課程級(jí)別 | 初級(jí) |
培訓(xùn)周期 | 2-3個(gè)月 |
上課時(shí)間 | 全日制 |
上課地址 | 南京中山北路26號(hào)新晨國(guó)際大廈24層 |

- 行業(yè)前景好
根據(jù)TIOBE新 ,Python已超越C#,與Java,C,C++一起成為全球前4大流行語(yǔ)言。且,國(guó)內(nèi)目前百度指數(shù)搜索量已經(jīng)超越Java,與C++,即將成為國(guó)內(nèi)受歡迎的開發(fā)語(yǔ)言。
1 - 應(yīng)用幾乎無(wú)限制
Python被廣泛應(yīng)用于后端開發(fā)、游戲開發(fā)、網(wǎng)站開發(fā)、科學(xué)運(yùn)算、大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算,圖形開發(fā)等領(lǐng)域;Python在軟件質(zhì)量控制、提升開發(fā)效率、可移植性、組件集成、豐富庫(kù)支持等各個(gè)方面均處于先進(jìn)地位。
2 - 簡(jiǎn)單易學(xué)
python具有 簡(jiǎn)單、易學(xué)、免費(fèi)、開源、可移植、可擴(kuò)展、可嵌入、面向?qū)ο蟮葍?yōu)點(diǎn),它的面向?qū)ο笊踔帘萰ava和C#.net更徹底;從事Python開發(fā),所從事的工作機(jī)會(huì)和工作崗位及工作內(nèi)容可選擇的余地很多,未來(lái)發(fā)展的空間也很大。
3 - 人才需求大
據(jù)統(tǒng)計(jì),Python人才需求量每日高達(dá)5000+,但目前市場(chǎng)上會(huì) Python的程序員少之又少, 競(jìng)爭(zhēng)小,很容易高薪就業(yè)。從Python開發(fā)者薪資的變化趨勢(shì)來(lái)看,目前Python正處于行業(yè)爆發(fā)初期的風(fēng)口上。
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縱觀各大網(wǎng)站可發(fā)現(xiàn),各大互聯(lián)網(wǎng)公司對(duì)于Python工程師需求較為強(qiáng)烈,Python待遇10K以上占80%左右,全國(guó)Python人才需求為:北京、上海、廣州。 Python工程師平均工資10K+(數(shù)據(jù)源于職友集) 其中比例: 6K~8K占5.6% 8K~10K占12.8% 15~20K占24% 20K~30K占8.8% Python工程師就業(yè)形勢(shì)分析 薪資待遇:工資10K-15K占比例為多,高達(dá)44.1% 經(jīng)驗(yàn)要求:0-3年工作經(jīng)驗(yàn)要求占60%超大比例 學(xué)歷要求:大專及以上學(xué)歷要求占99%,
- 的師資一名好老師可以讓你短時(shí)間擁有和老師一樣牛的本領(lǐng)。萬(wàn)和python課程,8年以上教學(xué)經(jīng)驗(yàn),任職于大型軟件互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)架構(gòu)師的大牛老師,手把手親自授課。
- 實(shí)戰(zhàn)的項(xiàng)目我們信奉實(shí)干才是硬道理!企業(yè)項(xiàng)目,真實(shí)演練。從設(shè)計(jì)層面、框架選擇、靈活性、擴(kuò)展性、故障處理、以及如何優(yōu)化等多個(gè)角度幫你掌握科學(xué)合理的開發(fā)流程。
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- 優(yōu)惠的費(fèi)用一時(shí)失意,讓萬(wàn)和幫你東山再起。萬(wàn)和IT教育與百度金融,中國(guó)銀行等正規(guī)金融機(jī)構(gòu)簽訂戰(zhàn)略合作協(xié)議,所有課程支持學(xué)費(fèi)分期,更有先上課就業(yè)后再付費(fèi)的優(yōu)惠等著您。
第一階段:python核心編程 | |||||||||
主講內(nèi)容 | 技術(shù)要點(diǎn) | ||||||||
Python開發(fā)環(huán)境 | 認(rèn)識(shí)操作系統(tǒng);認(rèn)識(shí)python;開發(fā)環(huán)境pycharm | ||||||||
基礎(chǔ)語(yǔ)法 | 1. 注釋;變量以及類型;標(biāo)識(shí)符;輸出/輸入; 2. 控制語(yǔ)句使用思路、運(yùn)算符;數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換; 3. 字符串介紹;字符串的輸出/輸入;下標(biāo)和切片;字符串常見操作; 4. 列表的操作;元組操作;字典操作 | ||||||||
函數(shù) | 1. 函數(shù)的概念;函數(shù)的定義和調(diào)用;函數(shù)的文檔說(shuō)明; 2. 函數(shù)參數(shù);函數(shù)的返回值; 3. 種函數(shù)的類型;函數(shù)的嵌套調(diào)用; 4. 局部變量;全局變量; 5. 函數(shù)應(yīng)用:學(xué)生管理系統(tǒng)(函數(shù)版); 6. 引用;函數(shù)參數(shù);遞歸函數(shù);匿名函數(shù); | ||||||||
