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深圳Python人工智能培訓班哪家好?

發布時間:2021-05-07 14:15:55來源:尚訓網綜合

Python 是一門兼具簡單與功能強大的編程語言,它專注于如何解決問題、自由開放的社區環境以及豐富的第三方庫,無需浪費時間去造輪子,各種Web框架、爬蟲框架、數據分析框架、機器學習框架應有盡有,拿來即用。Python本身就擁有眾多優點,恰好又趕上風口,所以,Python的火爆著實具有其必然性。


Python地位與日俱增


  • 政策支持

    1.培養高水平人工智能創新人才和團隊
    2.加快高端人工智能人才引進力度
    3.建設人工智能學科
  • 教育改革

    小學:山東省小學已將Python內容納入教材
    高中:浙江省已將信息技術教材VB編程語言替換為Python
    大學:計算機二級考試加入”Python語言程序設計“科目
  • 戰略目標

    1.2020年人工智能和應用達到世界先進水平
    2.2025年人工智能成為引導經濟轉型主要動力
    3.2030年中國要成為世界主要人工智能創新中心
 
達內課程全新升級
 
01
實用

貫穿金融、圖片、游戲等熱門領域案例實現人工智能的場景應用;

 
02
全面

課程全面涵蓋前端、后端、爬蟲、數據挖掘、人工智能等,致力于培養python全能工程師。

 

達內機構環境


教室
少兒主題教室
書架
 

達內python培訓四大教學優勢


  • 職場競爭力強

    財務授課老師; 班主任學習進度跟進; 助教24小時貼身答疑。

  • 職業成長快速

    每日項目實戰教學; 每周知識點測評; 每月全國技術同考。

  • 末位輔導1對1

    四輪模擬面試指導; 做的好也得會表達; 平安就業教育保障險。

  • 習就業有盼頭

    末位學員重點輔導; 實戰講師1V1授課; 技術點貫穿式梳理。


戰項目讓技術真正落地


  • 東方財富智能云系統

    在線金融交易系統,通過實時獲取上證、深證所提供的證券金融數據,進行智能分析、顯示,按照用戶制定的交易第略進行虛擬交易。

  • 爬蟲集群系統

    通過對海量招聘數據挖掘、分析,幫助求職者更快更好的找到適合的工作。可以按照城市、行業、其他技能關鍵字等進行合理分析,得出有價值的結果。
  • 語音識別

    采用Google的TensorFlow人工智能學習系統建立的智能語音識別系統。通過學習該項目,幫助學員早日走入人工智能的大門。


達內規模


達內目前已在北京、上海、廣州、深圳、大連、南京、武漢、杭州、西安、蘇州、成都、沈陽等70個大中城市成立了373家學習中心,擁有員工超過11000人,累計培訓量已學員已達100萬人次。達內集團憑借雄厚的技術研發實力、過硬的教學質量、成熟的就業服務團隊,為學員提供強大的職業競爭力,在用人企業中樹立了良好的口碑。

現在更加流行的Python是一個更好的選擇,Python具有易用、容易上手、函數庫豐富、可編程能力強等特點,已經成為IT運維、科學計算、數據處理等領域的主要編譯語言,Python解釋器也已經成為GNU Linux的標配。

