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淮北Python培训班

淮北Python培训班

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课程介绍

中公优就业Python培训班

  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,Python已经成为继Java,C++之后的的第三大语言。特点:简单易学、免费开源、高层语言、可移植性强、面向对象、可扩展性、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等。Python是一门计算机程序语言,目前人工智能科学领域应用广泛。学员通过学习,掌握Python基础语法、面向对象编程与程序设计模式、PythonIO编程、Web页面开发、数据持久化开发、Linux运维开发、多线程爬虫、Scrapy框架、Go语言、NoSQL数据库,更好的提高Python知识技能。每个知识点都是以目前新版本的技术设计,每半年一更新,并经过多家软件公司的技术老师参与修订,以达到真正实用的目的,能够与软件开发公司所需要的开发技术相吻合。


Python——AI时代的主流编程语言


Python-数据领域重要语言 Python语言的TIOBE指数增长几乎触及Java,它们之间的差距仅仅只有0.57%;根据 Hacker News 招聘趋势排名,越来越多的公司要求员工掌握Python技能。
航空航天 在大航天领域AI技术结合应用很广泛,火箭回收技术,空间站大量应用机器人和自动化技术,故障智能诊断系统,卫星GIS图像的AI应用,可以解决自动化用地性质测绘统计,码头或核心区域流量检测,农作物产品的期货预测判断。医疗 医疗AI研究领域,不同的科室有很多AI结合点,加上大量的临床标注的数据,可以提高诊断的准确性和效率。新药的研发,用药效果监控,各种医疗影像的分析预测,术后康复以及很多医生辅助诊断的小工具都需要应用不同的人工智能技术。
物流 智慧物流对仓储、运输、配送网络进行优化布局,通过对商品数量、体积等基础数据分析,对各环节如包装、运输车辆等进行智能调度,涉及到机器人与自动化分拣、可穿戴设备、无人驾驶叉车、货物识别等应用。干线运输主要是无人驾驶卡车技术,末端新主要应用在智能快递柜。教育 AI和教育的结合应用非常广,可以为学生量身定制专属的学习路径,自适应推荐课程,以及解放老师的智能批改,智能阅卷和机读卡,对课堂上的智慧监考,上课质量分析系统的表情和行为识别,无感考勤,食品安全监控等应用。
零售 新零售通过Al技术的应用对数据的分析,智能化的决策与预测机制,形成有效的推荐服务,快速与目标客群形成消费场景;通过引入前端的供应链系统,实现智慧化管理,向消费人群打造新的消费模式,如无人超市等。而Al在零售行业的应用将更加广泛和多元。游戏 游戏AI应用广泛,通过Al强化学习技术对游戏的平衡性做优化,也可解决游戏聊天对话的舆情分析,游戏制作阶段通过摄像头对游戏人物行为或动作捕捉,可以大量降低游戏制作成本。


涵盖专属就业阶段强化课程


职业素养

综合剖析

学员就业能力

专业分析

定制个性化

就业服务

技术

面试题讲解

就业指导课

面试项目分析

HR

面试攻略

模拟企业

真实面试

专业

简历指导

专业

简历指导

终身免费

推荐就业


Python学习高频知识点


8种常用的Python工具 18个学习python的资料网站 pycharm常用快捷键 Python参考书籍 Python常用的19个工具包汇总 Python常用的内置函数大全 python基础语法 python入门经典60题 Python之Numpy库常用函数大全


课程携手百度飞桨 打造人工智能硬核人才

优就业与百度飞桨达成合作 助力人工智能加速落地


1、课程融入百度飞桨研发科技   教学内容再造升级
       优就业的Python+人工智能课程融入百度飞桨研发提供的深度学习课程、学习教材以及前沿技术。助你从0开始学习人工智能开发。
2、应用百度飞桨 AI Studio 实训平台  随时开展深度学习项目
       百度飞桨AI Studio是针对AI学习者的在线一体化开发实训平台,提供学员学习、技术进阶等不同需求。掌握专项解决方案、接触AI服务。
3、学员可考取百度飞桨官方证书
       优就业作为百度深度学习首批合作伙伴,学员毕业可参加百度认证考试且通过认证后可获得百度深度学习官方认证,颁发百度飞桨PaddlePaddle深度学习初级工程师认证,获得认证学员有机会入职百度系公司。
4、引入百度飞桨PaddlePaddle实训项目  参与人工智能火热未来

