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發(fā)布時間:2021-05-28 16:20:06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(qū)環(huán)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(shù)據(jù)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(yōu)點，恰好又趕上風口，所以，Python的火爆著實具有其必然性。
貫穿金融、圖片、游戲等熱門領域案例實現(xiàn)人工智能的場景應用；
課程全面涵蓋前端、后端、爬蟲、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等，致力于培養(yǎng)python全能工程師。
財務授課老師； 班主任學習進度跟進； 助教24小時貼身答疑。
每日項目實戰(zhàn)教學； 每周知識點測評； 每月全國技術同考。
四輪模擬面試指導； 做的好也得會表達； 平安就業(yè)教育保障險。
末位學員重點輔導； 實戰(zhàn)講師1V1授課； 技術點貫穿式梳理。
在線金融交易系統(tǒng)，通過實時獲取上證、深證所提供的證券金融數(shù)據(jù),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。
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(fā)實力、過硬的教學質量、成熟的就業(yè)服務團隊，為學員提供強大的職業(yè)競爭力，在用人企業(yè)中樹立了良好的口碑。
在達內，既有授課多年講師為您系統(tǒng)化的講解python核心技術;又有從事運維的實戰(zhàn)講師，給您講解企業(yè)的全真項目案例，達內python講師以豐富實戰(zhàn)經驗，全程帶班輔導，全面系統(tǒng)培訓,讓你短期內迅速掌握Python實戰(zhàn)技能。下文是上海黃浦達內Python人工智能課程介紹。
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(tǒng) | 計算機核心架構、最小系統(tǒng)，未來趨勢，程序的本質，進制，操作系統(tǒng)、編程語言 Linux 操作系統(tǒng)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(shù)據(jù)類型、表達式 和 運算符、運算符優(yōu)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(huán)、break 語 句、for in 循 環(huán)、range() 函 數(shù)、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(chuàng)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(shù)、函數(shù)參數(shù)傳遞（位置參數(shù)、關鍵字參數(shù)）、缺省參數(shù)、可變參數(shù)、函數(shù)變量、函數(shù)嵌套 遞歸函數(shù)、Python 命名空間與作用域 LEGB |
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| Python高級 | 高階函數(shù) ：map 函數(shù)、filter 函數(shù)、sorted 函數(shù)、eval()、exec() 函數(shù) 閉包 closure、裝飾器 decorators、函數(shù)文檔字符串 Python 模塊、模塊安裝與導入、dir 函數(shù)，time 模塊，math 模塊、sys 模塊、random 模塊、自定義模塊、包開發(fā) 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(shù)、生成器表達式、yield 語句、迭代工具函數(shù) ：zip、enumerate文件操作 ：打開、讀寫、關閉 ；二進制文件、字節(jié)串 bytes、字節(jié)數(shù)組 bytearray、標準輸入輸出文件、漢字編碼 |
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| 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(tài)方法 @staticmethod 函數(shù)重寫 overwrite、str/repr 函數(shù)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(shù)、封裝 enclosure、多態(tài) polymorphic 異常高級 ：with 語句、環(huán)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(guī)范 |
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| 2.Python高級軟件開發(fā)技術 | 關系型數(shù)據(jù)庫 MySQL | 數(shù)據(jù)庫、MySQL 部署使用、SQL 語言、MySQL 數(shù)據(jù)庫管理、表管理、表記錄管理、MySQL 數(shù)據(jù)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(shù) 約束、索引、主鍵、外鍵、數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)備份恢復、圖形化管理工具、用戶授權 事 務、ER 模 型、Python 數(shù) 據(jù) 庫 接 口、PyMySQL、MySQL 存儲引擎、MySQL 調優(yōu)、ORM |
| Python網絡編程 | 網絡知識解析：網絡發(fā)展、七層模型講解、網絡基礎概念；網絡通信過程及重點協(xié)議 ：tcp 協(xié)議、udp 協(xié)議、http 協(xié)議 網絡編程 ：套接字、數(shù)據(jù)報套接字編程、廣播和組播、流式套接字、http 協(xié)議、套接字屬性、Python 位運算 IO 類型、IO 多路復用、select 方法實現(xiàn) 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(xiàn) |
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| Python多進程、多線程 | 多進程：概念、屬性、狀態(tài)；創(chuàng)建進程、os 模塊、fork() 函數(shù)、getpid() getppid() 函數(shù) 僵尸進程和孤兒進程、使用進程開發(fā)網絡并發(fā)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(xié)程、socketserver、百度 AI 接口調用 |
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| 非關系型數(shù)據(jù)庫 MongoDB | 數(shù)據(jù)存儲與數(shù)據(jù)庫發(fā)展、關系型與非關系型數(shù)據(jù)庫、MongoDB 概念、安裝以及啟動、數(shù)據(jù)庫檢測、常用數(shù)據(jù)類 Mongodb shell、數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建及刪除、集合的創(chuàng)建和刪除、MongoDB 文檔操作、內嵌文檔和數(shù)組索引操作 MongoDB 索引、文本檢索、固定集合、MongoDB 聚合、算數(shù)和時間運算符、GridFS、游標 Python 操作 MongoDB ：連接 mongodb、插入數(shù)據(jù)、查詢數(shù)據(jù)、更新數(shù)據(jù)、刪除數(shù)據(jù)、條件操作符、type()、排序 limit 和 skip、邏輯運算、數(shù)組操作、內嵌文檔操作、索引操作聚合操作 " |