文件操作 | 1. 文件介紹;文件的打開與關(guān)閉;文件的讀寫; 2. 應(yīng)用練習(xí):文件拷貝; 3. 文件的隨機(jī)讀寫定位概念的理解; 4. 文件重命名、刪除; 文件夾的相關(guān)操作; 5. 應(yīng)用練習(xí):批量修改文件名; 6. 文件應(yīng)用:學(xué)生管理系統(tǒng)(文件版); | ||||||||
面向?qū)ο?/td> | 1. 面向?qū)ο缶幊探榻B;類和對(duì)象;類的定義; 2. 創(chuàng)建對(duì)象;魔法方法;self; 3. 保護(hù)對(duì)象的屬性;__del__()方法; 4. 單繼承;多繼承;重寫方法以及調(diào)用被重寫的方法;多態(tài);類屬性和實(shí)例屬性; | ||||||||
設(shè)計(jì)模式與異常處理 | 1. 工廠模式;單例模式;__new__()方法; 2. 異常;捕獲異常;異常的傳遞;自定義異常;異常處理中拋出異常; | ||||||||
模塊 | 1. 模塊制作;模塊發(fā)布; 2. 模塊安裝;模塊使用; 3. import 語(yǔ)句;from…import 語(yǔ)句;rom…import* 語(yǔ)句; | ||||||||
銀行ATM模擬程序 | 1. 項(xiàng)目分析與設(shè)計(jì); 2. 銀行卡類,主要用來(lái)存儲(chǔ)賬戶信息,包括卡號(hào)、密碼、用戶名、余額四個(gè)屬性,另外寫了一個(gè)構(gòu)造方法。 3. ATM機(jī)類,主要用來(lái)查詢和修改銀行卡的信息,寫了五個(gè)方法,以銀行卡類的對(duì)象作為參數(shù),實(shí)現(xiàn)銀行卡查詢(包括卡號(hào)、密碼、用戶名、余額)、存款(銀行卡余額增加)、取款(銀行卡余額減少)、修改銀行卡密碼、退卡(退出程序)等功能; |
第二階段:python和Linux編程 | |||||||||
主講內(nèi)容 | 技術(shù)要點(diǎn) | ||||||||
Linux基本命令 | 1. shell操作;文件和目錄;文件屬性修改命令;查找與檢索命令; 2. 磁盤管理;壓縮包管理;進(jìn)程管理;用戶管理;網(wǎng)絡(luò)管理; 3. 其他命令;常用服務(wù)器ftp/ssh/samba;編輯器vim/sublime/gedit; 4. gcc工具鏈;ubuntu軟件安裝與卸載; 5. RedHat軟件安裝與卸載;centOS軟件安裝與卸載; | ||||||||
網(wǎng)絡(luò)編程與多任務(wù) | 1. 多任務(wù)-進(jìn)程;多任務(wù)-協(xié)程;多任務(wù)-線程 ; 2. 網(wǎng)絡(luò)-udp;網(wǎng)絡(luò)-tcp;收發(fā)文件夾; 3. 網(wǎng)絡(luò)協(xié)議與數(shù)據(jù)包解析; | ||||||||
實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目:mini-web服務(wù)器 | 1. web服務(wù)器的運(yùn)行原理、MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)操作和設(shè)計(jì); 2. 元類對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)封裝的設(shè)計(jì)思想; 3. 并發(fā)服務(wù)器模型;靜態(tài)頁(yè)面;正則表達(dá)式解析; 4. 動(dòng)態(tài)頁(yè)面;log日志;數(shù)據(jù)庫(kù)mysql應(yīng)用;數(shù)據(jù)庫(kù)mysql應(yīng)用; 5. mysql與python交互;mysql的ORM實(shí)現(xiàn);mini-web服務(wù)器框架集成; 6. 項(xiàng)目驗(yàn)收與總結(jié); |
第三階段:web開發(fā) | |||||||||
主講內(nèi)容 | 技術(shù)要點(diǎn) | ||||||||
靜態(tài)頁(yè)面 | 1. html入門;css入門;css; 2. css; | ||||||||
動(dòng)態(tài)頁(yè)面 | 1. JavaScript編程;DOM操作; 2. JQuery;JQuery; 3. JQuery; 4. 項(xiàng)目:電商頁(yè)面綜合; | ||||||||
Django框架開發(fā) | 1. Django入門;Django模型; 2. Django視圖; 3. Django模板;Django常用; | ||||||||
項(xiàng)目:電商平臺(tái) | 1. GIt版本控制;Redis開發(fā); 2. 購(gòu)物電商平臺(tái)項(xiàng)目編碼; 3. Django第三方模塊; 4. Nginx配置和uWSGI部署; | ||||||||
Flask web框架 | 1. Flask入門;模板與表單; 2. 數(shù)據(jù)庫(kù);第三方擴(kuò)展和部署; | ||||||||
