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上海python課程教學大綱

來源:教育聯展網    編輯:堅強    發布時間:2019-11-20

導語概要

上海python培訓班的課程優勢:(1)Python、大數據、人工智能是當今最熱門的話題。隨著AlphaGo的火熱,讓機器變得更加智能等機器學習的話題近年來非常火爆。大數據存儲、大數據分析、人工智能等

上海python培訓班的課程優勢:

  • (1)Python、大數據、人工智能是當今最熱門的話題。隨著AlphaGo的火熱,讓機器變得更加智能等機器學習的話題近年來非常火爆。大數據存儲、大數據分析、人工智能等開發人才需求旺盛。

  • (2)使用流行的python編程語言作為媒介,全面、深入地探討了自動化測試、全棧開發、爬蟲、機器學習等四大技術,并結合具體的商業項目案例,通俗易懂的授課風格。有針對性的全面整合python移動后臺實現、大數據存儲、數據挖掘與分析的實現方案。

勢在必行,我信Python

  • 上海python課程教學大綱
  • 上海python課程教學大綱

企業級項目實戰式授課


1、昂立教育智能Python數據分析系統架構項目

2、多人博客項目管理實戰項目

3、Redis數據類型及使用場景項目

4、開源堡壘機jumpserver架構、安全審計、管理、流程應用項目

5、美團點評企業級msched任務調度系統設計與實現項目

6、股票數據定向爬蟲抓取,分析豆瓣中最新電影的影評項目

7、Python實現新浪微博模擬登陸,并進行核心數據提取

8、爬蟲實現淘寶、京東、唯品會等電商網站商品進行價格分析項目九

9、人臉識別系統分析以及企業常見應用場景和面試中常見問題答疑項目

10、汽車車牌識別,可通過機器學習系統和圖像監測系統靈活區分車牌號項目

11、中國大陸房價預測,可針對各省市地區的房價走勢對未來房價進行分析預測項目

12、針對學員面試中常見的技術問題,企業教練進行專業輔導



Python數據分析師:小白掃盲課程

  • 數據分析師先導

    數據分析的概念數據分析的作用
    數據分析六部曲數據分析的三大誤區
    數據分析師的發展和職業要求
    數據分析師的職業素質

    咨詢詳情
  • 邏輯為先XMIND

    xmind簡介xmind作用
    xmind模板的制作和下載
    xmind內容制作
    導入及導出學習方法
    課堂案例滴答拼車實戰演練其他思維導圖介紹

    咨詢詳情
  • 流程主導VISIO

    VISIO的基本布局和功能模塊
    流程圖結構說明
    DO&DONOT業務流程圖注意事項
    項目實戰:制作簡單流程圖使用Visio畫UML序列等等

    咨詢詳情
  • 專業展現PPT

    基本簡介
    幾個不得不說的真相;
    PPT動畫制作特效呈現;
    經驗分享,你的PPT有做到這幾點嗎?
    實戰動畫案例,讓你的ppt動起來

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Python數據分析師:數據挖掘篇

  • 統計基礎

    概率樣本與抽樣描述數據(統計量); 正太分布統計推斷實驗設計變量之間的關系; 回歸分析聚類分析

    咨詢詳情
  • MATLAB數理統計

    1.了解Matlab;2、Matlab語言基礎;3、Matlab的選擇結構; 4、Matlab的循環結構;5.自定義函數;6、復數及其作圖等等

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  • SPSS建模分析

    SPSS入門介紹、數據錄入與數據處理、統計圖表分析真 假博弈1一一假設檢驗概述與t檢驗等

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  • SAS建模分析

    SAS基本介紹、SAS的安裝、SAS運行環境的界面介紹、Insight模塊、SAS編程基本語法數據的導入與導出等

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上海交大昂立IT學院介紹

  • 上海python課程教學大綱

    上海交大昂立IT學院坐落于繁華的徐家匯商圈,毗鄰著名高等學府――上海交通大學,交通便利,是上海較著名的培訓品牌之一。學院傳承交大百年教育精華,所設課程,兼具知識性和實用性,緊貼就業市場需求,以優質的授課質量,嚴格的教學管理,受到社會各個階層職業人群以及企業的歡迎,經過近20年的發展歷程,在IT培訓業務上取得了輝煌成績,為社會培養了大量的前沿技術人才。

Python課程大綱


課程章節
學習內容
第一階段、Python基礎課程(課程時長:4周) 本階段主要針對Python基礎進行學習,全面講解Python語言基礎部分,包括:變量與數據類型、語句與流程控制、列表、元組、范圍、字符串、字典、文件讀寫、面向對象、異常處理等。并能夠用python語言編寫簡單的命令行程序。
第二階段、Web前端基礎(課程時長:2周) 本階段主要針對Web前端頁面進行設計,主要圍繞html5、css、javascript等基礎網頁語言進行學習,以及掌握jQuery和Bootstrap兩個主要框架。熟練掌握Web前端頁面的實現。
第三階段、Python爬蟲(課程時長:2周) 本階段主要學習Python爬蟲相關的知識點
第四階段、PythonWeb框架(課程時長:3周) 本階段主要學習Pythonweb后端相關的知識點,包含當下主流的pythonweb框架Django和flask。
第五階段、人工智能與機器學習(課程時長:4周) 本階段介紹人工智能中一些經典的機器學習算法。包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹、聚類、降維、神經網絡等。
第六階段、綜合項目(課程時長:3周) 本階段主要通過一個綜合項目,來實踐上面所有的知識點。包括: 1、使用PythonWeb+MongoDB的方式建立數據倉庫 2、使用爬蟲對上述數據進行爬取 3、使用經典機器學習算法堆這些數據進行分析并學習

學好python zero逆襲hero


你是否還有以下疑問?

