python开发课程培训
阶段性的课程设置，零基础也能学
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课程介绍
Python它是一种易于学习和理解的编程语言，适合快速开发。它不仅可以满足互联网行业web应用和服务器应用的发展，而且可以作为Linux服务器和网络运维的一个方便、强大的开发工具，完成系统运维的工作。大数据快速发展也扩展了Python语言的新天地，作为数据抓取和分析合适的语言，Python又焕发了新的活力。因此Web应用开发、系统网络运维、大数据的科学与数字计算，甚至3D游戏开发都是Python工程师非常适应的职业发展方向。
Python是进入人工智能行业首选的编程语言，它适合进行人工智能、数据分析、爬虫、互联网等项目开发、各种库、各种相关联的框架都是以 Python作为主要语言开发出来的。
学习python技巧
每天编码。当我们学习一门新的程序语言时，一致性非常重要。我们建议每天做出代码承诺。这可能令人难以置信，但肌肉记忆在编程中扮演着重要角色。每天致力于编码将真正帮助发展肌肉记忆。尽管乍一看似乎令人生畏，但考虑每天从25分钟开始，然后从那里开始。查看“ Python入门”指南，了解有关设置以及入门的练习信息。
循序渐进，从行业小白到架构师的蜕变
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第一阶段
Python语言核心编程
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.通过Python函数式编程思想、实现集成操作框架。
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第二阶段
系统高级编程
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。
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第三阶段
互联网全栈开发
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。
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第四阶段
人工智能
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。
python都能干什么
1.操作和维护。现在很多人还没有学会python，但是python给操作和维护带来了巨大的价值。以后没有学习Python的人可能会被淘汰。2.数据分析。现在无论是哪个行业的，做数据分析的人似乎都离不开Python，因为Python给他们带来的工作效率是非常的大。3.自动化测试。一切关于自动化的东西，似乎Python都可以满足，Python可以满足大多数自动化工作，提升工作效率。
python编程“简单”“高效”
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简单简单易学： 逻辑简单，语法更贴近英语，初中水平英语即可入门初级Python工程师，Python的“前景广阔”却又“简单易学”吸引了不少低龄开发者;免费开源： Python开放源代码，共享时代，让python变得更简单;标准库： Python拥有强大易用的标准库，让编程更方便。
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高效
代码极短：相同功能Java VS Python代码数量对比，结果显而易见;
一码多用： 可以用相同的代码处理不同规模的数据，以及并发的用户需求。
达内python培训四大教学优势
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4师指导1学员
财务授课老师； 班主任学习进度跟进； 助教24小时贴身答疑。
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一日一周一月
每日项目实战教学； 每周知识点测评； 每月全国技术同考。
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末位辅导1对1
末位学员重点辅导； 实战讲师1V1授课； 技术点贯穿式梳理。
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学习就业有盼头
轮模拟面试指导； 做的好也得会表达； 平安就业教育保障险。
Python和大数据为什么融合？
从企业的角度来看，python生态系统中一个非常重要的环节是数据处理和开发。大数据的本质是海量数据的处理。因此，两者在数据处理和开发方面存在共性。企业有海量数据需求的时候，大数据技术栈是完美的解决方案，企业也都会有一定的小规模数据处理需求，而单纯的大数据技术栈并不包含这一部分。Python+大数据开发课程，就是补全了开发人员在数据处理上的短板，可以适应全场景的数据分析处理，不管数据量是大还是小，都有合适的技术体系去处理这些需求。
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