Python+大数据开发
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1、升级,抓住机遇。课程一步到位,抓住机遇。90%的数据分析师需要掌握大数据相关技术,以实现后续增长和推广,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。
循序渐进,从行业小白到架构师的蜕变
Python核心、面向对象程序设计、Python高级、Python程序结构、Python函数式编程思想、集成操作框架。
课程目标:1.学习Python核心语法、掌握Python核心技能;2.掌握面向对象编程思想;3.通过Python函数式编程思想、实现集成操作框架。
Linux操作系统、数据处理、网络并发教程、multiprocessing进程模块、IO网络并发、并发编程方法。
课程目标:1、熟练使用Linux常用命令和编辑工具2、掌握python操作正则表达式的方法3、掌握并发编程方法,多任务编程思想。
前端开发技术、Django Web框架、Redis、Ajax、JSON开发、Jquery对Ajax的支持。
课程目标:1.熟悉项目开发流程、掌握需求分析方法。2.完成前后端分离电商网站的代码编写以及部署。3.熟练掌握软件系统缺陷评估理论、方法、流程。
机器学习基础、深度学习基础、计算机视觉(CV)、计算机视觉综合项目、自然语言处理(NLP)、PyTorc。
课程目标:1.掌握深度学习基本思想、常用算法、模型等。2.熟练使用OpenCV工具实现。各种图像处理技术。3.能利用深度学习平台实现。DCGAN模型。
(人工智能时代的通用语言。在人工智能领域,python已经成为最流行的编程语言,这主要是由于它简洁的语法和丰富的库和社区,使得大部分深度学习框架都优先支持Python语言编程。比如当今最火热的深度学习框架tensorflow,它虽然是使用C++语言编写的,但是对Python语言支持最好。方便对接其它语言。Python作为一门胶水语言,能够以多种方式与其它语言(比如C或Java语言)的组件“粘连”在一起,可以轻松地操作其它语言编写的库,这就意味着用户可以根据需要给Python程序添加功能,或者在其它环境系统中使用Python语言。
学会Python,我们能选择哪些岗位
负责运维平台系统开发,包括CMDB、发布系统、质量管理系统等,不断优化现有的产品,努力提高系统速度,稳定性和可扩展性,不断提升用户体验。
负责设计和开发分布式的网络爬虫应用,进行互联网相关信息的抓取和分析;设计策略和算法,提升网页抓取的效率和质量,进一步解决系统的网页排重、垃圾控制、资源划分等问题。
负责大数据平台的架构设计、演进和优化,进行数据清洗、挖掘、分析和输出,有效推动数据在各个业务线的发展实践和应用。
Python全栈开发工程师需要理解项目和设计需求,为用户呈现最好的前台界面交互体验和后台的管理标准线,让程序在服务器稳定高效运行,实现最大化的商业价值。
对于打算学习的同学来说,python编程语言不需要太高的要求,无论是想学习python开发还是进入互联网领域的python。但是在职业发展方面,如果将来从事网页开发,自动化测试,自动化运营等工作,0基础的同学都能学到。但是如果定位要从事人工智能开发、数据科学等方向,那么你的学历至少是本科以上,在人工智能和数据科学等领域需要从业人员有一定的算法基础,相对于有相应基础的同学来说,竞争比较薄弱。
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