達內Python課程簡介

階段 模塊 課程內容
1. Python語言核心編程 Linux操作系統 計算機核心架構、最小系統,未來趨勢,程序的本質,進制,操作系統、編程語言
Linux 操作系統及常用命令 :文件和目錄、文件屬性修改命令、查找與檢索命令、文件比較、打包壓縮、進程管理、用戶管理、網絡管理、ssh、編輯工具、Sublime text/vim/Pycharm
Python核心 Python 語言特點、應用領域、Python IDE、基本命令、Python 的核心數據類型、表達式 和 運算符、運算符優先級
變量、賦值、is/is not 運算符、del 語句、標準輸入輸出、關系運算、布爾運算、流程控制語句、pass 語句、注釋字符串、字符串訪問、索引、切片、字符串編碼、raw 字符串、字符串運算、字符串常用方法、字符串格式化
while 循 環、break 語 句、for in 循 環、range() 函 數、continue 語句
列表、列表訪問、列表運算、深拷貝 / 淺拷貝、列表常用方法、列表推導式
元組、元組訪問、元組常用方法、序列
字典、創建字典、字典基本操作、鍵索引、添加與刪除元素、字典常用方法、字典推導式
集合、可變集合、不可變集合、集合運算、集合推導式
函數、函數參數傳遞(位置參數、關鍵字參數)、缺省參數、可變參數、函數變量、函數嵌套
遞歸函數、Python 命名空間與作用域 LEGB
Python高級 高階函數 :map 函數、filter 函數、sorted 函數、eval()、exec() 函數
閉包 closure、裝飾器 decorators、函數文檔字符串
Python 模塊、模塊安裝與導入、dir 函數,time 模塊,math 模塊、sys 模塊、random 模塊、自定義模塊、包開發
異 常(exception)、try-except 語 句、try-finally 語 句、raise 語句、assert 語句(斷言語句)
迭代器 Iterator、生成器 Generator、生成器函數、生成器表達式、yield 語句、迭代工具函數 :zip、enumerate文件操作 :打開、讀寫、關閉 ;二進制文件、字節串
bytes、字節數組 bytearray、標準輸入輸出文件、漢字編碼
Python面向對象編程 對象和類、屬性 attribute、實例方法、__init__、類變量、類方法 @classmethod、靜態方法 @staticmethod
函數重寫 overwrite、str/repr 函數重寫示例、特性屬性@property、迭代器 ( 高級 )
繼 承 (inheritance) 、 派 生 (derived)、 覆 蓋 override、super 函數、封裝 enclosure、多態 polymorphic
異常高級 :with 語句、環境管理器、運算符重載 :二元運算符重載、一元運算符重載、PEP8 編碼規范
2.Python高級軟件開發技術 關系型數據庫 MySQL 數據庫、MySQL 部署使用、SQL 語言、MySQL 數據庫管理、表管理、表記錄管理、MySQL 數據類型、表結構調整
運 算 符 操 作 ;子 句 :ORDER BY、LIMIT、GROUP BY、HAVING、DISTINCT;聚合函數
約束、索引、主鍵、外鍵、數據導入導出;表的復制及重命名
子查詢 :單表子查詢、多表子查詢 ;連接查詢、正則匹配查詢 regexp、數據備份恢復、圖形化管理工具、用戶授權
事 務、ER 模 型、Python 數 據 庫 接 口、PyMySQL、MySQL 存儲引擎、MySQL 調優、ORM
Python網絡編程 網絡知識解析:網絡發展、七層模型講解、網絡基礎概念;網絡通信過程及重點協議 :tcp 協議、udp 協議、http 協議
網絡編程 :套接字、數據報套接字編程、廣播和組播、流式套接字、http 協議、套接字屬性、Python 位運算
IO 類型、IO 多路復用、select 方法實現 IO 多路復用
poll 方法和 epoll 方法的使用、本地套接字通信、HTTPServer 設計實現
Python多進程、多線程 多進程:概念、屬性、狀態;創建進程、os 模塊、fork() 函數、getpid() getppid() 函數
僵尸進程和孤兒進程、使用進程開發網絡并發服務器、多進程的 tftp 文件服務器、multiprocessing、進程池