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| 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(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)類型轉換、運算符、流程控制 分支結構、循環(huán)結構、函數(shù) 數(shù)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(zhàn) | 物聯(lián)電商平臺前端開發(fā)、東方財富云系統(tǒng)前端開發(fā) | |
| Python Flask框架 | Flask 框架、開發(fā)環(huán)境建立、程序結構、模板 WEB 表單、數(shù)據(jù)庫 項目結構、用戶管理、分頁 國際化與本地化、測試、項目部署 |
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| Ajax | Ajax、JSON、 使 用 JSON進 行 數(shù) 據(jù) 交 換、Jquery對Ajax的支持、跨域訪問 | |
| 階段項目實戰(zhàn) | 物聯(lián)電商平臺后端開發(fā) | |
| 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(shù) 模板中的語法（變量，標簽，過濾器，靜態(tài)文件，繼承）、模型、ORM、創(chuàng)建和使用模型、配置數(shù)據(jù)庫 編寫 Models，數(shù)據(jù)字段和字段選項，數(shù)據(jù)的導入和導出及版本切換，通過模型增加、查詢、修改、刪除數(shù)據(jù) F() 操作與 Q() 操作、原生 數(shù) 據(jù)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 |
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| 階段項目實戰(zhàn) | 項目需求分析，總體設計，開發(fā)流程，模塊劃分，建立數(shù)據(jù)庫、表 前端功能模塊編碼實現(xiàn)、調試、測試 服務端功能模塊編碼實現(xiàn)、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(xiàn)、 測試、部署 |
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| Python Tornado 框架【視頻】 | Tornado 基礎、Tornado 系統(tǒng)、路由、視圖、Tornado 異步處理機制、數(shù)據(jù)訪問、安全應用、Python 編碼 |
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| 3.Python爬蟲工程師、大數(shù)據(jù)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(yōu)先簡介、深度優(yōu)先策略 HTTPS協(xié)議解析、用抓包工具抓取分析網絡數(shù)據(jù)包、常見的般結構化數(shù)據(jù)類型 ：XML,HTML,JSON；使用BeautifulSoup,XPath, 正則表達式精細抓取文本信息 HTTP協(xié)議的 GET，POST方法在爬蟲中的使用，動態(tài)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(shù)據(jù)的持續(xù)化存儲，數(shù)據(jù)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(zhàn) ：貓眼，豆瓣電影數(shù)據(jù)抓取 ；騰訊招聘網站數(shù)據(jù)抓取，淘女郎圖片抓取 ； |
| 數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化 | AI 概要、Numpy、NumPy 開發(fā)環(huán)境、數(shù)組對象、多維數(shù)組、Numpy 內置數(shù)據(jù)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(shù)組、分割數(shù)組（垂直、水平、深度）、ndarray 對象的屬性 數(shù)據(jù)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(qū)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(shù)坐標 numpy 的通用函數(shù)：讀取 csv 文件，算數(shù)平均值，加權平均值，最大值、最小值和極差，中位數(shù)，標準差，星期數(shù)據(jù)，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(xié)方差、相關性矩陣，符號數(shù)組，矢量化，數(shù)據(jù)平滑、統(tǒng)計學概念 矩陣和通用函數(shù) ：創(chuàng)建矩陣，通用函數(shù)，加法通用函數(shù)，除法和取余通用函，實現(xiàn)位運算的通用函數(shù)、numpy 的子模塊 ：線性代數(shù)模塊，快速傅立葉變換模塊(fft)，隨機數(shù)模塊 (random)：二項分布、超幾何分布、標準正態(tài)分布 numpy 的通用函數(shù) ：排序和查找，金融計算（終值 fv，現(xiàn)值 pv，凈現(xiàn)值 npv， 內部收益率 irr，每期支付金額 pmt，計算率 rate，分期數(shù) nper， ）， 窗函數(shù)（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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)文件、統(tǒng)計、信號處理、數(shù)學優(yōu)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(shù)據(jù)點聚類、OpenGL |
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| 人工智能,機器學習 ,深度學習技術 | 監(jiān)督學習：數(shù)據(jù)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(shù)不平衡問題、置信概率、最優(yōu)超參數(shù)、事件預測器無監(jiān)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(shù)、數(shù)據(jù)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(tǒng)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 |
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| 階段項目實戰(zhàn) | 整合東方財富智能財富系統(tǒng)（相關數(shù)據(jù)分析） | |
| Python視頻課程 | 算法與設計模式 ：棧和隊列數(shù)據(jù)結構的 Python 實現(xiàn)、Python 實現(xiàn)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(fā) |
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