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      膠水語言 大勢所趨 簡單易學 值得擁有

      Python優雅、明確、簡單,自問世來便自帶高薪光環,位居編程語言排行榜前五。
      Python語言入門時間按天計算、免費開源、速度快、可移植性,在各領域應用廣泛。

      Python語言課程化 成為學習的一種趨勢

      人工智能時代即將到來,編程學習比拼的勝利者將成為未來科技的掌舵人

      Python納入新課標 你還不知道它能做什么?

      世界級軟件公司都在使用Python完成各種業務及功能,Python的采用率達到了新的高峰,并且繼續攀升

      • 以Python作為網絡應用后端,如GoogleGroups、Gmail、Google Maps等

        案例分析
      • YouTube世界上最大視頻網站通過Python開發

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      • 大量的基礎庫均通過Python實現

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      • 3D建模軟件,支持Python作為腳本語言

        案例分析
      • Python有完備的庫支持、代碼可讀性強,使用Python作為其框架

        案例分析
      • 國內知名在線醫療網站通過Python開發

        案例分析
      • 圖書、唱片、電影等資料數據庫業務由Python開發

        案例分析
      • 國內最大的問答社區通過Python開發(Quora)

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      • 美國最大的圖片分享社交網站,每天超過3千萬張照片被分享,全部用Python開發

        案例分析
      • 使用Python獲取淘寶數據、爬取淘寶商品

        案例分析
      了解更多Python應用案例

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      部分培訓機構新成立或學科團隊新組建,課程設計不全面、水分高。
      或學科內容嚴重滯后,或照搬其他機構課程大綱,或周期短只能挑選必要的 課程講解,導致就業范圍縮小,就業難度增加,薪水不高。
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      其他機構雖涉及Linux部分內容,但只是單純介紹linux操作系統的基本命令使 用及簡單的環境搭建,學員學習環境不能與企業開發環境同步。
      其他機構課時短,只簡單介紹html+css+js,前端框架簡單了解bootstrap, 頁面的布局搭建,動態特效講解案例不多,學員獨立完成前端頁面會很吃力。
      其他機構只簡單介紹幾個Python爬蟲的庫基礎使用,面對一些反爬機制、驗證 碼破解、動態加載等實用技術,可能只是簡單講解,深度不夠,對多進程和多 線程爬蟲沒有系統講解。
      其他機構簡單介紹numpy\pandas兩個基礎庫的操作使用,以及一些統計學和 概率論的一些基礎常識,簡單介紹一兩個算法。
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      七大階段全棧融合 主流AI企業聯合定制