       项目贯穿式教学,优就业课程引入百度飞桨前沿实训项目,涉及到手写数字识别、文本分类、图片验证码识别等多项人工智能技术。

人脸识别人工智能视频对比金融风险鉴别


优就业Python课程适合谁学


0基础转行人员

Python语言入门简单,开发高效,适宜零基础人员选择

应届大学毕业生

缺乏工作经验和技能,对未来没有明确目标与规划,期望通过学习数据课程进入IT行业的人员

数据开发技术爱好者

有较强逻辑思维能力,应对复杂业务场景处理,顺应时代趋势,对数据行业感兴趣的人员

有基础寻求系统提升者

具有一定的Python基础 需要掌握系統Python开发技术,在实际业务中如何应用的人员

计划转行人员

目前工作待遇不理想。市场上升空间有限或职业瓶颈期,各行业需要突破现状实现转行的 人员


从零起步 技术重难点深入剖析



1、Python核心编程

课程内容    

Python基础语法    项目实战

Python高级语法    阶段考核

培养方向

1.掌握Python开发环境的配置,熟练使用IDE开发工具;

2.掌握语言的基础,运算符、表达式、流程控制、基本数据结构等的操作;

3.掌握函数式编程在生产环境下的应用;

4.掌握Python内置模块的使用;

5.掌握Python面向对象基本操作和在生产环境下的应用;

6.掌握Python装饰器、迭代器以及生成器的原理;

7.掌握Python文本文件二进制文件

培养方向

1.熟练掌握HTML、CSS常用标签及属性;

2.熟练掌握JS、jQuery基础语法;

3.掌握前端网站开发流程,掌握网站的基本结构;

4.理解语义化的本质,能够语义化地编写网页的结构;

5.能够使用BootStrap、Vue等当前流行的前端开发技术进行企业级前端页面的开发;

6.了解什么是数据库,掌握数据库的安装和配置

2、全栈开发基础

课程内容

HTML、CSS    jQuery、Vue

MySQL进阶    JavaScript

MySQL使用    阶段复习及考核

3、全栈开发高级

课程内容

环境搭建、版本迭代    Django基础、 高级

Flask技术讲解        Django框架介绍

Flask框架概述        项目:果鲜生/OA系统

培养方向

1.掌握网站开发的流程和步骤;

2.掌握网站功能模块拆分,代码分析;

3.掌握Python?Django模板渲染技术;

4.掌握Django单元测试;

5.掌握Django二次开发;

6.掌握Django中间件开发;

7.掌握Django项目异步开发

培养方向

1.熟练使用Linux系统,并且能独立完成Linux系统下web项目部署; 

2.根据需求熟练编写测试用例,熟练完成包括项目手工测试、自动化测试、接口自动化测试以及移动端自动化测试; 

3.掌握网页抓取原理、requests模块使用;

4.掌握正则表达式、Xpath语法提取页面数据; 

5.掌握如何进行模拟登陆;

4、服务端部署与数据采集

课程内容

爬虫基础    爬虫高级

爬虫进阶    服务器开发及软件测试

阶段考核

5、数据分析和人工智能

课程内容

阶段内容导论    数据挖掘、数学与统计基础

数据分析          机器学习

深度学习          阶段考核

培养方向

1.掌握基础的数学知识,包括矩阵相关运算、概率论相关知识;

2.掌握numpy中数组的属性信息、各种创建方法、运算操作,以及广播机制的原理; 

3.掌握pandas的基本数据结构(Dataframe和Series),以及相关的运算操作; 

4.掌握pandas和excel.csv文件的灵活交互处理方式; 

5.掌握统计分析、分组聚合

培养方向

HR对学员进行面试指导;讲师1对1技术指导学员项目及简历;讲师针对学员面试过程中遇到的问题以及知识的薄弱点进行1对1技术指导

6、就业指导

课程内容

就业指导    技术指导

       Python培训资料


  在程序中使用字典进行数据信息统计时,由于字典是无序的所以打印字典时内容也是无序的。因此,为了使统计得到的结果更方便查看需要进行排序。Python中字典的排序分为按“键”排序和按“值”排序。那么python如何对字典排序呢?一起来了解下吧:

  python如何对字典排序

  python如何对字典排序

  实际应用中我们确实有这种排序的“需求”-----按照values的值“排序”输出,或者按照别的奇怪的顺序进行输出,我们只需要把字典转化成list或者tuple,把字典每一对键值转化为list中的两位子list或者子tuple再输出,就可以达到我们的目的:

  举例如下:

  x={2:1,3:4,4:2,1:5,5:3}

  import operator

  sorted_x=sorted(x.items(),key=operator.itemgetter(0))#按照item中的第一个字符进行排序,即按照key排序

  print x

  print sorted_x

  print dict(sorted_x)

