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你是不是存在这些疑问?

哪些人群比较

适合学习Python呢?

自身没有编程

基础,可以学Python吗?

Python工程师

每天工作内容是什么?

深圳达内教育Python培训课程

Python 软件开发基础

学习基础知识,为之后学习做好铺垫

Linux 操作系统

学习内容:计算机核心架构、最小系统,未 来趋势,程序的本质,进制,操作系统、编程语言;文件和目录、文件属性修改命令、查找与检索命令、文件比较、打包压缩、进程管理、用户管理、网络管理、ftp、ssh、samba服务、编辑工具

实训目标:掌握计算机的构成、工作原理,熟悉操作系统和编程语言,能够熟练的使用计算机和理解二进制言

实训目标:熟练掌握 Linux 常用命令和编辑工具,能够动手完成文件 / 目录的多种操作,能够编辑文本文件Python 基础语法

Python基础语法

学习内容:Python语言特点及应用领域 ;Python IDE、Python 版本、基本命令基础数据类型、变量、基本输入输出、表达式与运算符、流程控制、Python 字符串,访问字符串中的值、字符串更新、转义字符、字符串运算符、字符串格式化、三引号(triple quotes)、Unicode 字符串、字符串操作Pythonpass语句 、 Python Number(数字)、 列表、元组、Python字典、Python 函数、全局变量 &;局部变量、常用函数

实训目标:熟练掌握 Python 开发环境命令,能够自己动手建立Python 开发环境,熟练掌握 Python 字符串类型的属性和操作,能够熟练使用 Python 完成字符串的各种操作熟练掌握 Python 控制语句、标准输入、输出系统操作熟练掌握 Python 内建数据类型 :列表、元祖、字典、集合的属性和应用方法熟练掌握 Python 函数的使用、编写方法,可以熟练进行模块化编程

Python 函数高级

学习内容:作用域、lambda、函数 式 编程、递归函数

实训目标:熟练掌握高级函数编程(递归原理、递归函数编写、lambda 表达式),理解作用域

Python 模块、包

学习内容:模块概念、模块的安装、模块的搜索路径、命名空间和作用域、模块制作、包开发、随机模块、数学模块、错误处理、调试、单元测试、文档测试

实训目标:掌握import 语句、From…import 语句、From…import* 语句、方法的引用、Python 中的包Python 异常 异常概念、捕获异常、异常的参数、触发异常、抛出自定义异常、迭代器、生成器理解异常、掌握 Python 异常的使用,能够软件开发中熟练使用异常,掌握迭代器、生成器

Python 文件操作

学习内容:文件系统 , Linux 文件系统,终端输入和输出、打开和关闭、读写、目录操作、字节类型

实训目标:熟练掌握 Linux 文件操作及 Python 文件操作方法,能够使用Python 创建文件、访问、删除文件

Python 时间和日历

学习内容:时间元组、获取格式化的时间、格式化日期、获取某月日历、Time 模块、日历模块

学习目标:掌握 Python 时间、日期使用方法、技巧,能够编写具有时间、日期功能的软件

Python 面向对象编程

学习内容:面向对象程序设计、类和对象、创建类、创建实力对象、访问属性、Python 内置类属性、Python对象的销毁、类的继承、多态、类的属性与方法、静态方法和类方法

实训目标:理解面向对象、掌握 Python 面向对象的软件开发方法、能够使用 Python 面向对象方法开发软件

Python 系统编程

课程内容:os 模块、时间元组、获取格式化的时间、格式化日期、获取某月日历、Time 模块、日历模块

实训目标:掌握 Python 的 os 模块、时间、日期使用方法、技巧,能够编写具有时间、日期功能的软件

Python 高级编程

巩固基础知识,进阶提升

关系型数据库

课程内容:数据库介绍、MySql 介绍、Sql 语句 :Select 语句、单行函数、多表查询、选择语句、表操作、数据库

实训目标:掌握关系数据库 MySql 使用与软件开发方法,能够自己建立数据库,表,并进行基本数据库操作

Python 多进程、多线程

课程内容:多进程、进程间通信、多线程、多核 CPU编程、进程 vs 线程、分布式进程、线程池、异步IO

实训目标:理解多进程、多线程概念,掌握 Python 多进程、多线程软件开发方法,能开发多进程、多线程软件

Python 网络编程

课程内容:网络编程基础、Socket、socket(函数)、Socket 对象(内建)方法、TCP/UDP、HTTP协议、HTTP 服务器、 邮件收发、SocketServer

实训目标:理解网络的基本原理,掌握 Python 网络开发的方法,能够独立完成 TCP/UDP 服务端客户端软件开发 http服务器,开发邮件收发软件非关系型数据库 MongoDB 开发、Redis 开发掌握非关系数据库 MongoDB 的使用,掌握Redis开发

Python 正则表达式

课程内容:正则表达式 ,正则表达式模式 ,Python re 模块, 检索和替换、正则表达式实例

实训目标:掌握正则表达式的概念,熟悉 Python 正则表达式模块,能够使用 Python re 模块进行程序设计阶段项目实战 Http 服务器、爬虫项目、学生信息管理系统网络版、聊天文件传输软件完成 http 服务器项目、爬虫项目、学生信息管理系统

阶段项目实战

课程内容:Http服务器、爬虫项目、学生信息管理系统网络版、聊天文件传输软件

实训目标:完成 http 服务器项目、爬虫项目、学生信息管理系统

Python 全栈式 WEB 工程师

成为全栈工程师,高薪向您招手!