      課程目錄
      課程內容
      • 1.1開班典禮1.1開班典禮
      • 1.2 數據的存儲1.2.1 Python概述
        1.2.2 進制以及進制轉換
        1.2.3 原碼、反碼、補碼
        1.2.4 第一個Python程序
        1.2.5 終端讀取與打印
      • 1.3 運算符與表達式1.3.1 關鍵字和標識符
        1.3.2 python數據類型
        1.3.3 運算符
        1.3.4 條件控制語句(if…else…)
      • 1.4 循環1.4.1 循環語句之while
        1.4.2 循環語句之for
        1.4.3 break與continue語句
      • 1.5 基礎數據結構11.5.1 Number與數學函數操作
        1.5.2 * String(查找,替換,下標索引)
        1.5.3 練習
      • 2.1 基礎數據結構22.1.1 *列表(常用)
        2.1.2 *元組
        2.1.3 *字典(常用)
        2.1.4 set集合
        2.1.5 *迭代器與生成器(常用)
      • 2.2 函數12.2.1 函數概述
        2.2.2 函數的調用
        2.2.3 簡單函數的定義
        2.2.4 函數的返回值
        2.2.5 傳遞參數
      • 2.3 函數22.3.1 關鍵字參數
        2.3.2 默認參數
        2.3.3 不定長參數
        2.3.4 匿名函數
        2.3.5 *裝飾器
      • 1.1 HTML5的標簽1.1.1 前端與后端
        1.1.2 標簽與解釋器(瀏覽器)
        1.1.3 網頁的基本結構
        1.1.4 常用標簽
      • 1.2:HTML5交互與表格1.2.1 表格標簽
        1.2.2 表單標簽
        1.2.3 無意標簽
      • 1.3:CSS + JS初步1.3.1 耦合、復用與樣式
        1.3.2 引入CSS的方式
        1.3.3 選擇器(七種)
        1.3.4 CSS屬性
        1.3.5 JS基本語法
      • 2.1:Dom操作2.1.1 Dom與事件
        2.1.2 選項卡項目
      • 2.2:JQuery初步2.2.1 框架的作用
        2.2.2 Jquery框架的意義
        2.2.3 Jquery框架的基本使用
        2.2.4 定時器
      • 2.3:Jquery制作動畫2.3.1 平移
        2.3.2 旋轉
        2.3.3 縮放
        2.3.4 漸變
        2.3.5 動畫的疊加
      • 2.4:Ajax2.4.1 Ajax的作用
        2.4.2 Ajax基本用法
      • 1.1:Linux操作系統1.1 Linux操作系統
        1.1.2 常見操作系統
        1.1.3 操作系統發展歷史
        1.1.4 系統的使用
        1.1.5 Linux版本
      • 1.2:文件系統與用戶管理1.1.6 Linux應用領域
        1.1.7 虛擬機與Vmware的安裝
        1.1.8 Linux版本與Ubuntu 16.04
        1.1.9 配置自己的Linux系統
        1.1.10 編程IDE的安裝
      • 1.3:文本操作命令1.2.1 目錄訪問
        1.2.2 文件與目錄的管理
        1.2.3 文件的權限
        1.2.4 用戶管理
      • 1.4:網路命令、進程管理與服務配置1.3.1 文本命令
        1.3.1 文本命令
      • 1.4:網路命令、進程管理與服務配置1.4.1 網絡管理命令
        1.4.2 系統目錄
        1.4.3 重要系統文件
        1.4.4 設置開機啟動與登陸啟動
      • 1.5:Shell編程與bash、源文件編譯1.4.5 Ip配置
        1.4.6 服務的啟動停止
        1.4.7 防火墻配置
      • 2.1:版本控制1.5.1 基礎IO操作
        1.5.2 流程控制
        1.5.3 定義變量與環境變量
        1.5.4 腳本傳參
        1.5.5 定時任務
      • 2.2:MySQL基本使用2.1.1 Git的安裝與配置
        2.1.2 GitHub的注冊與使用
        2.1.3 Clone與Fork
        2.1.4 Git常用命令
        2.1.5 標簽、分支與源
      • 1.1:HelloDjango1.1.1 BS/CS,MVC/MTV
        1.1.2 Django請求流程
        1.1.3 Admin管理
      • 1.2 :Models1.2.1 ORM
        1.2.2 模型字段屬性
        1.2.3 CRUD
        1.2.4 聚合函數,F,Q對象
      • 1.3:Models & Templates1.3.1 模型對應關系
        1.3.2 模板加載
        1.3.3 靜態資源
        1.3.4 模板語法
      • 1.4:Views1.4.1 路由規則
        1.4.2 反向解析
        1.4.3 請求與響應
      • 1.5:Views 1.5.1 會話技術cookie,token,session
        1.5.2 文件上傳
      • 2.1:Advanced2.1.1 驗證碼
        2.1.2 分頁器
        2.1.3 類視圖
        2.1.4 中間件
      • 2.4:RESTful2.2.1 日志
        2.2.2 緩存
        2.2.3 信號
        2.2.4 Cerlery
        2.3.1 用戶權限,用戶角色
      • 2.5:RESTful022.4.1 REST 概念