  输出结果为:

  {1: 5, 2: 1, 3: 4, 4: 2, 5: 3}

  [(1, 5), (2, 1), (3, 4), (4, 2), (5, 3)]

  {1: 5, 2: 1, 3: 4, 4: 2, 5: 3}

  字典始终都按照key从小到大排序,与定义过程无关,转化为list嵌套tuple这里也依然按着key排序

  x={2:1,3:4,4:2,1:5,5:3}

  import operator

  sorted_x=sorted(x.items(),key=operator.itemgetter(1))#这里改为按照item的第二个字符排序,即value排序

  print x

  print sorted_x

  print dict(sorted_x)

  输出结果为:

  {1: 5, 2: 1, 3: 4, 4: 2, 5: 3}

  [(2, 1), (4, 2), (5, 3), (3, 4), (1, 5)]

  {1: 5, 2: 1, 3: 4, 4: 2, 5: 3}

  字典的顺序依旧不变,但转化为list嵌套tuple格式之后,完成了按照value排序的操作。

  python中字典按键或键值如何排序

  按“值”排序

  按“值”排序就是根据字典的值进行排序,可以使用内置的sorted()函数。

  sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])

  iterable:是可迭代类型类型;

  cmp:用于比较的函数,比较什么由key决定,有默认值,迭代集合中的一项;

  key:用列表元素的某个属性和函数进行作为关键字,有默认值,迭代集合中的一项;

  reverse:排序规则. reverse = True 或者 reverse = False,有默认值,默认为升序排列(False)。

  返回值:是一个经过排序的可迭代类型,与iterable一样。一般来说,cmp和key可以使用lambda表达式。

  如果对字典进行排序,常用的形式如下:

  sorted(dict.items(), key=lambda e:e[1], reverse=True)

  其中,e表示dict.items()中的一个元素,e[0]表示按键排序,e[1]则表示按值排序。reverse=False可以省略,默认为升序排列。

  说明:字典的items()函数返回的是一个列表,列表的每个元素是一个键和值组成的元组。因此,sorted(dict.items(), key=lambda e:e[1], reverse=True)返回的值同样是由元组组成的列表。

  例:

  x=[4,6,2,1,7,9,4]

  y=x[:]

  y.sort()

  print x

  print y

  输出结果如下:

  [4, 6, 2, 1, 7, 9, 4]

  [1, 2, 4, 4, 6, 7, 9]

  说明:调用x[:]得到的是包含了x所有元素的分片,这是一种很有效率的复制整个列表的方法。通过y=x简单的将x复制给y是没有用的,因为这样做就让x和y都指向了同一个列表了。

  按“键”排序

  对字典进行按键排序也可以使用上面的sorted函数,只要改为sorted(dict.items(), key=lambda e:e[0], reverse=True)就可以了。不过除了这个方式之外,还有另外的方法:通过列表的排序来达到使字典有序的目的。

  用到的知识:字典的keys()函数返回列表形式的键值,将该列表排序即可。列表的排序使用列表的sort()函数,详细内容参考列表排序。

  总结:

  方法1:最简单的方法,排列元素(key/value对),然后挑出值。字典的items方法,会返回一个元组的列表,其中每个元组都包含一对项目 ——键与对应的值。此时排序可以sort()方法。

  def sortedDictValues1(adict):

  items = adict.items()

  items.sort()

  return [value for key, value in items]

  方法2:使用排列键(key)的方式,挑出值,速度比方法1快。字典对象的keys()方法返回字典中所有键值组成的列表,次序是随机的。需要排序时只要对返回的键值列表使用sort()方法。

  def sortedDictValues1(adict):

  keys = adict.keys()

  keys.sort()

  return [adict[key] for key in keys]

  方法3:通过映射的方法去更有效的执行最后一步

  def sortedDictValues1(adict):

  keys = adict.keys()

  keys.sort()

  return map (adict.get,keys )

  方法4:对字典按键排序,用元组列表的形式返回,同时使用lambda函数来进行;

  sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]]

  cmp和key一般使用lambda

  例:

  >>> d={"ok":1,"no":2} #对字典按键排序,用元组列表的形式返回

  >>> sorted(d.items(), key=lambda d:d[0])

  [('no', 2), ('ok', 1)] #对字典按值排序,用元组列表的形式返回

  >>> sorted(d.items(), key=lambda d:d[1])

  [('ok', 1), ('no', 2)]


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