WEB 前端软件开发技术

课程内容:HTML5 基础 :HTML、文本处理、图像和超链接、表格、表单处理CSS3 基础 :CSS 语法、框模型、文本格式化、表格、过滤、定位、显示、列表、转换JavaScript 核心:JavaScript 基础、数组、String、外部对象、DOM、节点操作、事件Jquery :Jquery 选择器、DOM 操作、事件处理、动画

实训目标:掌握前端软件开发的核心技术、能够独立完成前端软件的开发,并和后端结合,熟练掌握使用 Python 进行全站 WEB 开发的技巧

Python WEB 后端软件开发技术

课程内容:Django 框架开发:框架、视图、模板系统、数据访问、表单、AdminPython CGI、uWSGI 部署、RESTful 接口开发

实训目标:掌握后端开发的核心技术,能够独立完成后端软件开发,深入理解 Python 开发后端的精髓。

Ajax

课程内容:Ajax、JSON、使用 JSON 进行数据交换、Jquery 对 Ajax 的支持、跨域访问

实训目标:掌握 Ajax 和 JSON 开发、使用方法,熟练进行编程

Python 服务端软件开发技术 2

课程内容:Tornado 基础、Tornado 系统、路由、视图、Tornado 异步处理机制、数据访问、安全应用、Python 编码

实训目标:掌握使用 Tornado 进行项目开发

阶段项目实战

课程内容:实现 “东方财富智能云系统”前、后端功能开发

实训目标:完成东方财富智能云系统的数据获取、显示、账号管理、虚拟交易功能。

Python 爬虫、大数据分析、人工智能工程师

多种技能学习供您选择!

Python 爬虫工程师

课程内容:高级爬虫 :爬虫原理与数据抓取、动态爬虫、scrapy 框架、分布式爬虫

实训目标:理解爬虫的作用,掌握爬虫的原理、技术,能够使用Python 熟练编写爬虫软件

大数据分析技术

1、课程内容:NumPy 开发环境、 数组对象、 多维数组、索引与切片、分割数组、NumPy 通用函数 :读取 CSV 文件、加权平均值、统计学概念;

2、课程内容:针对时间的数据分析、数组的卷积运算、线性模型、ndarray 对象的方法、NumPy的便捷函数、多项式拟合、矢量化、数据平滑;

3、课程内容:矩阵与函数对象、NumPy 的模块 :线性代数模块、快速傅里叶变换模块 (fft) 、 随机数模块,NumPy 的专用函数:排序和查找";

4、课程内容:NumPy 的专用函数 :金融计算、 窗函数、科学计算、断言和单元测试、 基于matplotlib 的数据可视化:简单绘图、子坐标图、定制绘图、直方图、对数坐标图、散点图、着色、图例和注释;

5、课程内容:高线图、制作动画、基于 scipy 的科学计算、基于pygame的游戏与人工智能

1、实训目标:掌握向量运算、数组、通用函数,能够实现多种形式的数据分析,完成自动 / 手动方式计算股票的算数平均价格、成交量加权平均价格 、时间加权平均价格 (TWAP)、价格幅度、简单收益率和对数收益率等;

2、实训目标:掌握针对时间的数据分析方法,完成计算股票价格的平均真实波幅 (ATR);学习卷积,完成绘制移动平均线、绘制布林带(SBB/EBB);使用线性模型进行次日股价、通过线性拟合绘制股票价格趋势线;通过多项式拟合完成模拟交易过程、利用汉宁窗平滑两只股票的收益率;

3、实训目标:通过对矩阵和函数对象的学习,实现多种运算和曲线绘制(利萨茹曲线)、信号发生器(方波、锯齿波、三角波),学习矩阵运算和解线性方程、学习快速傅里叶变换模块 (fft) 实现滤波器,通过随机数模块验证正态分布随机数的理论符合性、验证对数正态分布随机数的理论符合性,学习数据的排序与查找方法;

4、实训目标:通过学习金融计算(fv、pv、npv、irr、pmt、rate、nper),掌握相关概念和计算代码的编写,使用窗函数实现在时间域和频率域绘制窗函数曲线、绘制经不同窗函数平滑后的移动平均线 ;学习科学计算,实现绘制贝塞尔函数曲线、绘制一维及二维辛克函数曲线;学习 matplotlib 实现数据可视化,实现多种绘图,绘制股价 K 线图,股价分布直方图,绘制散点图等。matplotlib 的数据可视化:三维绘图等;

