美穴

400-626-7377
开课时间

为什么企业需要Python+核心编程开发?

Python+核心编程开发让学习者完美蜕变!

Python+核心编程更适合以下人群!

核心编程更适合以下人群!
  • 计算机专业学生
  • 开发工程师
  • 运维工程师
  • 数据库工程师
  • 数学专业学生

Python+核心编程及可视化界面开发让你更有竞争力!

  • 想进大厂学历专业没有优势

    想进大厂学历专业没有优势

    数据可视化在一线互联网企业已经广泛应用于销售、运营乃至技术岗位。 熟练掌握数据可视化技术,不仅可以有效拓宽就业渠道,更能在硬件条件不占优的情况下,以综合实力赢得offer。

  • 提升在公司中的竞争力

    提升在公司中的竞争力

    可视化技术是互联网/互联网+的企业目前急需的综合技能技术人才之一,无论是开发岗位还是运维人员,可视化界面应用在工作中的比重都讲逐步提升。

  • 更好的职业前景

    更好的职业前景

    可视化技术在互联网行业90%以上的使用比例,最典型的就是以BAT为首的优质企业。

  • 更多的工作机会

    更多的工作机会

    数据可视化作为一种常规营销技能,正逐步扩展到金融、通信、生产制造、快速消费品零售、物流运输、医疗、政府等行业。

学习Python+核心编程,你是否也有这些疑虑?

  • 01. 零基础能学么?

    Python由于内置功能强大,语言简单即便零基础学习难度也不大。只需在有经验教师指导下,按部就班学习Python的基本语法、模块和函数、内置数据结构等知识,掌握后完成如:Django网页开发框架,及可视化界面开发难度并不是很大。

  • 02. 课程结束之后,遇到问题,是否还可以咨询老师?

    如果是在课程期外进行知识复盘中遇到问题,可以在授课微信群中进行提问。 如果是在工作中遇到困难,可以申请免费技术咨询服务。

  • 03. 学习课程能找好工作吗?

    Python核心开发和可视化开发技术不仅被BAT等巨头企业所热衷,而且市场应用非常广泛。熟练掌握调试及运维技能的学员,深受IT、金融、通信、电力、国防、军工、交通、烟草、税务、等行业的认可。

  • 04. 课程涉及内容太多 这么多知识一下怕掌握不了!

    首先做到认真预习,上课认真听讲,课程设计初衷希望学员能通过在中培的学习,最大限度的掌握Python基础知识及数据可视化开发技术,所涉及的重要知识点。老师在课堂上会有所侧重的进行演练,同时需要学员课余时间认真复盘,积极和老师沟通交流。

  • 05. 技术前景怎么样?

    作为热门专业技术人才,掌握python+核心编程及可视化界面开发,有两年以上工作经验的学员,月薪资在15-30K不等

  • 06. 针对有基础学员,该课程提升空间大吗?

    整个课程编纂是完全动态化进行,随着数据库/应用及操作系统的升级优化。会第一时间安排教程的更新。

  • 07. 课程中相对比较难掌握内容是什么?

    Django Web框架、实现数据推荐功能。

Python+核心编程及可视化界面开发课程大纲

DAY 1 上午 Python 函数与类
  1.PyCharm环境搭建与GIT使用
2.变量、常量、逻辑语句介绍
3.数据结构之 List、Set、Tuple、Dict
4.缺省参数、可变参数、关键字参数
5.Lambda函数、递归函数
6.函数的封装与随机数生成器
7.Python面向对象编程(封装、继承、多态)
8.模块、包、Python标准库介绍
DAY 1 下午 Scrapy框架实践
  1.Http协议理论介绍
2.Scrapy介绍与环境搭建
3.框架结构与工作原理介绍
4.网页数据解析之xpath
5.Selenium与“幻影”浏览器-PhantomJS
6.动态IP设置与反爬虫技术
7.豆瓣电影站点爬取实践
8.分布式爬虫与数据入库实现
DAY 2 上午 Python常用科学库
  1.Numpy科学库介绍
2.数组的索引和切片
3.数组的运算 (排序、通用函数、统计运算)
4.数组的存取操作
5.综合案例:图像变换
6.Pandas数据结构 (Series,DataFrame)
7.数据运算(算术、排序、分组)
DAY 2 下午 Python数据可视化
  1.Matplotlib库
2.Seaborn可视化库介绍
3.常用的数理统计公式介绍
4.直方图、饼图
5.折线图、散点图
6.高级图表 (散点图、箱线图、云图)
7.采用可视化实现银行客户画像
DAY 3 上午 常见分析算法介绍
  1.欧式距离与K-近邻算法介绍
2.数据清理、特征值分析
3.Train_test_split分割训练集与测试集
4.模型训练与超参数介绍
5.交叉验证与网格搜索
6.K-近邻实现就近酒店入住推荐系统
DAY 3 下午 Python + Hadoop数据推荐
  1.数据三种形态与分布式数据库
2.Hadoop安装与启动
3.Python + MapReduce编程实战
4.Hadoop中的Shuffle与Sort原理应用
5.MapReduce架构分析
6.电影相似度原理分析
7.Python + Hadoop编写电影推荐代码