  • 人工智能的時代真的來了嗎?

    (1)隨著云計算、大數據、深度學習算法的發展,計算成本降低,使得人工智能突飛猛進,正在逐步從尖端技術走向普及,國家政策及IT巨頭在人工智能上的投入也明顯增大,都催動著人工智能時代的到來。

  • 人工智能可不可以自學?

    (2)專業角度——不提倡自學。首先,新技術沒有資料,學習難度大;其次,技術更新速度快,自學時間和金錢成本太大;再次,出現問題無法解決,挫傷積極性。快速有效掌握新技術,才是最低成本。

  • 這個不是IT編程么?

    (3)人工智能領域需要程序員,更需要能夠應用數學進行底層建模和架構的專業人才,薪資和發展甚至比程序員更好。課程前置內容中有Python基礎,簡單易學好上手,根本不用擔心沒有編程基礎的問題。

  • 區分真的人工智能課

    (4)理論上,是否有:數學基礎、Python、統計算法、機器學習、深度學習等;實戰上,是否有真是的人臉識別、語義識別、圖像識別等完整可實操項目,而不是掛羊頭賣狗肉的Python或者Java等編程。

  • 昂立人工智能師資,有什么特別之處?

    (5)昂立人工智能講師均為名校碩博學歷計算機專業出身,高屋建瓴、深入淺出能夠把復雜的計劃和原理講透講精,利于學習和消化;昂立人工智能講師均為在職講師,來自一線名企...

  • 學員學歷嗎有要求么?

    (6)人工智能實戰周末班,要求有2年以上的編程開發經驗,或者理工科專業高數成績不錯的零基礎學員均可以學習,學歷方面,要求起碼專科及以上。

課程大綱

循序漸進 學人工智能+Python

課程 掌握能力 階段主要內容
1.Python核心編程 1、掌握基本的Linux系統操作;
2、掌握Python基礎編程語法;
3、建立起編程思維和面向對象思想;
01 Linux基本命令 02 Python語法基礎
03 Python字符串解析 04 Python時間和日歷
05 Python文件操作 06 Python面向對象
07 設計模式 08 異常 09 模塊
10 項目實戰:飛機大戰
2.python和網絡編程 1、掌握Python編程,能進行面向對象設計;
2、了解Linux系統編程原理,認知程序運行的本質,
方便后期開發出高質量的程序;
3、掌握網絡編程協議,實現網絡間點對點通信;
4、掌握關系型數據庫MySql開發,熟練編寫SQL語句;
5、掌握正則表達式,進行字符串模糊匹配
6、掌握shell腳本編程
7、掌握了web服務器的運行原理
01 Python編程
02 Linux系統編程
03 Linux網絡編程
04 正則表達式
05 案例:web服務器實現
06 數據結構與算法
07 shell腳本編程
3.數據庫開發 1、 關系數據庫操作和設計
2、 非關系性數據庫的操作和設計
3、 緩存服務器的操作和設計
01 MySQL開發
02 MongoDB開發
03 Redis開發
04 數據庫調優和部署
4.前端與移動開發 1、可根據UI設計,開發web網站的前端頁面
2、PC端和移動端頁面開發
3、前端頁面性能優化
01 html 02 css 03 ps應用
04 PC端頁面開發實戰流程
05 html5和css3
06 移動端頁面開發實戰流程
07 JavaScript 08 jquery
09 移動端框架和庫
10 前端自動化、前端性能優化
5.Web全站開發 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
01 git項目代碼管理和項目開發流程
02 Django 框架開發
03 Nginx配置和uWSGI部署
04 大項目一:電商平臺
05 RESTful接口開發
06 Flask web框架
07 微信公眾號開發
08 大項目二:移動web o2o
6.爬蟲開發 1、掌握爬蟲的工作原理和設計思想
2、掌握反爬蟲機制
3、掌握分布式集群爬蟲應用
01 網絡爬蟲
02 爬蟲原理與數據抓取
03 scrapy框架
04 爬蟲分布式集群
05 大項目:信息類網站數據采集
7.人工智能 1、掌握常見數據分析方法
2、掌握常見機器學習算法
3、掌握 scikit-learn 庫的使用
4、了解深度學習常用方法
5、掌握TensorFlow框架的使用
01 數據分析
02 數據可視化
03 機器學習原理
04 監督和無監督學習算法
05 機器學習框架scikit-learn
06 廣告推薦系統
07 深度學習原理
08 TensorFlow 框架
09 圖片識別模型訓練

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