        2.4.2 HelloREST
        2.4.3 數據序列化
        2.4.4 請求與響應
      • 3.1:Program3.1.1 項目開發流程
        3.1.2 項目設計
        3.1.3 項目基礎框架搭建
      • 1.1:HelloFlask 1.1.1 Flask介紹
        1.1.2 Flask請求
        1.1.3 Flask MTV拆分
        1.1.4 Flask-Script
      • 1.2 :Views1.2.1 Flask-Blueprint
        1.2.2 路由規則
        1.2.3 錯誤處理
        1.2.4 請求與響應
        1.2.5 會話技術cookie,token,session
      • 1.3 :Templates & Models1.3.1 靜態資源
        1.3.2 模板加載
        1.3.3 模板語法
        1.3.4 ORM
        1.3.5 Flask-SQLAlchemy
      • 1.4:Modesl1.4.1 Flask-Migrate1.4.2 CRUD
        1.4.3 模型關系
        1.4.4 反向引用
      • 1.5:Extension1.5.1 Flask-Cache
        1.5.2 Flask-Login
        1.5.3 Flask-RESTful
        1.5.4 Flask-Bootstrap
        1.5.5 Flask-Upload
      • 2.1:Program2.1.1 需求分析
        2.1.2 項目設計
        2.1.3 基礎框架搭建
        2.1.4 建模
        2.1.5 需求分析
      • 1.1 :多線程原理1.1.1 同步與異步
        1.1.2 串聯與并發
        1.1.3 線程
      • 1.1 :多線程原理1.1.4 開辟一個線程
        1.1.5 線程安全與線程鎖
        1.1.6 多線程隊列
      • 1.2 :協程1.2.1 線程的局限
        1.2.2 協程的定義與原理
        1.2.3 協程的實現
      • 1.3:爬蟲的概念及相關工具1.3.1 爬蟲的概念及作用
        1.3.2 HTTP協議原理
        1.3.3 TCP編程
        1.3.4 UDP編程
      • 1.3.4:UDP編程1.3.5 工具的安裝、使用
        1.3.6 W3C標準
        1.3.7 抓包工具Fiddler的使用
      • 1.4:python http libs1.4.1 urllib的使用、示例
        1.4.2 urlib3實現GET請求與POST請求
        1.4.3 requests庫的使用
        1.4.4 bs4庫的使用
        1.4.5 Ajax動態頁面數據
      • 1.5:爬蟲實戰1.5.1 使用requests編寫一個簡單爬蟲
        1.5.2 改造requests爬蟲為多線程版
        1.5.3 利用redis改造多線程版爬蟲至分布式
      • 2.1:網站數據解析2.1.1 BeautifullSoup安裝與使用
        2.1.2 XPath解析
        2.1.3 正則表達式解析數據
        2.1.4 JSON與CSV
      • 2.2:動態網頁抓取2.2.1 Selenium 說明及簡單實例
        2.2.2 Selenium 突破網站登錄
        2.2.3 Selenium 實現動態頁面數據爬取
      • 2.3:Web端協議分析2.3.1 requests庫詳解
        2.3.2 POST分析
        2.3.3 IP代理
        2.3.4 Cookie登錄
      • 1.1:jupyter入門1.1.1 jupyter軟件安裝
        1.1.2 jupyter入門
        1.1.3 numpy學習
        1.1.4 numpy廣播機制
      • 1.2:pandas1.2.1 pandas入門
        1.2.2 pandas-Series
        1.2.3 DataFrame
      • 1.3:pandas數據處理1.3.1 pandas數據丟失
        1.3.2 pandas多層級索引
        1.3.3 異常值檢查和過濾
        1.3.4 替換操作(replace\map\rename)
        1.3.5 數據匯總(級聯\合并)
      • 1.4:pandas數據處理1.4.1 數據分組
        1.4.2 透視表和交叉表
        1.4.3 pandas數據讀取
        1.4.4 高級數據聚合
        1.4.5 美國選舉政治獻金分析
      • 1.5:scipy1.5.1 傅里葉原理介紹
        1.5.2 登月圖片消噪
        1.5.3 scipy圖片處理
        1.5.4 積分
        1.5.5 二進制文件讀取
      • 2.1:matpoltlib 2.1.1 數據可視化的概念
        2.1.2 可視化圖表的繪制
        2.1.3 動畫及交互渲染
        2.1.4 數據的合并與分組
        2.1.5 直方圖
      • 2.2:機器學習基礎2.1.6 條形圖
        2.1.7 線型圖
        2.1.8 散點圖
        2.1.9 玫瑰圖
        2.1.10城市氣候與海洋關系分析
      • 2.3:KNN 2.2.1 常用術語
        2.2.2 主要任務
        2.2.3 算法選擇
        2.2.4 機器學習程序的開發步驟
        2.2.5 經驗誤差與過擬合
      • 2.4 :線性回歸模型2.2.6 評估方法
        2.2.7 性能度量
        2.2.8 比較檢驗
        2.2.9偏差與方差

