哈尔滨呼兰区Python培训哪里有

    2020-12-03发布, 次浏览 收藏 置顶 举报
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  • 授课对象:

    想学Python的学员

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程序设计培训班

哈尔滨呼兰区Python培训哪里有


Python+人工智能
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,具有丰富和强大的库,所以常被称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)
很轻松地联结在一起。IEEE发布2018年编程语言排行榜中:Python高居首位。
课程内容:
一阶段:Python开发基础
第二阶段:Python全栈开发
第三阶段:网络爬虫
第四阶段:数据分析+人工智能
第五阶段:就*指*
课程特色:
三分理论+七分实战,学完之后相当于拥有2年的实战工作经验。
八大福利制度:免费食宿、免息贷款、工作服务、个人培训损失险、免费试学、交通补助、网课赠送、免费重修。

学习内容:

(1)Python开发基础

基础语法:Python简史、应用场景;Python当前发展、开发环境搭建 注释、输入和输出、变量与常量、Python数据类型、类型转换、运算符和表达式、条件控制语句 循环语句、break和continue控制语句、循环嵌套 字符串介绍、字符串的输出/输入、下标和切片、字符串常见操作 列表、深拷贝/浅拷贝、元组、字典、集合操作、推导式 函数的概念、函数的定义和调用;函数参数、关键字参数、不定长参数;函数的返回值、函数的嵌套调用、函数应用案例、递归函数、匿名函数;变量作用域、全局变量和局部变量、命名空间、闭包 异常概述、Try/except、Finally、Raise、with语句 Python模块基本使用、搜索路径、DIY自己的模块、包、常用模块 前期通过学习常量变量的使用,运算符的使用,流程控制的使用,函数的定义和使用,容器处理方法,字符串处理方法,日期时间处理方法等,掌握Python编程语言基础内容;中期主要涉及OOP基础知识,学习后应该能自己处理OOP问题,具有初步软件工程知识并树立模块化编程思想
面向对象与设计模式 :面向对象编程介绍、类和对象、类的定义、对象的创建、self的作用、对象成员访问控制权限 单继承、多继承;实例属性和类属性;多态 魔法函数概述、构造类魔法函数、运算类魔法函数 装饰器、修饰符、迭代器、生成器 单例模式、策略模式、观察者模式
文件系统 :文件介绍、文件的打开与关闭、文件的读写
网络编程: 网络通信过程及tcp协议、udp协议、**协议;套接字、数据报套接字编程、广播和组播;poll方法和epoll方法
多任务: 进程、进程池、进程内的通信;GIL全局解释锁、线程、多线程数据同步、互斥锁、死锁、ThreadLocal、异步、协程

数据结构+算法: 数据结构的存储方式、逻辑结构与物理结构;线性表、线性表的顺序存取和链式存取、双向链表;栈和队列、循环队列;树、二叉树、满二叉树、构建二叉搜索树 查找算法:二分法查找;排序算法:冒泡排序、直接插入排序、选择排序、排序

(2)Python全栈开发

静态页面: HTML简介、基本语法、常用标签、表单元素 CSS简介、基本语法、选择器、常用样式、DIV+CSS布局 HTML5简介、视频、音频、HTML5表单;CSS3简介、常用样式
页面框架JavaScript简介、基本语法、变量、数据类型、运算符、流程控制、函数、数组、DOM操作、BOM操作、事件编程、内置对象、正则表达式等 jQuery简介、基本语法、常用选择器、jQuery事件、jQuery操作DOM、jQuery遍历、 Ajax、jQuery操作HTML、CSS,jQuery遍历等 Vue.js基础、模块化、单文件组件、路由、与服务器通信、状态管理、单元测试、生产发布
数据库: Mysql简介、常用操作、设计及复杂查询、事务、存储过程、触发器、日志、数据恢复、mysql优化、Python操作mysql
Linux操作系统 :常见Linux操作系统的介绍、Ubuntu操作系统使用、Ubuntu软件安装与卸载 文件和目录操作命令、文件属性修改命令、查找与检索命令、压缩包管理、其他命令、常用服务器ftp/ssh、编辑器vim/sublime/gedit/pycharm服务器集群架构 Docker、Nginx、集群、高可用网络、keepalive、zookeeper

(3)网络爬虫:
爬虫与数据 :爬虫原理与数据爬取;B/S和C/S架构;Get/Post请求模式;网络请求模块:urllib和requests;代理服务器和伪造网络请求头;加密数据破解 结构化数据与非结构化数据提取、Fiddler代理器 数据提取模块:正则、xpath 反爬虫策略;Selenium/PhantomJS;模拟用户行为:登录状态、按钮点击、JS页面元素获取等操作 可掌握的核心能力
Scrapy框架: Scrapy框架原理;自定义数据模型、请求中间件;爬虫去重;日志;下载中间件结合Selenium;代理服务器
Mongodb+Redis :Mongodb简介、安装、常见操作、*特性以及在Python中操作Mongodb代码实现
Scrapy-redis框架 :爬虫分布式原理解析;Scrapy-redis分布式组件;定制化的爬虫采集系统;处理数据的抓取和解析存储

(4)数据分析+人工智能
数据分析-基础内容 :常用的随机变量的数字特征、根据随机变量的分布求解随机变量函数的数字特征
数据分析-模块学习 :Numpy数值计算基础、Pandas统计分析、获取数据与特征工程、模型训练
数据分析-数据清洗 :检测处理重复、缺失、异常值;离散化连续型数据;特征选择、构建新特征等特征工程方法;熟悉数据预处理方法

数据分析-特征工程和结果可视化 :Python绘图基本语法、参数设置、分析特征内部数据分布与分散情况;掌握常用的几种Python可视化的方法

Python辅助处理excel的有什么优点呢

首先,我们先说说Excel 主要优点

1)数据透视功能,一个数据透视表演变出10几种报表,只需吹灰之力。易用性,一个新手,只要认真使用向导1-2小时就可以马马虎虎上路。

2)统计分析,其实包含在数据透视功能之中,但是非常特有,常用的检验方式一键搞定。

3)图表功能,这几乎是Excel的独门技能,其他程序只能望其项背而自杀。

4)*筛选,这是Excel提供的*查询功能,而操作之简单。

5)自动汇总功能,这个功能其他程序都有,但是Excel简便灵活。

6)*数学计算,却只要一两个函数轻松搞定。

其实,上面的内容有些废话,但是为了文章的完整性还是写上了,要想真正精通Excel,高端就是用VBA语言自己写宏,但是VBA作为一种编程语言也是十分难学,如果不写VBA就需要一个一个的把数据录入,然后一行行公式计算,后再绘制图表。不仅如此,由于Excel都是手动录入,所以要反复检查有没有错误,往往会耗费不少的时间。因此,Python就派上了用场。

批量出图

除了整理数据,Python的批量出图功能也很强大。

用Excel出图需要不停的用鼠标操作,而且非常容易出错。

而用Python,只需要几行代码轻松解决,特别是当工作重复度很高的时候,只要略微改动代码即可,大大的节省了时间,提高了完成效率。

数据可视化

Python还可以自动生成数据可视图。

利用Python强大的绘图功能,数据导入-分析-出结果

绘图这个过程可以一次性完成,数据结果非常清晰直观。


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