Python+大数据开发课程培训
培养企业级数字人才
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从企业的角度来看,python生态系统中一个非常重要的环节是数据处理和开发。大数据的本质是海量数据的处理。因此,两者在数据处理和开发方面存在共性。企业有海量数据需求的时候,大数据技术栈是完美的解决方案,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。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。
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。
具有较强的通用编程能力。Python的威力不仅体现在数据分析上,还广泛应用于web爬虫、web等领域,对于公司来说,只需要使用一种开发语言就可以完成全部业务成为可能。例如,我们可以使用Python的Scrapy爬虫框架收集数据,然后交给Pandas库做数据处理,最后使用Web框架Django给用户做展示,这一系列的任务可以全部用Python完成,大大地提高了公司的技术效率。
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。
Python基础知识以及Linux数据库。在Python的引入阶段,帮助零基础学生打好基础是非常重要的。掌握Python的基本语法规则和变量,逻辑控制,内置数据结构,文件操作,高级函数,模块,常用标准库模块,函数,异常处理,MySQL用法,协程等知识点。精通Python基本语法,具有基本的编程能力;Linux基本操作命令,MySQL入门内容,能完成银行ATM系统实战,英汉词典,歌词解析等项目。
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