公眾號(hào)開發(fā) | 1. 公眾號(hào)類別;開發(fā)原理; 2. 服務(wù)器驗(yàn)證; 3. 公眾號(hào)接收與發(fā)送消息; 4. 公眾號(hào)菜單;jssdk包開發(fā); | ||||||||
項(xiàng)目:租房網(wǎng)o2o | 1. RESTful接口開發(fā); 2. 移動(dòng)端Web生活類o2o項(xiàng)目編碼; |
第四階段:爬蟲開發(fā) | |||||||||
主講內(nèi)容 | 技術(shù)要點(diǎn) | ||||||||
爬蟲開發(fā) | 1. 爬蟲知識(shí)體系和urllib2庫(kù)基本使用;urllib2與Requests模塊; 2. 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提?。欢嗑€程爬蟲+Selenium+PhantomJS; 3. 定向抓取互聯(lián)網(wǎng)中領(lǐng)域的海量信息; 4. 數(shù)據(jù)分析,清洗數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘; | ||||||||
Mongodb應(yīng)用開發(fā) | 1. 基本使用增刪改查;聚合操作; 2. 備份和恢復(fù); 3. Mongodb和python交互; | ||||||||
Scrapy框架 | 1. 配置安裝、入門案例; 2. Scrapy Shell; 3. item Pipline、Spider; 4. CrawlSpider; 5. Downloader Middlewares; 6. Settings; | ||||||||
Scrapy-redis分布式組件 | 1. Scrapy-redis提供了下面四種組件(components):(這四個(gè)模塊都要做相應(yīng)的修改); 2. Scheduler; 3. Duplication Filter; 4. Item Pipeline; 5. Base Spider; | ||||||||
實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目:IT桔子分布式爬蟲 | 1. IT桔子是關(guān)注IT互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的結(jié)構(gòu)化的公司數(shù)據(jù)庫(kù)和商業(yè)信息服務(wù)提供商; 2. IT桔子致力于通過(guò)信息和數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、聚合、挖掘、加工、處理,幫助目標(biāo)用戶和客戶節(jié)約時(shí)間和金錢、提率,以輔助其各類商業(yè)行為,包括風(fēng)險(xiǎn)投資、收購(gòu)、競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、細(xì)分行業(yè)信息、國(guó)外公司產(chǎn)品信息數(shù)據(jù)服務(wù)等; 3. 需求:運(yùn)用分布式爬蟲,實(shí)現(xiàn)規(guī)?;瘮?shù)據(jù)采集。采集頁(yè)面下所有創(chuàng)業(yè)公司的公司信息: |
第五階段:人工智能(機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)) | |||||||||
主講內(nèi)容 | 技術(shù)要點(diǎn) | ||||||||
數(shù)學(xué)基礎(chǔ) | 1. 微積分與概率論基礎(chǔ); 2. 線性代數(shù)與矩陣運(yùn)算; 3. 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與參數(shù)估計(jì); 4. 凸優(yōu)化基礎(chǔ); 5. 梯度下降和擬牛頓、大熵模型; | ||||||||
數(shù)據(jù)分析 | 1. 科學(xué)計(jì)算numpy、pandas; 2. 分析策略;數(shù)據(jù)可視化matpalotlib; 3. 自然語(yǔ)言處理NLTK; | ||||||||
機(jī)器學(xué)習(xí) | scikit-learn;機(jī)器學(xué)習(xí)與特征工程; 分類算法;回歸與非監(jiān)督學(xué)習(xí)。 1 .numpy數(shù)據(jù)處理Ipython入門、numpy導(dǎo)入、ndarray屬性與基本操作 2. pandas 什么是Series、什么是DataFrame、DataFrame的數(shù)據(jù)丟失處理、pandas層次化索引、pandas 拼接操作、美國(guó)各州人口數(shù)據(jù)分析、pandas數(shù)據(jù)處理、pandas繪圖函數(shù)、pandas讀取數(shù)據(jù)、學(xué)生使用pandas練習(xí)數(shù)據(jù)處理 3. scipy scipy安裝、scipy 高數(shù)積分、scipy實(shí)現(xiàn)登月圖片消噪、scipy圖像處理ndimage、pandas 透視表和交叉表 ; 4. matplotlib 圖像的灰度化處理、 matplotlib風(fēng)格和樣式 、matplotlib基礎(chǔ)知識(shí)、matplotlib四圖; 5. KNN算法 KNN算法原理、KNN回歸案例、KNN入門案例、KNN分類案例; 6. 線性回歸&邏輯斯蒂回歸算法 導(dǎo)數(shù)回顧、實(shí)例糖尿病的線性回歸、嶺回歸與Lasso回歸、線性回歸原理、矩陣的回顧、邏輯斯蒂回歸算法; 7. 決策樹算法&樸素貝葉斯算法 決策樹原理、貝葉斯原理、決策樹實(shí)例、貝葉斯實(shí)例; 8. SVM支持向量機(jī)&聚類k-means算法.SVM原理、K-Means算法原理、SVM 實(shí)例、K-Means算法實(shí)際應(yīng)用案例 | ||||||||
