南京萬和IT

Python培訓(xùn)有前途嗎

Python培訓(xùn)有前途嗎？隨著人工智能的普及，Python應(yīng)用越來越廣泛，前景十分光明。目前企業(yè)對(duì)于Python的人才需求逐日增加，工資水漲船高，學(xué)習(xí)python自不必說，前景肯定是非常可觀的。可以選擇一個(gè)全程面授的學(xué)校學(xué)Python，學(xué)得更全面，技能提升更快。

但是，怎么才能選到好的Python學(xué)校呢？一定要去實(shí)地看看，多問問情況，多了解學(xué)員的薪資水平，多了解實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目如何，多看看講師的水平怎么樣，是不是只會(huì)照本宣科。

另外，一定要注意了，如果這家Python培訓(xùn)學(xué)校的試聽課都不能讓我們滿意，那么我們還能對(duì)正式上課抱有多大的期待呢？難道還存在“因?yàn)槭敲赓M(fèi)試聽，所以質(zhì)量不如付費(fèi)課程”的情況嗎？不現(xiàn)實(shí)吧？

還有就是，不要覺得只要選好了培訓(xùn)學(xué)校，就可以放任自由了，就可以等著畢業(yè)就能就業(yè)了。如果你自己沒有足夠重視Python的學(xué)習(xí)，有再優(yōu)秀的老師都無濟(jì)于事。劃重點(diǎn)：還是要靠自己。

python逐漸成為新的流行，成為開發(fā)主流語言。目前國(guó)內(nèi)python人才需求呈大規(guī)模上升，薪資水平也水漲船高。學(xué)python的人大多非科班出身。很多大學(xué)并沒有開始此專業(yè)，因此就出現(xiàn)了大量的人才缺口。

大家可以去智聯(lián)這些專業(yè)的平臺(tái)，去看看薪資和需求量還有投簡(jiǎn)歷的人數(shù)。可以清晰判斷出：未來python的就業(yè)形勢(shì)是大幅度上升的，加上互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)正在進(jìn)入成長(zhǎng)爆發(fā)期，所以現(xiàn)在開始學(xué)習(xí)python的小伙伴是明智的。建議大家還是選擇面授的Python培訓(xùn)學(xué)校，為什么？

1.視頻授課大幅降低企業(yè)成本，可以做到一個(gè)講師全國(guó)開班，相當(dāng)于在特定環(huán)境下的直播或在線學(xué)習(xí)；

2、教學(xué)人員成本通常占比培訓(xùn)機(jī)構(gòu)25%左右，省下錢來，廣告力度就可以增加25%，相當(dāng)于用增加廣告和品牌曝光彌補(bǔ)口碑流失。

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)帶大家快速入門機(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，方便大家快速動(dòng)手進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)踐！

---

10個(gè)Linux常用命令

ls pwd cd touch rm mkdir tree cp mv cat more grep echo

說一下Django，MIDDLEWARES中間件的作用?

中間件是介于request與response處理之間的一道處理過程，相對(duì)比較輕量級(jí)，并且在全局上改變django的輸入與輸出。

Python中的lambda是什么？

這是一個(gè)常被用于代碼中的單個(gè)表達(dá)式的匿名函數(shù)。

哪些人適合學(xué)習(xí)Python？

1、編程菜鳥新手：非常喜愛編程，以后想從事相關(guān)工作，但是零基礎(chǔ)，不知道入門選擇什么編程語言的朋友，其實(shí)是**適合選擇Python編程語言的。
2、網(wǎng)站前端的開發(fā)人員：平常只關(guān)注div css這些頁(yè)面技術(shù)，很多時(shí)候其實(shí)需要與后端開發(fā)人員進(jìn)行交互的;
3、SEO人員：以前在做很多SEO優(yōu)化的時(shí)候，苦于不會(huì)編程，一些程序上面的問題，得不到解決，只能做做簡(jiǎn)單的頁(yè)面優(yōu)化?，F(xiàn)在學(xué)會(huì)Python之后，你和我一樣都可以編寫一些查詢收錄，排名，自動(dòng)生成網(wǎng)絡(luò)地圖的程序，解決棘手的SEO問題。

為什么要學(xué)習(xí)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(xiàng)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(hù)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(gè)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(tái)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(kù)操作、網(wǎng)頁(yè)網(wǎng)絡(luò)編程接口都可以耗不費(fèi)力的移植到任何系統(tǒng)中。
還有，**重要的一點(diǎn)是Python有非常豐富的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)(Standard Library)，標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)連Python安裝程序已經(jīng)直接安裝到你的系統(tǒng)當(dāng)中去了，無需另外**。標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的這些模塊從字符串到網(wǎng)絡(luò)腳本編程、游戲開發(fā)、科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)庫(kù)接口等都給我們提供超級(jí)多的功能應(yīng)用，不需要我們自己再去造輪子了。

在Python中什么是slicing？

Slicing是一種在有序的對(duì)象類型中（數(shù)組，元組，字符串）節(jié)選某一段的語法。

相關(guān)推薦：

---

南京Python培訓(xùn)   南京Python培訓(xùn)班   南京Python培訓(xùn)機(jī)構(gòu)