進程間的通信 :管道通信、消息隊列通信(Queue)、共享內存通信、信號、信號量
進 程 的 同 步 和 互 斥、Lock 方 法、Event 方 法;線 程、threading、線程的同步互斥、生產者消費者、GIL、協程、socketserver、百度 AI 接口調用
非關系型數據庫 MongoDB 數據存儲與數據庫發展、關系型與非關系型數據庫、MongoDB 概念、安裝以及啟動、數據庫檢測、常用數據類
Mongodb shell、數據庫的創建及刪除、集合的創建和刪除、MongoDB 文檔操作、內嵌文檔和數組索引操作
MongoDB 索引、文本檢索、固定集合、MongoDB 聚合、算數和時間運算符、GridFS、游標
Python 操作 MongoDB :連接 mongodb、插入數據、查詢數據、更新數據、刪除數據、條件操作符、type()、排序
limit 和 skip、邏輯運算、數組操作、內嵌文檔操作、索引操作聚合操作 "
Python正則表達式 正則表達式、raw 字符串、貪婪模式和非貪婪模式、正則表 達 式分 組、re 模 塊 : 使 用 re 還 是 compile 對 象、Match 對象
3. Python全棧式WEB工程師 HTML、CSS、JavaScript WEB 與 Internet、HTML 基本介紹、HTML 基礎語法、文本標記、列表標記、圖像和鏈接、表格標記
表單、CSS 介紹、CSS 的使用方式、CSS 樣式表特征、CSS 選擇器
尺寸與邊框、框模型、背景屬性
文本格式化屬性、表格屬性、過渡屬性、浮動定位
其他定位方式、顯示效果、列表屬性、轉換屬性
JavaScript 概述、使用 JS、JS 基礎語法、JS 變量和常量
數據類型、數據類型轉換、運算符、流程控制
分支結構、循環結構、函數
數組、String
其他內置對象、BOM
DOM、JS 事件
jQuery 介紹、jQuery 選擇器、jQuery 操作 DOM
jQuery- 事件、jQuery 動畫、插件 - Echarts
階段項目實戰 物聯電商平臺前端開發、東方財富云系統前端開發
Python Flask框架 Flask 框架、開發環境建立、程序結構、模板
WEB 表單、數據庫
項目結構、用戶管理、分頁
國際化與本地化、測試、項目部署
Ajax Ajax、JSON、 使 用 JSON進 行 數 據 交 換、Jquery對Ajax的支持、跨域訪問
階段項目實戰 物聯電商平臺后端開發
Python Django框架 Python 工具使用、WEB 與服務器、框架、MVC 與 MTV
Django 介紹、Django 中的應用、應用的 URL 路由配置、模板的設置、模板的加載方式、url() 中的 name 參數
模板中的語法(變量,標簽,過濾器,靜態文件,繼承)、模型、ORM、創建和使用模型、配置數據庫
編寫 Models,數據字段和字段選項,數據的導入和導出及版本切換,通過模型增加、查詢、修改、刪除數據
F() 操作與 Q() 操作、原生 數 據庫操作、用后臺管理Models、基本管理、高級管理、一對一映射查詢、一對多映射查詢
多對多映射查詢、自定義查詢對象、HttpRequest 使用、csrf 跨站點攻擊
forms 模塊的作用、使用 forms 模塊、模板中解析 form對象、forms 高級處理、內置小部件
cookies、session 會話
階段項目實戰 項目需求分析,總體設計,開發流程,模塊劃分,建立數據庫、表
前端功能模塊編碼實現、調試、測試
服務端功能模塊編碼實現、調試、測試
Redis 技術應用
Git、項目部署、Nginx 部署與配置
東方財富云項目功能分析、模塊劃分、模塊編碼實現、 測試、部署
Python Tornado 框架【視頻】 Tornado 基礎、Tornado 系統、路由、視圖、Tornado
異步處理機制、數據訪問、安全應用、Python 編碼
3.Python爬蟲工程師、大數據分析工程師、人工智能工程師 Python 爬蟲工程師 爬蟲的基礎、分類、用途、法律風險 ;爬取網站前的準備工作、爬蟲的廣度優先簡介、深度優先策略
HTTPS協議解析、用抓包工具抓取分析網絡數據包、常見的般結構化數據類型 :XML,HTML,JSON;使用BeautifulSoup,XPath, 正則表達式精細抓取文本信息
HTTP協議的 GET,POST方法在爬蟲中的使用,動態網站的 Selenium+瀏覽器方案抓取,代理服務器的使用
