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Python是一种通用的脚本开发语言，比其他编程语言更加简单、易学，其面向对象特性甚至比Java、C#、.NET更加彻底，因此非常适合开发。Python在软件质量控制、开发效率、可移植性、组件集成、库支持等方面均具有明显的优势。
Python培训机构推荐十家名单：（排名不分先后） 1.达内教育 优势：达内教育成立于2002年，拥有20年的IT职业教育经验，累计培养了112万学员，课程体系全面，涵盖Python核心编程、人工智能、数据分析等领域。其教学模式注重实战，采用“因材施教、分级培优”的方式，提供1v1督学和跟踪式学习服务，帮助学员快速适应市场需求。 2.博为峰教育 优势：博为峰专注于软件测试、Python、Java等IT技术培训，拥有18年经验，课程内容紧跟行业技术发展，注重实战能力培养。其教学模式包括混合式教学（面授+网课）、个性化教学服务以及与多家企业的合作，为学员提供丰富的实习和就业机会。 3.千锋教育 优势：千锋教育以H5、HTML5、全栈开发等课程闻名，同时提供Python编程培训。其课程设计注重实践，提供丰富的项目经验，帮助学员掌握核心技能，并通过实战提升就业竞争力。 4.北大青鸟 优势：北大青鸟是国内知名的IT培训机构，提供Python编程培训课程，课程内容涵盖从基础到高级的完整学习路径。其教学模式注重理论与实践结合，帮助学员逐步掌握Python编程技能。 5.汇智动力 优势：汇智动力专注于IT技能培训，提供Python编程课程。其课程设计注重实战，帮助学员快速掌握Python开发技能，并通过项目实践提升实际操作能力。 6.完美动力 优势：完美动力以高质量的教学和严格的管理著称，其Python课程注重理论与实践结合，帮助学员掌握核心技能，并通过丰富的项目经验提升就业竞争力。 7.尚硅谷 优势：尚硅谷专注于Java和Python培训，其课程内容丰富，注重实战能力培养。其教学模式包括小班授课和在线答疑，帮助学员快速掌握Python开发技能。 8.信盈达教育 优势：信盈达教育提供Python编程培训课程，课程内容涵盖从基础到高级的完整学习路径。其教学模式注重实战能力培养，并通过与企业的合作为学员提供实习和就业机会。 9.东方瑞通 优势：东方瑞通提供Python编程培训课程，课程内容紧跟行业技术发展，注重实战能力培养。其教学模式包括混合式教学和个性化服务，帮助学员快速适应职场需求。 10.源码时代IT教育 优势：源码时代IT教育提供Python编程培训课程，课程内容涵盖从基础到高级的完整学习路径。其教学模式注重实战能力培养，并通过丰富的项目经验提升学员的就业竞争力。 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。 |
为什么要学python
行业发展 |
前景发展 |
就业前 |
人才需求量大 | 跟上人工智能时代的步伐 | 就业领域广，就业方向多！ |
四种不同班型，满足不同人群需求
针对不同人群、不同需求开设不同班型，总有一款适合你
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适学人群 零经验想入行，找一份好工作 1.专业不受限，岗位薪资高 2.没经验也能学，学完就能用 | 适学人群 相关开发工作，想掌握Python 1.想学习Python语言，工作更轻松 2.跟随时代发展，掌握行业新技术 | 适学人群 数据分析相关行业，想升职涨薪 1.构建完善的数据分析知识体系 2.数据驱动决策，提升业务能力 | 适学人群 想成为AI工程师，进行自我提升 1.突破职业瓶颈期，升职加薪 2.成为AI人才，“钱”途不可估量 |
python编程“简 单”“高 效”
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| 简单易学: 逻辑简单,语法更贴近英语,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; 0元开源: 逻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 | 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,达到用户的需求。 |
从基础课程到实战项目，所学即所用
课程内容设置与企业招聘需求无缝贴合
| 线下课 | Python语言基础 | 商业数据分析 |
