Python+大数据开发
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在工作内容上，从数据开发的角度（大数据工程师）。过去，大数据平台建设、组件开发和平台维护占大数据工程师日常工作的一半以上。随着时间推移，技术不断完善，如今大数据工程师更多的工作是基于大数据平台开发长期运行的应用程序(代码)，那么这些应用程序中，有将近一半的内容是对数据进行提取、处理、甚至分析、挖掘——这就和数据分析师的工作内容高度重合了，所以大数据工程师也需要掌握Python、Pandas、数据分析模型、数据挖掘等技能，以应对岗位需求的变化。
循序渐进，从行业小白到架构师的蜕变
Python核心、面向对象程序设计、Python高级、Python程序结构、Python函数式编程思想、集成操作框架。
课程目标：1.学习Python核心语法、掌握Python核心技能；2.掌握面向对象编程思想；3.**Python函数式编程思想、实现集成操作框架。
Linux操作系统、数据处理、网络并发教程、multiprocessing进程模块、IO网络并发、并发编程方法。
课程目标：1、熟练使用Linux常用命令和编辑工具2、掌握python操作正则表达式的方法3、掌握并发编程方法，多任务编程思想。
前端开发技术、Django Web框架、Redis、Ajax、JSON开发、Jquery对Ajax的支持。
课程目标：1.熟悉项目开发流程、掌握需求分析方法。2.完成前后端分离电商网站的代码编写以及部署。3.熟练掌握软件系统缺陷评估理论、方法、流程。
机器学习基础、深度学习基础、计算机视觉(CV)、计算机视觉综合项目、自然语言处理(NLP)、PyTorc。
课程目标：1.掌握深度学习基本思想、常用算法、模型等。2.熟练使用OpenCV工具实现。各种图像处理技术。3.能利用深度学习平台实现。DCGAN模型。
简单易学，主流语言。对于零基础的人来说，Python比其他语言更简单、更容易学习，这就是为什么有一种“所有人都学习Python”的现象。，不管是小学生、白领、中老年人还是企业高管，都在投入学习python的队伍当中。当然不是说因此它就没有什么技术含量，高级的python程序设计也是非常难懂的，但是大多数人就业所需的能力并不需要达到那么高，只需要你有足够的耐心和毅力投入到学习和钻研中去。
学会Python，我们能选择哪些岗位
负责运维平台系统开发，包括CMDB、发布系统、质量管理系统等，不断优化现有的产品，努力提高系统速度，稳定性和可扩展性，不断提升用户体验。
负责设计和开发分布式的网络爬虫应用，进行互联网相关信息的抓取和分析；设计策略和算法，提升网页抓取的效率和质量，进一步解决系统的网页排重、垃圾控制、资源划分等问题。
负责大数据平台的架构设计、演进和优化，进行数据清洗、挖掘、分析和输出,有效推动数据在各个业务线的发展实践和应用。
Python全栈开发工程师需要理解项目和设计需求，为用户呈现**的前台界面交互体验和后台的管理标准线，让程序在服务器稳定高效运行，实现**化的商业价值。
建造一切。对于零基础学员来说，是有许多小练习可以帮助您对Python有信心，并增强前面提到的肌肉记忆。一旦你掌握了基本的数据结构（字符串，列表，字典，集合），面向对象的程序和编写了类，就该开始构建了！构建的内容不如构建的方式重要。真正的建设之旅将为您带来**多的启发。**阅读Real Python文章和课程，您只能学到很多。您的大部分学习将来自使用Python进行构建。您将解决的问题将教给您很多东西。
