Python運維培訓哪家好
什么是Python運維,是指互聯(lián)網(wǎng)運維，通常屬于技術部，與研發(fā)、測試、系統(tǒng)管理同為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品技術支撐的4大部門，這個劃分在大小公司間都會多少有一些不同。
Python是個非常厲害的腳本語言，能滿足絕大部分自動化運維的需求，又能做后端C/S架構，又能用WEB框架快速開發(fā)出高大上的Web界面，只有當你自已有能力做出一套運維自動化系統(tǒng)的時候，你的價值才體現(xiàn)出來，你才有資格跟老板談重視。
Python在系統(tǒng)運維上的優(yōu)勢在于其強大的開發(fā)多能力和完整的工業(yè)鏈，它的開發(fā)能力遠強于各種Shell和Perl，的確**Shell腳本來實現(xiàn)自動化運維!
借助自動化運維來實現(xiàn)大規(guī)模集群維護的想法是對的，但由于Shell本身的可編程能力較弱，對很多日常維護中需要的特性支持不夠，也沒有現(xiàn)成的庫可以借鑒，各種功能都需要從頭寫起，所以說Shell腳本力量不夠。
而Python是更好的選擇，Python具除了易讀易寫更兼具面向?qū)ο蠛秃瘮?shù)式風格，已經(jīng)成為IT運維、科學計算、數(shù)據(jù)處理等領域的主要編譯語言。**系統(tǒng)化的將各種管理工具結(jié)合，對各類工具進行二次開發(fā)，形成統(tǒng)一的服務器管理系統(tǒng)。
人工智能（機器學習、深度學習）
1.微積分與概率論基礎；
2.線性代數(shù)與矩陣運算；
3.數(shù)理統(tǒng)計與參數(shù)估計；
4.凸優(yōu)化基礎；
5.梯度下降和擬牛頓、**大熵模型；
1.科學計算numpy、pandas；
2.分析策略；數(shù)據(jù)可視化matpalotlib；
3.自然語言處理NLTK；
scikit-learn；機器學習與特征工程；
分類算法；回歸與非監(jiān)督學習。
1 .numpy數(shù)據(jù)處理Ipython入門、numpy導入、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)、學生使用pandas練習數(shù)據(jù)處理
3. scipy scipy安裝、scipy 高數(shù)積分、scipy實現(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風格和樣式 、matplotlib基礎知識、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 導數(shù)回顧、實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、決策樹實例、貝葉斯實例；
8.SVM支持向量機&聚類k-means算法.SVM原理、K-Means算法原理、SVM 實例、K-Means算法實際應用案例
算法與項目相結(jié)合，選擇經(jīng)典kaggle項目，從數(shù)據(jù)預處理開始一步步代碼實戰(zhàn)帶大家快速入門機器學習。選擇經(jīng)典案例基于真實數(shù)據(jù)集，從數(shù)據(jù)預處理開始到建立機器學習模型以及效果評估，完整的講解如何使用python及其常用庫進行數(shù)據(jù)的分析和模型的建立。使用pandas進行數(shù)據(jù)的預處理和分析，使用matplotlib進行可視化的展示以及基于scikit-learn庫的機器學習模型的建立
實戰(zhàn)案例：
1.人臉識別；
2.手跡識別；
3.預測年收入；
4.自動臉補全；
5.使用聚類手寫數(shù)字識別；
6.汽車車牌識別；
1.TensorFlow框架開發(fā)；
2.Tensorflow IO操作；
3.神經(jīng)網(wǎng)絡基礎、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡與實現(xiàn)；
4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡網(wǎng)絡與實現(xiàn)；
5.項目：圖像識別；
