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Python培训有前途吗

Python培训有前途吗?随着人工智能的普及,Python应用越来越广泛,前景十分光明。目前企业对于Python的人才需求逐日增加,工资水涨船高,学习python自不必说,前景肯定是非常可观的。可以选择一个全程面授的学校学Python,学得更全面,技能提升更快。

但是,怎么才能选到好的Python学校呢?一定要去实地看看,多问问情况,多了解学员的薪资水平,多了解实战项目如何,多看看讲师的水平怎么样,是不是只会照本宣科。

另外,一定要注意了,如果这家Python培训学校的试听课都不能让我们满意,那么我们还能对正式上课抱有多大的期待呢?难道还存在“因为是免费试听,所以质量不如付费课程”的情况吗?不现实吧?

还有就是,不要觉得只要选好了培训学校,就可以放任自由了,就可以等着毕业就能就业了。如果你自己没有足够重视Python的学习,有再优秀的老师都无济于事。划重点:还是要靠自己。

python逐渐成为新的流行,成为开发主流语言。目前国内python人才需求呈大规模上升,薪资水平也水涨船高。学python的人大多非科班出身。很多大学并没有开始此专业,因此就出现了大量的人才缺口。

大家可以去智联这些专业的平台,去看看薪资和需求量还有投简历的人数。可以清晰判断出:未来python的就业形势是大幅度上升的,加上互联网行业正在进入成长爆发期,所以现在开始学习python的小伙伴是明智的。建议大家还是选择面授的Python培训学校,为什么?

1.视频授课大幅降低企业成本,可以做到一个讲师全国开班,相当于在特定环境下的直播或在线学习;

2、教学人员成本通常占比培训机构25%左右,省下钱来,广告力度就可以增加25%,相当于用增加广告和品牌曝光弥补口碑流失。

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人工智能(机器学习、深度学习)

主讲内容 技术要点
数学基础

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;

数据分析

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;

机器学习

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

机器学习项目

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;

深度学习

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;

深度学习项目实战

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!

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10个Linux常用命令

ls pwd cd touch rm mkdir tree cp mv cat more grep echo

说一下Django,MIDDLEWARES中间件的作用?

中间件是介于request与response处理之间的一道处理过程,相对比较轻量级,并且在全局上改变django的输入与输出。

Python中的lambda是什么?

这是一个常被用于代码中的单个表达式的匿名函数。

哪些人适合学习Python?

1、编程菜鸟新手:非常喜爱编程,以后想从事相关工作,但是零基础,不知道入门选择什么编程语言的朋友,其实是**适合选择Python编程语言的。
2、网站前端的开发人员:平常只关注div css这些页面技术,很多时候其实需要与后端开发人员进行交互的;
3、SEO人员:以前在做很多SEO优化的时候,苦于不会编程,一些程序上面的问题,得不到解决,只能做做简单的页面优化。现在学会Python之后,你和我一样都可以编写一些查询收录,排名,自动生成网络地图的程序,解决棘手的SEO问题。

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。

在Python中什么是slicing?

Slicing是一种在有序的对象类型中(数组,元组,字符串)节选某一段的语法。


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