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课程培训，是属于通用脚本开发程序，和其他的编程语言更简单、更容易学习。它的面向对象特性比Java、C+、net更加完善，非常适合快速开发。Python在软件质量控制、开发效率、可移植性、组件集成、库支持等方面均具有明显的优势。达内教育开设的Python人工智能课程始终以项目贯穿始终，让同学们在学习期间就能够习得实战项目经验，零基础也能学。
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
把它写下来。当你成为一名新的程序员时，你可能想知道是否应该记笔记。是的，你应该！事实上，研究表明，手工记笔记对长期记忆**为有利。这对于那些致力于成为一名全职开发人员的目标特别有益，因为许多访谈将涉及在白板上编写代码。一旦开始处理小型项目和程序，手工编写还可以帮助您在移至计算机之前计划代码。如果写出所需的函数和类以及它们之间的交互方式，则可以节省大量时间。
循序渐进，从行业小白到架构师的蜕变
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**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.**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？
1、升级，抓住机遇。课程一步到位，抓住机遇。90%的数据分析师需要掌握大数据相关技术，以实现后续增长和推广，数据开发岗位(大数据工程师)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。2.市场需求决定。无论是大小数据，在数据处理开发方面是有共性，企业中对数据处理的需求，既有小规模数据集，也有海量数据集，而我们的全场景的数据分析处理，不管数据量是大还是小。
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