●初识Python语言 Python语言概述和环境安装丨变量、数据类型和进制丨运算符和分支结构丨循环结构入门丨循环结构的应用 ●常用数据结构和函数 字符串丨列表的应用丨元组和集合丨字典类型的应用丨函数使用入门 ●函数和面向对象编程 包和模块丨函数的高级用法丨装饰器和生成器丨面向对象编程基础丨面向对象编程进阶 ●Python网络数据采集 爬虫概述和页面抓取丨解析页面的方式丨爬取数据的持久化丨Cookie和商业IP代理丨获取页面动态内容丨Selenium应用详解丨提升爬虫工作效率丨破解验证码丨爬虫框架Scrapy | ●数据分析概述和Excel的应用 数据分析和数据分析师概述丨指标和指标体系建设丨Excel的安装和快速上手丨Excel中的函数和公式计算丨Excel透视表、透视图和商业数据看板 ●关系型数据库和SQL 数据库概述和MySQL的安装使用丨表关系和SQL的应用丨SQL数据查询详解丨窗口函数和业务场景下的数据查询丨Python程序接入MySQL数据库 ●商业智能（BI）工具 MySQL其他相关知识丨从Excel到Power BI丨Power BI中的数据清洗和分析模型丨Power BI中的数据可视化和报表制作丨Power BI项目实操丨认识和使用Tableau丨认识和使用fineBI丨数据思维和分析模型 ●Python数据分析 Python数据分析工具介绍丨使用NumPy实现批量数据处理丨线性代数和NumPy的linalg模块丨使用Pandas进行数据分析 | |
| 机器学习算法 | 项目实战和就业指导 | |
●机器学习的数学基础 线性代数丨微积分丨概率论丨统计学丨信息论 ●机器学习算法 机器学习概述和kNN算法丨回归算法丨逻辑回归丨朴素贝叶斯丨决策树丨支持向量机丨聚类算法和轮廓系数丨集成算法丨特征工程和评价指标丨机器学习项目实战 ●深度学习和神经网络 推荐系统丨深度学习和tensorflow入门丨tensorflow的应用丨卷积神经网络 ●数据仓库和大数据挖掘 Hadoop生态圈丨ETL工具丨数据仓库丨Hive丨Spark概述 | ●零售/电商行业数据分析项目实战 为期5天的项目实战 ●金融风险信用评估项目实战 为期5天的项目实战 ●就业指导和模拟面试 就业期的技术和心理准备丨如何制作一份优质的简历丨面试流程和注意事项丨一对一模拟模式 | |
| 线上课程 | 数学基础 | 经典机器学习 |
●高等数学 什么是函数丨极限的定义丨无穷小与无穷大丨连续性与导数丨偏导数丨方向导数丨微积分的基本思想丨定积分原理丨牛顿-莱布尼茨公式丨泰勒公式及应用丨拉格朗日优化问题 ●线性代数 矩阵观点的由来-方程可解性丨矩阵的逆丨行列式丨矩阵的向量空间与秩丨为什么要做矩阵分解丨特征值与特征向量丨基于特征值的矩阵分解丨SVD如何进行矩阵分解丨SVD在推荐系统中的应用 ●概率论 概率与频率-古典学派丨条件概率与文氏图丨离散随机变量丨连续随机变量丨什么是随机抽样丨从贝叶斯学派到贝叶斯推断丨多维随机变量丨期望及其求法丨大数定律与中心极限定律告诉我们什么丨极大似然估计丨统计推断的做了哪些事情丨z分布与t分布丨f分布丨卡方分布丨使用卡方分布检测相关性丨f分布与回归分析 | ●回归模型 什么是回归丨多元回归的定义丨解析求解-最小二乘法丨梯度下降与迭代求解原理丨手撸梯度下降丨梯度下降的改进丨模型的评估方法-r2评分丨非线性问题如何解决-泰勒级数丨回归问题的更一般表达丨模型复杂度与拟合丨如何解决过拟合与欠拟合丨岭回归与lasso回归丨sklearn中的线性回归丨sklearn中的岭回归与lasso回归丨AR模型在回归中的应用丨回归项目（kaggle旧金山犯罪率预测） ●分类方法 分类问题的定义丨从回归到分类-逻辑函数的作用丨贝叶斯推断与似然函数丨使用最大似然进行参数估计丨逻辑斯蒂损失定义丨逻辑斯蒂梯度下降推导丨手撸逻辑斯蒂丨使用逻辑斯蒂进行手写体识别丨文本分类问题与NLP丨复习使用朴素贝叶斯框架的推断丨使用朴素贝叶斯进行文本分类的原理丨朴素贝叶斯进行文本分类的实例丨sklearn中朴素贝叶斯实现丨高斯贝叶斯及其应用丨项目实战（新闻分类）丨什么是决策树丨信息如何度量丨信息增益表达了什么？丨使用ID3算法构建决策树丨C4.5与CART树使用的度量方法丨CART树如何进行回归丨分类方法的最优化思考丨支持向量与最优分类超平面丨svm模型的构建丨svm对偶问题的转换丨smo算法与对偶问题的求解丨核函数如何解决非线性问题丨综合项目(使用svm进行车牌识别) ●聚类 数据的潜在结构与聚类丨距离的度量标准丨KMeans原理丨KMeans实现丨聚类算法的评估-轮廓系数丨基于密度的聚类丨层次聚类丨综合项目 ●集成学习 集成学习概述-弱分类与强分类丨boosting与bagging丨adaboost概述丨adaboost原理丨adaboost推导与计算丨bagging抽样的若干问题丨使用bagging与决策树构建随机森林丨随机森林为什么有效？丨使用boosting与决策树构建提升树丨什么是梯度提升丨GBDT的原理与推导丨xgboost的原理与推导丨lightgbm的进一步改进丨综合项目 | |
| 深度学习 | 强化学习 | |