機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目 | 算法與項(xiàng)目相結(jié)合,選擇經(jīng)典kaggle項(xiàng)目,從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始一步步代碼實(shí)戰(zhàn)帶大家入門機(jī)器學(xué)習(xí)。選擇經(jīng)典案例基于真實(shí)數(shù)據(jù)集,從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始到建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型以及效果評(píng)估,完整的講解如何使用python及其常用庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析和模型的建立。使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理和分析,使用matplotlib進(jìn)行可視化的展示以及基于scikit-learn庫(kù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的建立 實(shí)戰(zhàn)案例: 1.人臉識(shí)別; 2.手跡識(shí)別; 3.預(yù)測(cè)年收入; 4.自動(dòng)臉補(bǔ)全; 5.使用聚類手寫數(shù)字識(shí)別; 6.汽車車牌識(shí)別; | ||||||||
深度學(xué)習(xí) | 1. TensorFlow框架開發(fā); 2. Tensorflow IO操作; 3. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與實(shí)現(xiàn); 4. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)與實(shí)現(xiàn); 5. 項(xiàng)目:圖像識(shí)別; | ||||||||
深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) | 基于深度學(xué)習(xí)火Tensorflow框架實(shí)戰(zhàn),結(jié)合案例演示如何應(yīng)用框架構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并完成案例任務(wù) 使用深度學(xué)習(xí)框架從零開始完成人臉檢測(cè),驗(yàn)證碼識(shí)別,人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位,垃圾郵件分類,圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換,AI自己玩游戲等。對(duì)于每一個(gè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn),從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始一步步構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型并展開分析與評(píng)估。 提供所涉及的所有數(shù)據(jù),代碼以及PPT,方便大家動(dòng)手進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)踐! |
第六階段:自動(dòng)化運(yùn)維 | |||||||||
主講內(nèi)容 | 技術(shù)要點(diǎn) | ||||||||
LAMP 環(huán)境編譯及 Apache 配置 | 1. LAMP 環(huán)境編譯; 2. Apache 基本選項(xiàng)及應(yīng)用案例; 3. 彈性云計(jì)算; 4. 云存儲(chǔ); 5. 云數(shù)據(jù)庫(kù); | ||||||||
Nginx 服務(wù) | 1. LNMP 安裝與管理; 2. FastCGI 模式; 3. 修改 Nginx 配置文件; 4. 配置 Nginx 虛擬主機(jī); 5. 負(fù)載均衡技術(shù); 6. Nginx 反向; 7. 模塊設(shè)置; | ||||||||
iptables 防火墻 | 1. 防火墻概述; 2. TCP_wrappers 防護(hù)機(jī)制; 3. iptables 防火墻語(yǔ)法; 4. 常用防火墻腳本; 5.將 iptables 作為 NAT 路由器; | ||||||||
