• 大數據培訓新三板掛牌機構 股票代碼:837906 | EN CN

    Python——人工智能主流語言

    • Google開源機器學習框架:TensorFlow
    • 開源社區主推學習框架:Scikit-learn
    • 百度開源深度學習框架:Paddle
    • ... ...
    • 以上框架,均是由Python語言開發。

    不僅如此,Python還含有優質的文檔、豐富的AI庫、機器學習庫、自然語言和文本處理庫。尤其是Python中的機器學習,實現了人工智能領域中大量的需求。

    傳統教育改革  開啟“全民學Python”時代

    什么樣的人  比較適合選擇人工智能+Python

    初學編程  選Python入門更容易

    培訓前學員基本情況統計

    • 培訓前所學專業統計

    • 培訓前工作經驗統計

    • 培訓前薪資統計

    他們畢業后平均月薪¥14290,實現了高薪就業Python編程簡單直接,更適合初學編程者,讓初學者專注于編程邏輯,而不是困惑于晦澀的語法細節上。
    以上表格基于已報名學員基本情況統計,雖然他們培訓前大部分都基礎薄弱,但在培訓后都實現了短期目標。

    數據背后  源于科學的教學體系

    • 匠心
      課程

    • 3000
      小時
      課程打磨
    • 432
      飽滿課時
    • 5
      課程大綱
      革新
    • 第一階段
    • 第二階段
    • 第三階段
    • 第四階段
    • 第五階段
    • 第六階段
    • 第七階段

    • 第一階段  Python核心編程

      可掌握的核心能力

      1、掌握Python基礎語法,具備基礎的編程能力;
      2、建立起編程思維以及面向對象程序設計思想。

      解決的現實問題

      能夠熟練使用Python技術完成針對小問題的程序編寫以及小游戲程序的開發。

      第一階段主要內容

      01 計算機組成原理
      02 Python開發環境
      03 Python變量
      04 流程控制語句
      05 高級變量類型
      06 函數應用
      07 文件操作

      08 面向對象
      09 異常處理
      10 模塊和包

      查看全部課程大綱
    • 第二階段  Python和Linux高級編程

      可掌握的核心能力

      1、能夠熟練使用Linux操作系統;
      2、掌握網絡編程相關技術,能夠實現網絡間數據通信;
      3、掌握程序設計中處理并發相關技術,并能夠編寫支持高并發量的網絡程序;
      4、能夠熟練掌握MySQL操作相關技術,熟練編寫各種數據庫操作SQL語句,并能夠進行Python和MySQL之間的數據交互;
      5、掌握web服務器的工作流程,以及web框架的實現原理。

      解決的現實問題

      能夠使用面向對象的程序設計方法,基于Linux操作系統進行高并發量的網絡程序開發。

      第二階段主要內容

      01 Linux系統應用
      02 網絡編程
      03 并發編程
      04 正則表達式
      05 數據庫編程
      06 Python語法強化
      07 項目1:mini-web服務器

      08 項目2:mini-web框架

      查看全部課程大綱
    • 第三階段  前端開發

      可掌握的核心能力

      1、可根據UI設計,開發Web網站的前端頁面;
      2、PC端和移動端頁面特效開發;
      3、前端頁面性能優化。

      解決的現實問題

      1、開發常見Web網站的前端頁面和移動端H5頁面;
      2、跟后臺進行數據通信。

      第三階段主要內容

      01 html
      02 css
      03 ps應用
      04 JavaScript編程
      05 DOM操作
      06 JQuery
      07 Vue.js框架

      查看全部課程大綱
    • 第四階段  Web開發

      可掌握的核心能力

      1、可根據產品原型圖,開發Web網站的前端界面;
      2、可根據業務流程圖,開發Web網站的后臺業務;
      3、可根據Web框架設計,開發對應的數據庫;
      4、緩存服務器的操作和設計;
      5、異步任務的實現。

      解決的現實問題

      1、高并發全功能的Web網站開發;
      2、提供數據響應速度靈活運用緩存;
      3、根據實際問題設計出相應數據庫表。

      第四階段主要內容

      01 Flask web框架
      02 模板與表單
      03 數據庫使用
      04 單元測試
      05 第三方擴展和部署
      06 Redis緩存
      07 GIT版本控制

      08 前后端不分離開發
      09 Flask+Mysql實現
      10 容聯云、七牛云
      11 圖片驗證碼
      12 項目:新經資訊網
      13 前后端分離開發

      查看全部課程大綱
    • 第五階段  數據處理

      可掌握的核心能力

      1、掌握爬蟲的工作原理和設計思想;
      2、掌握反爬蟲機制;
      3、掌握分布式數據采集;
      4、掌握數據分析基本流程與步驟;
      5、掌握數據挖掘的一般過程。

      解決的現實問題

      1、定向抓取互聯網中指定領域的海量信息;
      2、運用分布式爬蟲,實現規模化數據采集;
      3、能夠根據實際開發需求,定制爬蟲采集系統;
      4、能夠對海量數據進行分析,根據需求挖掘數據的潛在價值。

      第五階段主要內容

      01 爬蟲開發
      02 爬蟲知識體系與相關工具
      03 基本使用增刪改查操作
      04 高級查詢和分組聚合操作
      05 備份和恢復處理
      06 Mongodb應用開發
      07 Mongodb和Python交互