| ●深度前馈网络 什么是神经网络丨神经网络能进行学习的原因-从XOR问题入手丨正向传播的计算丨基于梯度的学习丨反向传播的计算丨梯度消失与梯度爆炸-激活函数的选择丨控制模型复杂度-神经网络的正则化丨注意力机制 ●机器学习算法 机器学习概述和kNN算法丨回归算法丨逻辑回归丨朴素贝叶斯丨决策树丨支持向量机丨聚类算法和轮廓系数丨集成算法丨特征工程和评价指标丨机器学习项目实战 ●卷积网络 计算机如何理解图片丨卷积运算丨池化丨LeNet-一个完整的神经网络结构丨卷积神经网络的结构化输出与数据类型丨VGG网络-向深度迈进丨RESNET-解决退化问题作出的努力丨yolo-一次扫描完成多目标检测丨其他流行的网络结构介绍 ●循环网络 综合项目丨时间序列处理的发展和演进丨计算图及其展开丨RNN网络结构丨RNN如何处理时间序列丨双向RNN丨RNN为什么起作用?丨递归与深度循环丨改进RNN的短视-LSTM丨使用LSTM完成诗歌生成器丨综合项目 ●置信网络 编码与解码丨什么是受限玻尔兹曼机丨受限玻尔兹曼机推导丨构建DBN丨使用DBN进行推荐与编码丨综合项目-广告点击优化 | ●理论基础 什么是强化学习丨多臂赌博机丨MDP过程丨动态规划丨策略梯度原理 ●模型实现 什么是Q-Learning丨Q-Learning的更新丨Q-Learning的实现丨什么是Sarsa丨Sarsa的原理与实现丨什么是DQN丨DQN如何更新丨DQN的实现丨什么是Actor Critic丨Actor Ctitic原理与实现 |
python培训企业实战项目
| 项目一：东方财富智能云系统 | 项目二：爬虫集群系统 | 项目三：语音识别 |
| 项目简介 | ||
| 在线金融交易系统，通过实时获取上证、深证所提供的证券金融数据，进行智能分析、显示，较终按照用户制定的交易策略进行虚拟交易。 | 通过对海量招聘数据挖掘、分析，帮助求职者更快更好的找到适合的工作。可以按照城市、薪资、行业、其他技能关键字等进行合理分析，较终得出有价值的结果。 | 采用Google的TensorFlow人工智能学习系统建立的智能语音识别系统。通过学习该项目，希望学员早日走入人工智能的大门。 |
| 技能掌握 | ||
1、Python核心技术，网络编程技术。 2、WEB前端开发技术：HTML5、CSS、Javascript、JQuery库、网页设计技能。 3、多种网络协议及数据格式，如：HTTP协议、JSCON。 4、数据库技术：MySql、MongoDB、Redis。 5、Django Web框架技术 6、Python SMTP smtplib、email模块 7、Python项目部署、测试技术 8、软件工程管理技能、Git、Pydoc等工具使用 | 1、熟练使用Python urllib requests等模块 2、掌握Python网络编程、多线程编程技术 3、掌握XML解析、XPath 语法，以及Python的re、json模块 4、掌握网络协议，如HTTP协议 5、理解分布式爬虫原理及实现 6、熟练使用Scrapy框架，及scrapy-redis分布式框架 | 1、掌握采用Tornado框架实现高并发请求技能。 2、掌握海量数据分析技术。 3、掌握语音识别技术原理、实现方法。 4、掌握采用Python作为开发语言的人工智能框架TensorFlow。 5、掌握第三方SDK的使用，如微软语音、百度语音的Python SDK。 6、掌握数据的云端存取访问技术 7、掌握Python图形编程技术。 |
Pandas是Python数据分析的核心
Pandas是Python的一个数据分析库，它提供了高效的数据结构和数据操作方法。Pandas的数据结构包括Series和DataFrame，分别用于表示一维和二维的带标签数据。Pandas提供了丰富的数据操作方法，包括数据的选择、过滤、排序、聚合等。Pandas的数据操作方法非常灵活，可以满足不同的数据分析需求。
断点调试
调试是一项重要的任务，标记断点是一种非常有用的调试技巧，让我们在代码执行到某个点时停止，检查变量值、程序状态和逻辑流程。PyCharm集成了一个强大的调试器，可以帮助我们进行代码调试。
Python的设计目标是什么
Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。
python标准库中的一些常见模块是什么
您将使用这些模块中的一些模块，这些模块包含在python标准库通常在用python编程时：电子邮件：用于解析、处理和生成电子邮件消息。字符串：字符串类型的索引，如所有大写字母或小写字母。sqlite3：用于处理SQLite数据库。XML：提供XML支持。日志记录：创建日志类来记录系统详细信息。追溯：允许提取和打印堆栈跟踪细节。
缓存机制
Python 缓存了某些不变的对象对其进行复用，而不是每次创建新的对象。 在 Python 中变量都是指向某一对象的引用，当多个变量都引用了相同的对象，称为共享引用。
python可以做什么
python语言作为计算机语言，可以用来做的事情有很多，比如：1、web开发，像知乎，toutube、豆瓣等大型平台都是使用python开发的。2、网络爬虫，比如谷歌的爬虫在早期就是使用python写的。3、人工智能与机器学习，python有着很好的声誉，深受开发者领域众多开发者的喜欢。
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