Ansible | 1. Ansible 簡(jiǎn)介; 2. 安裝配置與運(yùn)行; 3. Ansible 使用; 4. Ansible-API 的使用; | ||||||||
自動(dòng)化運(yùn)維工具SaltStack | 1. saltstack 介紹; 2. saltstack 安裝運(yùn)行; 3. saltstack 的使用; 4. saltstack API 使用; | ||||||||
Docker自動(dòng)化管理平臺(tái)開發(fā) | 1.Docker介紹、安裝與基本使用; 2.Docker API介紹與調(diào)用; 3.通過(guò)API對(duì)docker鏡像庫(kù)、docker contoiner進(jìn)行管理; 4.通過(guò)web管理所有docker contoiner的增刪改查及; 5.狀態(tài)監(jiān)測(cè)與監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)接實(shí)現(xiàn)docker容器狀態(tài)的監(jiān)測(cè); | ||||||||
運(yùn)維綜合實(shí)戰(zhàn):saltstack與 docker結(jié)合構(gòu)建高可用和自動(dòng)發(fā)現(xiàn)服務(wù) | 架構(gòu)說(shuō)明:管理員在salt-master端使用python程序啟動(dòng)容器,向redis注冊(cè)信息,包括容器名字、IP、端口等。master端會(huì)根據(jù)這個(gè)信息實(shí)時(shí)生成pillar數(shù)據(jù),再根據(jù)相應(yīng)的states文件,就能定期更新haproxy配置和reload服務(wù)。 |

監(jiān)控系統(tǒng)需求 1.可監(jiān)控常用系統(tǒng)服務(wù)、應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等 2.一臺(tái)主機(jī)上可監(jiān)控多個(gè)不同服務(wù)、不同服務(wù)的監(jiān)控間隔可不同 3.同一個(gè)服務(wù)在不同主機(jī)上的監(jiān)控間隔、報(bào)警閾值可不同 4.可以批量的給一批主機(jī)添加、刪除、修改要監(jiān)控的服務(wù) 5.告警: 不同的服務(wù) 因?yàn)闃I(yè)務(wù)重要程度不同,如果出了問(wèn)題可以設(shè)置不同的報(bào)警可以特定的服務(wù)或告警的事件通知給特定的用戶告警的升級(jí)設(shè)定 6.歷史數(shù)據(jù) 的存儲(chǔ)和優(yōu)化 實(shí)現(xiàn)用少的空間占用量存儲(chǔ)多的有效數(shù)據(jù)如何做到1s中之內(nèi)取出一臺(tái)主機(jī)上所有服務(wù)的5年的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)? 7. 數(shù)據(jù)可視化,如何做出簡(jiǎn)潔美觀的用戶界面? 8.如何實(shí)現(xiàn)單機(jī)支持5000+機(jī)器監(jiān)控需求? 9.采取何種通信方式?主動(dòng)、被動(dòng)? 10.如何實(shí)現(xiàn)監(jiān)控服務(wù)器的水平擴(kuò)展?
架構(gòu)說(shuō)明:管理員在salt-master端使用python程序啟動(dòng)容器,向redis注冊(cè)信息,包括容器名字、IP、端口等。master端會(huì)根據(jù)這個(gè)信息實(shí)時(shí)生成pillar數(shù)據(jù),再根據(jù)相應(yīng)的states文件,就能定期更新haproxy配置和reload服務(wù)。


點(diǎn)擊率預(yù)估是廣告技術(shù)的核心算法之一,它是很多廣告算法工程師喜愛的戰(zhàn)場(chǎng)。廣告的價(jià)值就在于宣傳效果,點(diǎn)擊率是其中直接的考核方式之一,點(diǎn)擊率越大,證明廣告的潛在客戶越多,價(jià)值就越大,因此才會(huì)出現(xiàn)了刷點(diǎn)擊率的工具和技術(shù)。通過(guò)對(duì)于點(diǎn)擊量的評(píng)估,完成對(duì)于潛在用戶的價(jià)值挖掘
郵件主要可以分為有效郵件和垃圾郵件兩大類,有效郵件指的郵件接收者有意義的郵件,而垃圾郵件轉(zhuǎn)指那些沒有任何意義的郵件,其內(nèi)容主要包含賺錢信息、成人廣告、商業(yè)或者個(gè)人網(wǎng)站廣告、電子雜志等,其中垃圾郵件又可以發(fā)為良性垃圾郵件和惡性垃圾郵件,良性垃圾郵件指的就是對(duì)收件人影響不大的信息郵件,而惡性垃圾郵件指具有破壞性的電子郵件,比如包含病毒、等惡意程序的郵件。垃圾郵件過(guò)濾主要使用使用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等相關(guān)算法,比如貝葉斯算法、CNN等,識(shí)別出所接收到的郵件中那些是垃圾郵件。


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