      08 scrapy框架
      09 定制化的爬蟲采集系統
      10 數據的抓取和存儲
      11 scrapy-redis分布式組件
      12 項目:全國空氣質量采集爬蟲
      13 項目:電商廣告推薦系統

      查看全部課程大綱
    • 第六階段  人工智能

      可掌握的核心能力

      1、掌握數據挖掘基礎工具使用;       4、根據量化交易規則設計策略;
      2、掌握數據挖掘處理數據方法;       5、掌握深度學習算法和框架;
      3、了解常見機器學習算法原理;       6、圖像識別、檢測的實現。

      解決的現實問題

      1、從數據支持到策略開發;
      2、實現自動量化交易平臺;
      3、深度學習模型的訓練過程;
      4、圖像識別、檢測任務。

      第六階段主要內容

      01 數據挖掘基礎
      02 科學計算numpy、pandas
      03 數據可視化matpalotlib
      04 金融數據的分析和處理
      05 特征工程
      06 監督學習分類算法
      07 Scikit-learn使用

      08 模型選擇與調優
      09 歷史數據、實時數據
      10 多因子模型
      11 量化交易策略
      12 回測框架
      13 項目:自動量化交易平臺

      查看全部課程大綱
    • 第七階段  面試強化

      可掌握的核心能力

      1、掌握shell編程基礎和開發技巧;
      2、掌握shell編程常用表達式和流程控制語句;
      3、掌握項目發布的流程規范;
      4、掌握生產腳本的編寫流程規范;
      5、了解項目生命周期及項目常見開發模式。

      解決的現實問題

      1、項目環境自動化部署;
      2、項目代碼自動化發布;
      3、項目生命周期理解。

      第七階段主要內容

      01 自動化運維
      02 shell編程
      03 項目生命周期
      04 自動化代碼發布
      05 手工代碼發布
      06 大型腳本編寫流程
      07 django項目生產環境部署

      08 數據結構
      09 時間和空間復雜度
      10 鏈表
      11 量化交易策略
      12 python內建數據結構類型
      13 就業指導

      查看全部課程大綱
    • 技術小白終逆襲

      企業對技術人才的要求越來
      越高,0基礎學IT
      如何后來居上?

    • 高薪就業第一步

      IT技術體系龐大,發展迅猛
      如何快速成為企業需求人才
      高薪就業?

    • 長遠發展有規劃

      畢業后如何規劃職業發展學
      習路線,自我提升?

    • 升職加薪拔頭籌

      職場即戰場,競爭激烈,如何
      脫穎而出,立于不敗之地?

    人工智能+Python課程內容亮點

    1. 數據處理課程
      再升級解決方案庫

    2. 三大框架完整
      Web解決方案

    3. 電商廣告
      推薦系統

    4. AI物體檢測
      與識別項目

    5. 人工智能平臺級
      解決方案

    • 9大模塊結構化解決方案
    • 升級三大框架完整Web解決方案
    • 新增電商廣告推薦系統
    • 新增AI物體檢測與識別項目
    • 新增人工智能平臺級解決方案

    層層遞進式教學   關注學員長遠發展

    畢業后 你的崗位發展規劃

    全心全意輔助你的學習

    1. 課堂氛圍打造
    2. 每日自習輔導
    3. 360°生活照顧
    4. 定期末位輔導
    5. 就業指導
    6. 學生綜合能力
      評定分析系統
    7. 教學反饋系統
    8. 學習難易度
      和吸收分析系統
    9. 學習測試系統
    10. 在線作業系統
    11. 學習任務手冊
    • 老師們寓教于樂,通過生動的案例把晦澀的編程知識貫通起來,使學習過程輕松,吸收效率高

    • 為每個就業班都安排了一名指導老師,利用晚自習的時間解答學員問題,進一步鞏固和加強課上知識

    • 從學員學習中的心態調整,到生 活中的困難協助,從課上班級氛圍塑造到課下多彩的班級活動, 班主任暖心鼓勵相伴

    • 我們會對階段性考試成績差的學員進行一對一或一對多的輔導。讓他們盡快克服自卑心理, 及時趕上學習進度,增加自信

    • 小到五險一金的解釋、面試禮儀的培訓;大到500強企業面試實訓及如何針對性地制定復習計劃,幫助學員拿到Offer

    • 從學員的基本信息到技術掌握能力,從團隊協作能力到計劃總結能力,做到更了解自己,查漏補缺,綜合提高

    • 學有目標,習有綱領。有任何問題、想法、建議、意見,都可以隨時反饋并能及時得到答復

    • 每天都會對所教知識進行難易分析,了解學員吸收情況

    • 階段課程結束,對于階段知識點進行綜合測評,大幅度提高學生掌握知識的綜合運用能力

    • 學有所練,課上學習的知識課下通過在線學習平臺,進行鞏固加強訓練,牢牢掌握所學知識

    • 把大目標分解為無數個小目標,量化到每天,學起來更有方向感

    人工智能+Python 已在你我身邊

    當你因為房東漲房租而無奈奔走時,

    他們

    正在使用自己研發的智能APP
    出入城市CBD

    咨詢報名
    澳洲幸运8开奖网站