HTTPS的處理,Cookie,Session的使用,網站的登錄,Cookiejar的管理 ;驗證碼的處理 ;表單提交
數據的持續化存儲,數據庫的使用,多進程,多線程在爬蟲框架中的使用
Scrapy框架的使用以及如何對爬蟲進行分頁,去重
爬蟲項目實戰 :貓眼,豆瓣電影數據抓取 ;騰訊招聘網站數據抓取,淘女郎圖片抓取 ;
數據分析、數據可視化 AI 概要、Numpy、NumPy 開發環境、數組對象、多維數組、Numpy 內置數據類型、索引與切片、改變維度(視圖變維、復制變維、就地變維、視圖轉置)、組合數組、分割數組(垂直、水平、深度)、ndarray 對象的屬性
數據可視化【matplotlib.pyplot】:缺省樣式、設置線型、線寬和顏色、設置坐標范圍、設置坐標軸刻度標簽、將矩形坐標軸改成十字坐標軸、顯示圖例、繪制點、添加注釋、圖形對象、子坐標圖、柵格布局、自由布局、刻度定位器、散點圖、區域填充、柱狀圖、等高線圖、熱圖、餅圖、三維曲面圖、三維線框圖、動畫、坐標線、對數坐標
numpy 的通用函數:讀取 csv 文件,算數平均值,加權平均值,最大值、最小值和極差,中位數,標準差,星期數據,軸向擴展,卷積運算,線性模型(線性預測、線性擬合),多項式擬合、裁剪、壓縮和累乘,相關性:方向、程度、樣本、均值、離差、方差、標準差、協方差、相關性矩陣,符號數組,矢量化,數據平滑、統計學概念
矩陣和通用函數 :創建矩陣,通用函數,加法通用函數,除法和取余通用函,實現位運算的通用函數、numpy 的子模塊 :線性代數模塊,快速傅立葉變換模塊(fft),隨機數模塊 (random):二項分布、超幾何分布、標準正態分布
numpy 的通用函數 :排序和查找,金融計算(終值 fv,現值 pv,凈現值 npv, 內部收益率 irr,每期支付金額 pmt,計算率 rate,分期數 nper, ), 窗函數(Bartlett 窗口、Blackman 窗口、漢明窗口、Hanning 窗口、Kaiser 窗口),科學計算
斷言和單元測試 :判等斷言、基于 unittest 模塊的單元測試、基于 nose 和裝飾器的單元測試、基于文檔字符串的單元測試,基于pygal的數據可視化:擲骰子、世界人口、Python倉庫、Hacker News
基于 scipy 的科學計算 :讀寫 matlab 數據文件、統計、信號處理、數學優化、積分、插值、多媒體, 基于 pygame 的游戲與人工智能 :相關性、顯示動畫、pygame 中使用 matplotlib、訪問屏幕像素、數據點聚類、OpenGL
人工智能,機器學習 ,深度學習技術 監督學習:數據預處理、標記編碼、線性回歸、嶺回歸、多項式回歸分類器:簡單分類器、邏輯回歸分類器、樸素貝葉斯分類器、訓練集和測試集、交叉驗證、混淆矩陣、分類報告
預測建模:基于SVM線性分類器、基于SVM非線性分類器、類型數不平衡問題、置信概率、最優超參數、事件預測器無監督學習:k-means 算法、矢量量化、均值漂移、凝聚層次、評價聚類效果、近鄰傳播
推薦引擎 :組合函數、數據管線、最臨近、KNN 分類器、KNN 回歸器、歐式距離、皮爾遜相關性、相似用戶文本分析 :文本劃分、詞干提取、詞形還原、文本分割、詞袋模型、文本分類、性別識別、情感分析、主題建模
語音識別 :音頻信號、頻域轉換、音頻生成、音樂合成、頻域特征、語音識別時間序列:轉換時間序列、切分時間序列、操作時間序列、從時間序列提取統計信息、針對時間序列的隱馬爾科夫模型、針對文本序列的條件隨機場模型
圖 像識 別 :圖 像 處 理、邊 緣 檢 測、直 方 均 衡、角點檢 測、Star 檢 測、SIFT 檢 測、 圖 像 特 征、 物 體 識 別人臉識別 :視頻捕捉、人臉檢測、主成分分析、核主成分分析、獨立成分分析
深度神經網絡:神經元、單層神經網絡、深度神經網絡、向量量化神經網絡、遞歸神經網絡、反向傳播神經網絡
階段項目實戰 整合東方財富智能財富系統(相關數據分析)
Python視頻課程 算法與設計模式 :棧和隊列數據結構的 Python 實現、Python 實現鏈表、歸并、快速、二叉樹、哈希、基本排序查找算法(冒泡排序、選擇排序,順序查找、二分查找)、工廠模式、單例模式
kivy 編程、kivy 組件、安全編碼、微信公眾號開發

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