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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。 |
Python适用于哪些应用场景
这个没有固定答案，很多人都说Python不适合开发GUI的程序，但Python自己的IDE——IDEL和第三方的IDE——Eric就是Python写的。目前看到的更多的人是拿来写Web，使用如Django、web.py框架，没记错Flask也是。也有一个情况用的比较多，用Python当胶水，与各种语言结合，共同完成某软件功能，注意观察也许你会发现在安装一些软件的时候会有Python的身影。
Python语言的一些特性是什么
Python是一种解释语言，这意味着Python代码在运行之前不需要编译。Python是一种动态类型语言。这意味着在创建变量时不需要声明变量的类型。Python将动态确定其类型。Python是面向对象的。使用Python，您可以定义类并使用组合和继承。Python不支持像公共和私有这样的访问说明符。Python中的函数是一流的对象。这意味着您可以将它们赋值给一个变量。Python函数还可以返回其他函数或接受它们作为参数。Python是一种通用语言，在许多行业中非常流行。开发人员将其用于自动化、Web应用程序、机器学习、大数据等领域。所以Python培训学完之后，你的就业选择还是很多的。用Python编写代码很容易，而且速度很快，但是Python代码的运行速度通常比编译语言慢。
Python实现系统自动化监控的方法
准确的说应该是有哪些模块，健康监控肯定要有psutil来监控性能，还会用到通信的Socket，登陆的Paramiko、telnetlib，ftp的ftplib。原理基本就是采集数据——本地处理数据——传输数据，如果做的比较完善可以再做个呈现数据，也可以吧数据发送给Zabbix等开源工具。个人还用一个开源监控网络刺探的，超过指定次数就自动封杀。
学习Python要了解编程基础
要说多久能学会Python是没有准确答案的，这个因人而异，首先要了解的就是变量、编程规范、基础语法等等，这是能够保证你上手编写 Python 代码的前提。其次就是数据结构，字符串、列表、字典、元组，这些也需要非常熟练，因为数据类型将贯穿你学习Python并且使用Python的始终。
Python能够胜任大数据吗
Python很适合做大数据相关的分析，内置的C编译的模块能应对常见的操作，个别极端的算法建议用C重写相关模块。Python本身的特点更多的是高效率的开发和简单的维护，速度交给C去吧，更多的问题其实出自写代码的人没有更好的使用，而不是效率不够高。比如排序，本来Python有非常高效的内置C编译的模块，却非要自己写算法，这样的结果不慢都是奇怪的。
异常处理
即使语句在语法上是正确的，它也可能在执行时发生错误。这些类型的错误称为异常。我们可以使用异常处理机制来避免此类问题。 在Python中，我们使用try,except和finally关键字在代码中实现异常处理。
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