python开发课程培训
阶段性的课程设置，零基础也能学
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课程介绍
Python课程因为比较简单易用，在现在人工智能时代，是比较广泛使用的编程。它可以无缝地与数据结构和其他常用的人工智能算法一起使用。Python语言在学术上非常受欢迎，不是计算机专业的人，很多都在学习Python。因为这个语言的前景是不可限量的，而且他的语法非常的简单易懂，这就让很多一些提及编程就恐慌的人减去了担心，热门岗位有Linux运维、Python Web网站工程师、Python自动化测试、数据分析、人工智能。
Python是进入人工智能行业首选的编程语言，它适合进行人工智能、数据分析、爬虫、互联网等项目开发、各种库、各种相关联的框架都是以 Python作为主要语言开发出来的。
学习python技巧
适当休息。在学习中，离开并吸收这些概念是很重要的。Pomodoro技术被广泛用于帮助：你工作25分钟，休息一下，然后重复这个过程。休息对进行有效的学习至关重要，尤其是在您吸收许多新信息时。在调试时，中断尤为重要。 如果您发现错误，并且无法完全弄清楚问题出在哪里，请稍事休息。 离开计算机，散步或与朋友聊天。在编程中，您的代码必须完全遵循某种语言和逻辑规则，因此即使缺少引号也会破坏所有内容。 新鲜的眼睛有很大的不同。
循序渐进，从行业小白到架构师的蜕变
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**阶段
Python语言核心编程
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.**Python函数式编程思想、实现集成操作框架。
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第二阶段
系统高级编程
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。
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第三阶段
互联网全栈开发
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。
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第四阶段
人工智能
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。
Python与其他数据分析工具的对比。
（1）Python**调用模块来处理excel表格，以处理这些数据并生成报告。Python可以处理比excel更大的数据集；能够更容易的实现自动化分析；能够比较容易的建立复杂的机器学习模型。（2）相比spss，spss是个统计软件，只适合在科学研究领域做实验数据的分析，并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析；而Python能够处理复杂的数据逻辑，因此在这些场景的使用更有优势。
python编程“简单”“高效”
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简单简单易学： 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;免费开源： 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。
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高效
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，以及并发的用户需求。
达内python培训四大教学优势
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4师指导1学员
财务授课老师； 班主任学习进度跟进； 助教24小时贴身答疑。
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一日一周一月
每日项目实战教学； 每周知识点测评； 每月全国技术同考。
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末位辅导1对1
末位学员重点辅导； 实战讲师1V1授课； 技术点贯穿式梳理。
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学习就业有盼头
轮模拟面试指导； 做的好也得会表达； 平安就业教育保障险。
Python+大数据开发课程学习起来会不会很难？
没有困难。整个课程安排很科学。整个过程贯穿于商业项目，场景从简单到复杂，数据量从小到大。同时也不存在学习起来困难的知识点或技术，原因很简单，比如在前边阶段，我们认知整个课程**难的机器学习算法部分，已经在线下的班级反复优化、实施、迭代，这阶段的课程**终学起来简单容易。有难度的东西，让学员学起来如履平地，这就是我们的课研和授课老师的价值所在。
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