5、实训目标:掌握三维绘图、绘制三维线框图、三维表面图、等高线图,显示动画 ;学习 scipy 的科学计算,实现读取atlab 数据文件 ;掌握统计算法、信号处理,实现绘制趋势线、实现基于快速傅里叶变换的信号滤波、实现最小二乘法的曲线拟合 ;积分部分掌握高斯积分、线性插值和三次插值 ;多媒体部分实现图像、音频处理;通过 Pygame 实现模拟游戏,OpenGL 3D 开源库实现绘图

人工智能,机器学习,深度学习技术

1、课程内容:监督学习;

2、课程内容:分类器;

3、课程内容:预测建模;

4、课程内容:无监督学习;

更多课程内容请咨询客服

1、实训目标:数据预处理、标记编码、线性回归、岭回归、多项式回归、估算房价、共享单车需求分布;

2、实训目标:简单分类器、逻辑回归分类器、朴素贝叶斯分类器、训练集和测试集、交叉验证、混淆矩阵、性能报告、评估汽车质量、验证曲线、学习曲线、估算收入阶层;

3、实训目标:基于 SVM 的线性分类器、基于 SVM 的非线性分类器、类型数不平衡问题、置信度、最优超参数、事件预测器、估算交通流量;

4、实训目标:基于 k-means 算法的数据聚类、基于量化矢量的图像压缩、均值漂移聚类模型、基于凝聚层聚类的数据分组、聚类算法评价、基于 DBSCAN 算法的集群数自动估算、股票数据模式、客户细分模型;

更多实训目标请咨询客服

设计模式与算法【扩展视频】

课程内容:工厂模式、单例模式、栈和队列数据结构的 Python 实现、Python 实现链表、归并、快速、二叉树、哈希、基本排序查找算法(冒泡排序、选择排序,顺序查找、二分查找)

实训目标:掌握基本设计模式、常用算法

软件工程【扩展视频】

课程内容:Linux 操作系统原理、Linux Shell 编程、Python 系统编程、Python 工程项目管理、Git、Pydoc/Markdown、软件测试调优、安全编码、微信公众号开发

实训目标:掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法

Python GUI【扩展视频】

课程内容:Tkinter 编程、Tkinter 组件 掌握 Python 图形界面编程,掌握界面的各种事件的想要方法,能够独立完成带界面的软件开发

实训目标:掌握 Python 时间、日期使用方法、技巧,能够编写具有时间、日期功能的软件

阶段项目实战

课程内容:完成东方财富智能云平台,数据分析,智能虚拟交易功能

实训目标:完成东方财富智能云系统全部功能开发、整合、测试、部署工作

课程特色与你同在,提升与您同行

01

小班教学

精品小班化教学,名校教授专家组现场授课

02

跟踪辅导

班主任一对一跟进学习进度,协助学员报考

03

教材配发

全套教材配发,课本、练习題加历年真題

学习Python后的发展方向

人工智能是现在大火的一个领域,这让Python语言的未来充满了无限的潜力。Python足够动态、具有足够性能,这是AI技术所需要的技术特点。机器学习,特别是当前热门的深度学习中的大部分工具框架都提供了Python接口,因为Python的简洁清晰的语法是深受开发者喜爱的。同样Python所拥有完整的生态环境,十分有利于进行数据分析处理,比如,“大数据”分析所需要的分布式计算、数据可视化、数据库操作等,都可以通过Python中的十分成熟的模块完成。因此朝着数据分析那一块发展也是不错的。

你对达内教育了解有多少?

机构简介

一起来了解我们吧!

达内-美国上市公司(NASDAQ:TEDU),专注互联网IT职业教育18+年,服务学员累计突破100万。已开设26大课程方向,覆盖IT/设计/运营三大方向全互联网岗位。全国70个城市建立了300多家培训中心,线上线下同步教学,入学签订就业保障协议,一地学习全国就业!

如何学习Python?

如何学习Python?虽然编码看起来像是一个单独的活动,但当你一起工作时,它实际上是非常有效的。当你在Python中学习代码时,非常重要的是你要把自己和其他正在学习的人包围起来。这将允许你分享你学习的技巧和技巧。如果你不认识任何人,不要担心。有很多方法可以满足那些对学习Python充满热情的人!找到本地事件或聚会或加入一些社区,一个像你这样的Python爱好者的学习社区!而且据说学习东西的好方法是教它。当你学习Python时,这是真的。有很多方法可以做到这一点:用其他Python爱好者进行白板书写,写博客文章,解释新学到的概念,记录你解释的东西,或者简单地在你的电脑上自言自语。每一种策略都会巩固你的理解,并揭露你的理解中的任何空白。

好的环境,好的教学

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文化墙

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