      *僅供參考 詳細請看python學習路線圖

      下載完整版課程大綱

      荷槍實彈 六大主流項目聯合實戰 進階戰略全面實施

      • 數據分析
      • 機器學習
      • 深度學習
      • 爬蟲

      手寫數字識別

      項目介紹:以幾十萬張不同大小不同風格的數字集為數據基礎,使用各種經典機器學習算法對手跡圖像進行識別,達到識別數字的人工智能項目。最終準確率可以達到97%以上。是一款圖像識別領域經典的項目之一。從數據集拆分到特征選擇、特征預處理、模型選擇、算法調優及繪圖展示。最后應用到實際生產環境。詳細展示了圖像識別類項目的整體工作流程,并且有一定的實用價值。使學員具備初級的機器學習工程師的能力。

      技術點:numpy、series,DataFrame、matplotlib圖像處理、pandas文件處理、特征清洗、特征選擇、pca、交叉驗證、sckit-learn經典分類算法KNN、Logistic、Byes、svm等。

      查看項目視頻演示

      人臉識別

      項目介紹:人臉識別是目前主流的AI項目之一,包括iphoneX也自帶人臉識別技術。本項目是一款對世界各國名人人臉進行識別的AI項目,以各國名人人臉圖片作為訓練樣本及進行算法訓練,針對于復雜圖片進行處理,解決特征過多、算法空間復雜度時間復雜度過高問題,并且具有較高的識別能力,需要對獲取的圖片進行剪輯、清洗、二值化等操作,深刻了解對于復雜度高的圖片的常規處理邏輯。

      技術點:PCA、LDA數據降維技術,GridSearchCV網格搜索、交叉驗證、歸一化、正則化、區間縮放等數據特征預處理技術、svm、logistic決策樹等經典機器學習算法模型。

      查看項目視頻演示

      你Pick的Python大牛講師都在好程序員

      經驗不足?技術滯后?不存在的!

      某互聯網金融

      榮老師

      多年軟件開發與IT培訓教育經驗,曾參與手機銀行,有利網互聯網金融產品研發,互聯網家裝O2O產品研發以及用戶數據采集,分析,直播即時通訊項目的研發與優化。技術偏執狂,喜歡研究新技術和原理,對互聯網行業充滿信心,看好IT行業的前景,具有獨特的授課技巧

      與名師在線交流
      • 榮老師
      • 路老師
      • 古老師

      量體裁衣 入學到入職無縫對接

      • 企業經理課程

        與知名企業建立良好的合作關系,
        聘請企業CTO講座,
        剖析實用技術、洞悉行業趨勢,
        實現學員與崗位無縫對接

      • 合作名企雙選會

        與10000家名企聯合共建,
        定向輸出專業大數據精英,
        每月至少1期雙選會,
        全年10000+職位推薦。

      • 精英校友交流會

        每年至少2次精英校友交流會,
        新生代技術大牛之間切磋。
        技術分享、行業前瞻、
        交互共贏,校友就是你的人脈!

      • 職業素質課程

        幫助好程序員
        提升職業素養及職業能力,
        掌握企業生存的法則,
        提升級職場競爭力,激發潛能。

      • 單身聯誼派對

        幫助好程序員
        實現事業與愛情雙豐收,
        特定期舉辦單身聯誼派對,
        開啟人生新一段旅程。

      • 好程序員精英校友交流會
        鳳凰網面試千鋒學員
      • 聯想集團上門招聘
        酷我音樂面試千鋒學員
      • HR查看學員簡歷
        宅急送現場查看學員項目
      • 千鋒學員排隊面試
        與智聯招聘深度合作
      不怕課比三家 更多優勢等你了解

      超10000家合作名企定向直招

      好程序員與多家企業在人才招聘(雙選會、上門直招)、技術交流、行業技術規范制定等領域達成戰略型合作關系“零距離”接觸 打通校企合作“最后一公里”

      • 雙贏
        人才持續推薦
        職位持續匹配
        現場面試,招求共贏
        了解更多
      • 精準
        萬余企業,數萬學員
        定向邀約,精準匹配
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      • 專業
        多強聯合,資源共享
        IT行業最具影響力的
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      • 專注
        專注中高端開發人才
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