类型、量、基本输入输出、表达式与运算符、流程控制; Python函数、全局变量&局部变量、常用函数Python基础知识，让学员们能够熟练掌握Python开发环境命令，熟练掌握Python函数的使用、编写方法，可以熟练进行模块化编程等。
达内python培训教学优势：
4师指导1学员
财务授课老师、班主任学习进度跟进、学习管理师24小时贴身答疑
一日一周一月
每日项目实战教学、每周知识点测评、每月技术同考
末位辅导1对1
四轮模拟面试指导、做的好也得会表达、平安 .就业教育保障险
学习就业有盼头
末位学员重点辅导、实战讲师1V1授课、技术点贯穿式梳理
怎样规划python学习路线
一步：python基础
必学知识：python基础语法、字符串、安装python相关软件。
在这一阶段大家主要是对python有一个初步了解，建立正确的python编程逻辑。
二步：python编程
必学知识：Pandas数据清洗、python爬虫、python数据可视化(Matplotlib、Seaborn、Pyecharts)、python机器学习算法等。
第二阶段主要是提高利用python各种工具进行数据分析的能力，需要具有使用python进行数据分析整体思路、并针对业务做出模型较优化选择，善用机器学习解决用户画像、营销、风险管理等商业问题。
三步：分方向发展
这一阶段需要分方向发展了，一般来说分为技术和业务两个方面。如果想要在技术方面有所成就，可以进一步学习数据科学家或者人工智能相关知识。如果选择业务方面，就要以企业的运营和管理者为目标而努力。前者的话，对技术方面要求比较高，除了学习python编程之外，需要进一步学习机器学习、深度学习、技术开发、人体网络工学等内容。后者需要加深对业务以及整个行业市场的了解，利用python制作企业以及行业的数据分析报告，从而预测出未来行业的发张趋势，做出正确决策。
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