Python运维培训哪家好
什么是Python运维,是指互联网运维，通常属于技术部，与研发、测试、系统管理同为互联网产品技术支撑的4大部门，这个划分在大小公司间都会多少有一些不同。
Python是个非常厉害的脚本语言，能满足绝大部分自动化运维的需求，又能做后端C/S架构，又能用WEB框架快速开发出高大上的Web界面，只有当你自已有能力做出一套运维自动化系统的时候，你的价值才体现出来，你才有资格跟老板谈重视。
Python在系统运维上的优势在于其强大的开发多能力和完整的工业链，它的开发能力远强于各种Shell和Perl，的确**Shell脚本来实现自动化运维!
借助自动化运维来实现大规模集群维护的想法是对的，但由于Shell本身的可编程能力较弱，对很多日常维护中需要的特性支持不够，也没有现成的库可以借鉴，各种功能都需要从头写起，所以说Shell脚本力量不够。
而Python是更好的选择，Python具除了易读易写更兼具面向对象和函数式风格，已经成为IT运维、科学计算、数据处理等领域的主要编译语言。**系统化的将各种管理工具结合，对各类工具进行二次开发，形成统一的服务器管理系统。
人工智能（机器学习、深度学习）
1.微积分与概率论基础；
2.线性代数与矩阵运算；
3.数理统计与参数估计；
4.凸优化基础；
5.梯度下降和拟牛顿、**大熵模型；
1.科学计算numpy、pandas；
2.分析策略；数据可视化matpalotlib；
3.自然语言处理NLTK；
scikit-learn；机器学习与特征工程；
分类算法；回归与非监督学习。
1 .numpy数据处理Ipython入门、numpy导入、ndarray属性与基本操作
2. pandas 什么是Series、什么是DataFrame、DataFrame的数据丢失处理、pandas层次化索引、pandas 拼接操作、美国各州人口数据分析、pandas数据处理、pandas绘图函数、pandas读取数据、学生使用pandas练习数据处理
3. scipy scipy安装、scipy 高数积分、scipy实现登月图片消噪、scipy图像处理ndimage、pandas 透视表和交叉表 ；
4. matplotlib 图像的灰度化处理、 matplotlib风格和样式 、matplotlib基础知识、matplotlib四图；
5.KNN算法 KNN算法原理、KNN回归案例、KNN入门案例、KNN分类案例；
6.线性回归&逻辑斯蒂回归算法 导数回顾、实例糖尿病的线性回归、岭回归与Lasso回归、线性回归原理、矩阵的回顾、逻辑斯蒂回归算法；
7.决策树算法&朴素贝叶斯算法 决策树原理、贝叶斯原理、决策树实例、贝叶斯实例；
8.SVM支持向量机&聚类k-means算法.SVM原理、K-Means算法原理、SVM 实例、K-Means算法实际应用案例
算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。选择经典案例基于真实数据集，从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估，完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。使用pandas进行数据的预处理和分析，使用matplotlib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立
实战案例：
1.人脸识别；
2.手迹识别；
3.预测年收入；
4.自动脸补全；
5.使用聚类手写数字识别；
6.汽车车牌识别；
1.TensorFlow框架开发；
2.Tensorflow IO操作；
3.神经网络基础、全连接神经网络与实现；
4.卷积神经网络网络与实现；
5.项目：图像识别；
基于深度学习**火Tensorflow框架实战，结合案例演示如何应用框架构造神经网络模型并完成案例任务
使用深度学习框架从零开始完成人脸检测，验证码识别，人脸关键点定位，垃圾邮件分类，图像风格转换，AI自己玩游戏等。对于每一个项目实战，从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开分析与评估。 提供所涉及的所有数据，代码以及PPT，方便大家快速动手进行项目实践！
主讲内容
技术要点
数学基础
数据分析
机器学习
机器学习项目
深度学习
深度学习项目实战
从市场需求与薪资看Python发展
从职友集**新Python招聘岗位需求来看，Python工程师的岗位需求量巨大，并且岗位需求量还在呈现上涨的趋势。全国Python岗位需求量接近10个，北京岗位需求量居首位为20890个占比21.17%，上海Python工程师岗位需求量居第二位为12843个占比13.02%，其次是深圳、杭州、广州等一线城市合计占比16.53%，下图为全国主要城市Python工程师岗位需求量。
那Python适合开发哪些类型的应用呢？
1、网络应用，包括网站、后台服务等等；
2、许多日常需要的小工具，包括系统管理员需要的脚本任务等等；
3、把其他语言开发的程序再包装起来，方便使用。
为什么要学习Python编程语言？
Python编写代码的速度非常的快，而且非常注重代码的可读性，非常适合多人参与的项目。它具备了比以前传统的脚本语言更好的可重用性，维护起来也很方便。与现在流行的编程语言Java、C、C 等相比较，同样是完成一个功能，Python编写的代码短小精干，开发的效率是其它语言的好几倍。
再者，Python支持多平台开发，用它编写的代码可以不经过任何转换就能在Linux与Windows系统任何移植，在苹果iOS系统也没有任何兼容性的问题. 不单单是你自己编写的代码具有可移植性，就连系统提供的一些GUI图形化编程、数据库操作、网页网络编程接口都可以耗不费力的移植到任何系统中。
还有，**重要的一点是Python有非常丰富的标准库(Standard Library)，标准库连Python安装程序已经直接安装到你的系统当中去了，无需另外**。标准库的这些模块从字符串到网络脚本编程、游戏开发、科学计算、数据库接口等都给我们提供超级多的功能应用，不需要我们自己再去造轮子了。
JAVA工程师和Python工程师哪个前景更好？现在学还有价值吗？
Python：作为新兴语言，基于人工智能的发展Python程序员近几年也在增加，Python语言的优点在于灵活处理，没有java语言的死板，可以用于数据挖掘，人工智能的开发。但是就目前来说，Python大多数用于小项目开发，很少有大型企业将Python用于后台开发。综上所述，就目前来说，JAVA语言较为稳定，Python语言也紧随其后，未来发展需要我们进一步观看，当然，在IT行业只掌握一门开发语言是仅仅不够的，需要不断学习
什么是Python的命名空间？
在Python中，所有的名字都存在于一个空间中，它们在该空间中存在和被操作——这就是命名空间。它就好像一个盒子，每一个变量名字都对应装着一个对象。当查询变量的时候，会从该盒子里面寻找相应的对象。
Python就业前景有哪些？
运维 目前很多运维人还没有学习Python，但是Python给运维带来的价值非常的大，在运维的工作中，有大量重复性工作的地方，并需要做管理系统、监控系统、发布系统等，将工作自动化起来，提高工作效率，这样的场景Python是一门非常合适的语言。如果用Python来做运维将会事半功倍。
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