基于深度學習**火Tensorflow框架實戰(zhàn)，結(jié)合案例演示如何應用框架構造神經(jīng)網(wǎng)絡模型并完成案例任務
使用深度學習框架從零開始完成人臉檢測，驗證碼識別，人臉關鍵點定位，垃圾郵件分類，圖像風格轉(zhuǎn)換，AI自己玩游戲等。對于每一個項目實戰(zhàn)，從數(shù)據(jù)預處理開始一步步構建網(wǎng)絡模型并展開分析與評估。 提供所涉及的所有數(shù)據(jù)，代碼以及PPT，方便大家快速動手進行項目實踐！
主講內(nèi)容
技術要點
數(shù)學基礎
數(shù)據(jù)分析
機器學習
機器學習項目
深度學習
深度學習項目實戰(zhàn)
從市場需求與薪資看Python發(fā)展
從職友集**新Python招聘崗位需求來看，Python工程師的崗位需求量巨大，并且崗位需求量還在呈現(xiàn)上漲的趨勢。全國Python崗位需求量接近10個，北京崗位需求量居首位為20890個占比21.17%，上海Python工程師崗位需求量居第二位為12843個占比13.02%，其次是深圳、杭州、廣州等一線城市合計占比16.53%，下圖為全國主要城市Python工程師崗位需求量。
那Python適合開發(fā)哪些類型的應用呢？
1、網(wǎng)絡應用，包括網(wǎng)站、后臺服務等等；
2、許多日常需要的小工具，包括系統(tǒng)管理員需要的腳本任務等等；
3、把其他語言開發(fā)的程序再包裝起來，方便使用。
為什么要學習Python編程語言？
Python編寫代碼的速度非常的快，而且非常注重代碼的可讀性，非常適合多人參與的項目。它具備了比以前傳統(tǒng)的腳本語言更好的可重用性，維護起來也很方便。與現(xiàn)在流行的編程語言Java、C、C 等相比較，同樣是完成一個功能，Python編寫的代碼短小精干，開發(fā)的效率是其它語言的好幾倍。
再者，Python支持多平臺開發(fā)，用它編寫的代碼可以不經(jīng)過任何轉(zhuǎn)換就能在Linux與Windows系統(tǒng)任何移植，在蘋果iOS系統(tǒng)也沒有任何兼容性的問題. 不單單是你自己編寫的代碼具有可移植性，就連系統(tǒng)提供的一些GUI圖形化編程、數(shù)據(jù)庫操作、網(wǎng)頁網(wǎng)絡編程接口都可以耗不費力的移植到任何系統(tǒng)中。
還有，**重要的一點是Python有非常豐富的標準庫(Standard Library)，標準庫連Python安裝程序已經(jīng)直接安裝到你的系統(tǒng)當中去了，無需另外**。標準庫的這些模塊從字符串到網(wǎng)絡腳本編程、游戲開發(fā)、科學計算、數(shù)據(jù)庫接口等都給我們提供超級多的功能應用，不需要我們自己再去造輪子了。
JAVA工程師和Python工程師哪個前景更好？現(xiàn)在學還有價值嗎？
Python：作為新興語言，基于人工智能的發(fā)展Python程序員近幾年也在增加，Python語言的優(yōu)點在于靈活處理，沒有java語言的死板，可以用于數(shù)據(jù)挖掘，人工智能的開發(fā)。但是就目前來說，Python大多數(shù)用于小項目開發(fā)，很少有大型企業(yè)將Python用于后臺開發(fā)。綜上所述，就目前來說，JAVA語言較為穩(wěn)定，Python語言也緊隨其后，未來發(fā)展需要我們進一步觀看，當然，在IT行業(yè)只掌握一門開發(fā)語言是僅僅不夠的，需要不斷學習
什么是Python的命名空間？
在Python中，所有的名字都存在于一個空間中，它們在該空間中存在和被操作——這就是命名空間。它就好像一個盒子，每一個變量名字都對應裝著一個對象。當查詢變量的時候，會從該盒子里面尋找相應的對象。
Python就業(yè)前景有哪些？
運維 目前很多運維人還沒有學習Python，但是Python給運維帶來的價值非常的大，在運維的工作中，有大量重復性工作的地方，并需要做管理系統(tǒng)、監(jiān)控系統(tǒng)、發(fā)布系統(tǒng)等，將工作自動化起來，提高工作效率，這樣的場景Python是一門非常合適的語言。如果用Python來做運維將會事半功倍。
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