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因材施教课程设计 满足不同人员学习需求
OMO线上线下同步教学 因材施教分级教学
应届生/计算机专业 | 0基础转行拿高薪 |
刚毕业，想从事编程开发工作， Python简单易学且比较火 | 完全零基础，想学Python开发， 追求更高的升职加薪机会 |
我想技术进阶 | 提升工作效率 |
有其他编程基础或想要提升 Python技术，深入学习人工智能 | 找不到合适的学习方法及技巧， 学Python可以让工作更便捷 |
教学模式不断升级 培养优秀人才
与百度、华为共建合作 联合百度深度学习项目 基于真实行业场景开发 |
北美博士团队主导研发 科研成果转化教学案例 教学内容走在技术前沿 |
课程行业需求为导向 产业级实际项目教学 无缝衔接企业级项目 | |
前四阶段打好开发基础 深入学习人工智能开发 发展稳职位晋升无极限 |
多年Python课程打磨 降低人工智能学习难度 体系化学习 科学提升 |
循序渐进 从行业小白到架构师的蜕变
第一阶段 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.通过Python 函数式编程思想、实现集成操作框架。 |
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 |
第三阶段 互联网全栈开发 | 前端技术开发、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 |
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培训机构推荐十家名单：（排名不分先后） 1、达内教育 2、汇智动力 3、火星时代 4、完美动力 5、博为峰 6、天琥教育 7、CGWANG教育 8、上海交大南洋学院 9、上元教育 10、火星人教育 注：以上内容来源与网络，仅供参考，排名不分先后 Python的培训机构并没有什么排名名单，全部都是网上随便编排的排名，并没有什么作用。 |
类的私有属性
__private_attrs：两个下划线开头，声明该属性为私有，不能在类的外部被使用或直接访问。在类内部的方法中使用时 self.__private_attrs。
库和模块
Python编程中的库和模块是Python编程的重要组成部分。Python拥有丰富的库和模块，可以帮助程序实现不同的功能，如科学计算、数据分析、Web开发等。在Python编程中，需要掌握常用的库和模块，以便进行编程操作。
Python运行速度如何
通常Java的速度比Python快些。Python调用C扩展除外（也可以直接用CPython）。对于Python速度太慢的批评，Python语言作者Guido van Rossum说：如果你开发的系统发现了性能瓶颈，通常最有效率的做法是找到出问题的代码块，用速度较快的语言如C或C++写一些代码替换该功能或该模块，而不是用C或C++重写整个系统，因为对大部分代码而言，语言的速度是无关紧要的。
Python+数据库知识
Linux概述、虚拟机安装、远程操作、常见命令、Python环境搭建及实战项目微信飞机大战ubuntu开发mysql数据库概述、安装、单表增删改查、外键约束、多表查询、Python操作mysql、mongoDB入门（下载、安装、创建数据库、创建集合、创建文档、域数据）、常见增删改查指令、聚合aggregate操作、mongoDB进阶（用户管理、备份和恢复、主从双备）、redis概述、安装、常见命令；
基本构成
Python中一切皆对象，数字、字符串、元组、列表、字典、函数、方法、类、模块等等都是对象。不同的编程语言以不同的方式定义“对象”。 某些语言中，它意味着所有对象必须有属性和方法；另一些语言中，它意味着所有的对象都可以子类化。在Python中，定义是松散的，某些对象既没有属性也没有方法，而且不是所有的对象都可以子类化。
Python的数据分析功能
Python 的数据分析生态系统很完善了，甚至看到很多研究者的讨论帖子都建议早点把研究工具迁移到 Python 生态系统。Numpy & Scipy、Pandas、matplotlib 是 Python 最基本数据分析的三驾马车，而 Jupyter notebook 则是分析的最基本交互式环境。作为一个 Python 数据分析入门者，我建议一定要熟练掌握这些基本工具。后续则可以学习更为强大的工具，如分布式计算 pyspark，机器学习、深度学习、神经网络等等，Python 都能找到成熟的包以供使用。
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