Python全栈+人工智能课程-Python全栈+人工智能培训哪家好-中公教育优就业IT培训

课程由中公优就业IT研究院倾力打造。以学员就业方向为核心；强调知识点的实用性与实战性；案例式教学、注重学习体验；以产促教、产教融合。特色化教学体系，真实項目模块实训，无需IT行业背景，零基础学习Python开发

目标职位：前端工程师、爬虫工程师、数据分师、图像处理等

OAO课程

线上学习阶段

超长录播不限次终身回看

永久直播为你答疑解惑

线下集训阶段

面授集训攻关，解决项目问题

项目实战讲解，带你梳理项目思路

简历指导，从排版布局到写作技巧

从谈吐到着装，专业HR面试模拟

系统化课程，科学设计理念

实用性与实战性教学：知识点总结企业常用内容、还原企业开发真实场景

专注AI数据科学：课程设置与AI学科相契合，更加紧密，知识点设计更加平滑

就业双核，全栈+人工智能：剑指Python热门就业方向，全栈+人工智能双向选择!

案例式教学，注重学习体验：上百个实战案例，荷枪实弹，项目驱动，学练结合，只为深刻理解！

基础巩固--Python核心编程及数据库基础（千里之行始于足下，匠心课程，从基础开始）

学习内容：

1、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，学习Python编程语言基础内容。

2、通过学习MySQL操作相关技术，能够编写各种数据库操作SQL语句，并能够进行Python与MySQL之间的数据交互；同时引入Linux系统，体验完整、真实的企业项目开发。

核心技术

使用面向对象+Socket完成聊天核心编写；Linux自动化运维技巧；使用HTTP三次握手机制进行聊天机制的设定；服务器集群的负载均衡技术；使用Pygame进行游戏功能开发；网站高并发访问高负载，挑战大型网站系统架构设计；从函数编程利用版本迭代的思想升级到面向对象开发；Shell脚本的编写；完整的Python基础技术栈使用；数据库，学习数据库的安装、配置和操作；Linux操作系统常用命令和基础知识。

全栈开发--打造前端+后端复合型人才（课程内容精心研磨，旨在培养拥有全局思维的Python全栈工程师）

学习内容

1、学习前端网站开发流程，网站的基本结构。

2、学习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。

3、学习Flask框架，使用Flask项目蓝图，学习Flask-SQL Alchemy操作及维护表关系。

4、涉及工作中常用的Django，Flask，Tornado框架以及完整的前端基础知识，阐述Web开发思路。

5、学习企业商务网站项目模型设计和开发，并且学习项目部署

核心技术

使用基本的HTML，CSS,为学员提供良好的使用案例；使用了基于Memcache的缓存技术，提高网站性能；讲解后端开发和动态网站原理，从结构和设计上 让学员理解后端工程师的特质；使用celery定时和异步任务完成了项目的多任务发布；完整的使用了Flask基本的技术栈；使用alipy完成支付功能；使用NGINX进行了项目部署；在基础技术基础上使用了API开发的思路，完成接口开发；使用Python Elasticsearch完成项目整合和数据库的连接；完整的项目思路，提供了NGINX+Uwsgi的部署方案；完整的Django技术栈使用；使用了完成的Tornado Web技术栈；使用中间件完成了项目的日志系统；使用Elasticsearch搜索引擎技术提高检索速度

网络爬虫--打破你与网络数据之间的壁垒（从简单爬虫到分布式海量数据爬取，逐层递进核心技术点）

学习内容

1.通过NoSQL数据库和Scrapy-Redis框架，可以*运用分布式爬虫框架实现数据的爬取

2.学习Scrapy框架和MongoDB实现百万量数据的爬取

3.结构化数据和非结构化数据、数据解析与提取(lxml、Xpath、 Re、 Json)

4.云打码平台使用处理验证码、Selenium+ PhantomJS, Scrapy-Redis分布式框架，MongoDB，Redis数据库

核心技术

使用Cookie、Session的方式模拟登录使用Fiddler自定义脚本，使用模拟器的操作录制功能，模拟 滑动操作；运用正则表达式提取数据，并保存；Xpath数据提取，并在提取过程中使用json数据获取的方式；Pymogo模块连接MongoDB数据库；使用Selenium模拟滑块滑动，完成滑块验证码的破解；ImagesPipeline（图片下载）和FilesPipeline（文件下载）；破解有道翻译的JS加密；从零搭建Scrapy-Redis分布式，使用分布式完成数据的获取；配置Fiddler及模拟器，完成手机APP视频的下载；增量爬虫详细解读，案例精讲；运用Scrapy、Openpyxl，将数据爬取并保存到Excel表格中；Redis数据库完成数据的去重操作。

数据分析+人工智能--大数据时代的“主角”（平滑入门，系统学习，逐层递进）

学习内容

1. 学习随机变量的数字特征的概念和性质，计算随机变量的数字特征

2. 数据的合并、清洗、标准化与转换等常用操作，完成视化过程

3. 学习机器学习算法，深入接触项目案例，在理解算法的基础上，学习算法在实际项目中的应用

4. 人工智能领域中主流的开发框架，学习PaddlePaddleTensorF low基本概念，计算模型和原理

5. 学习通过PaddlePaddle、TensorFlow进行深度学习和模型构建与训练

6. 学习训练过程优化方法与问题优化

核心技术

文件操作、统计分许、数组索引和数据通用函数等技术；数据降维方法应用；Numpy和Matplotib绘制等技术；Kmeans、理解聚类算法与分类算法的区别；Dataframe索引、文件读取和统计分析等技术；FMR模型及其使用、SVC原理；时间转换、文件读取和统计分析等技术；PaddlePaddle、TensorFlow原理及应用；文件读取、透视表等技术;文件读取、分组聚合等技术；回归算法一主流回归模型；集成学习(Bagging、Boosting)对于分类算法的优化过程；线性回归、逻辑回归LR；数据合并、数据清洗，数据转化；卷积神经网络的经典结构