杭州Python專業(yè)實戰(zhàn)精英培訓課程

【課程內(nèi)容】

階段 Python

Python基礎教程

Python的基本介紹、操作系統(tǒng)、Python語言的發(fā)展史、解釋型語言與編譯型語言對比、個Python小程序、注釋、輸入與輸出

變量與常量、數(shù)字、字符串、列表、元組、字典、集合、類型的相互轉換、運算符與表達式、布爾值

條件控制語句、循環(huán)語句、break與continue

函數(shù)、參數(shù)、返回值、匿名函數(shù)、遞歸

變量的作用域、異常處理、os模式、文件操作、模塊的作用、導入模塊、自定義模塊、包、第三方包

類、類的實例化、訪問對象的屬性與方法、析構函數(shù)、部分魔法方法

單繼承、多繼承、對象的屬性與類屬性、類的方法、靜態(tài)方法、動態(tài)增加屬性

裝飾器、生成器、迭代器、pygame模塊

項目：基于Python的游戲設計

Python教程

網(wǎng)絡通信概述、socket簡介、udp網(wǎng)絡發(fā)送與接收數(shù)據(jù)

tcp網(wǎng)絡客戶端與服務器端、tcp接收和發(fā)送數(shù)據(jù)、tcp與udp比較

網(wǎng)絡基礎和HTTP協(xié)議、tcp/ip簡介、tcp長連接和短連接、HTTP協(xié)議、epoll編程

多任務管理：線程、線程之間共享全局變量、線程鎖的問題、線程之間通信、進程與線程的對比

多任務管理：協(xié)程、協(xié)程原理、多方式實現(xiàn)協(xié)程

多任務管理：進程、利用多進程實現(xiàn)多任務、父子進程的先后順利、多進程使用的注意點、進程之間的通信、進程池

正則表達式：正則的規(guī)則、re模塊、match、search、檢索和替換、元字符

json數(shù)據(jù)、json與Pythono服務器開發(fā)

第二階段 WEB

網(wǎng)頁開發(fā)

HTML:HTML規(guī)范，常用工具、HTML文檔基本結構、基本標簽、有序列表和無序列表、超鏈接、圖片、路徑、表單、文本框、單選框、復選框、下拉菜單、地理定位

CSS:css樣式引入、選擇器、選擇器權重問題、版心居中、行內(nèi)標簽的垂直內(nèi)外邊距、屬性、盒子模型（margin padding）、溢出問題（容器溢出、文本溢出）

CSS：浮動、清除浮動、定位的問題（定位屬性、相對定位、定位、元素層疊）

JS:js引入、js中輸出問題、js變量的問題、分支語句的問題、js的數(shù)據(jù)類型（數(shù)組、字符串）、定時器、封閉函數(shù)

JQ:jq選擇器、jq控制CSS樣式、parent、siblings、children、animate、each

JQ：層級菜單、focus、submit、校驗正則、json、ajax提交

項目：尚惠優(yōu)品界面的書寫

數(shù)據(jù)庫開發(fā)

mysql數(shù)據(jù)庫開發(fā)：安裝、數(shù)據(jù)庫設計、數(shù)據(jù)庫查詢、mysql與Python交互

redis數(shù)據(jù)庫開發(fā)：安裝、基本數(shù)據(jù)類型、基本命令、redis與Python交互

MongoDB數(shù)據(jù)庫開發(fā)：安裝、基本命令、MongoDB與Python交互

firebase數(shù)據(jù)庫開發(fā)

web開發(fā)

django簡介；MVC與MVT的介紹、DjangoMVT的項目流程

創(chuàng)建django項目、模型、站點管理、視圖與URL、模板

模型類、條件查詢、查詢集、關聯(lián)

視圖、httprequest對象、get與post請求的屬性、httpresponse對象、session與cookie

模板語言基本學習、模板繼承、跨站請求偽造、反向解析、靜態(tài)文件的處理

后臺管理站點、上傳圖片的方式：上傳至本地、上傳到其他圖片服務器、全文檢索框架、celery、NGINX

Web開發(fā)項目

tornado與django的對比

tornado.httpserver、tornado.options、tornado.web、torna-do.ioloop模塊的簡單了解

application的設置、接口與調用順序、輸入、輸出、靜態(tài)文件、模板文件

數(shù)據(jù)庫交互、xsrf、session、cookie、用戶登錄驗證、tornado異步、websocket

第三階段 爬蟲項目

通用爬蟲與聚焦爬蟲、抓包工具、爬蟲入門、Urllib基礎、Urllib-Http異常、Urllib-cookie操作

使用requests 模塊get方式獲取靜態(tài)頁面數(shù)據(jù)、使用requests模塊post方式獲取靜態(tài)頁面數(shù)據(jù)、使用requests模塊獲取ajax動態(tài)頁面數(shù)據(jù)

URLError、HTTPError、requests模塊、xpath與lxml、Beauti-fulSoup4、json數(shù)據(jù)處理、并發(fā)爬蟲

js解密、selenium與chromdriver、圖片驗證碼的識別、使用Tes-seract 進行驗證碼識別

scrapy框架、scrapy框架基礎架構、Scrapy CrawlSpider類、Scrapy spider類、Scrapy item及pipeline、scrapy項目實戰(zhàn)

scrapy-redis分布式組件、scrapy-redis項目實戰(zhàn)、Elasticsearch搜索引擎

爬蟲項目：房地產(chǎn)租金項目

第四階段 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析、Python數(shù)據(jù)分析工具、Numpy、ndarray的創(chuàng)建、數(shù)據(jù)類型、矩陣計算、切片與索引

numpy索引、數(shù)組迭代、統(tǒng)計函數(shù)、排序、搜索計算、numpy線性代數(shù)

Ndarray數(shù)組與標量，數(shù)組之間的運算、Ndarray數(shù)組轉置與軸對換、numpy文件讀寫

pandas數(shù)據(jù)結構、索引操作、算數(shù)運算與數(shù)據(jù)對齊、數(shù)據(jù)清洗

pandas函數(shù)應用、排序、層級索引與數(shù)據(jù)重構、統(tǒng)計計算、數(shù)據(jù)的連接與合并、分組與聚合

matplotlib繪圖工具、figure對象、subplot分隔區(qū)域、直方圖、散點圖、柱狀圖、顏色、標記、線型

數(shù)據(jù)集分布可視化、直方圖 sns.distplot、Seaborn繪圖、Bokeh繪圖

時間序列數(shù)據(jù)分析、Python的日期和時間處理及操作、pandas的時間序列數(shù)據(jù)處理以及操作、時序模型-arima

第五階段 Ai項目

機器學習

基礎算法學習：數(shù)理統(tǒng)計與參數(shù)估計、矩陣分析與應用、凸優(yōu)化初步、回歸分析與應用、特征工程、大熵模型

決策樹、隨機森林、SVM、貝葉斯、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、LSTM、聚類

高效計算與圖像線性分類器、梯度下降算法與反向傳播、多元線性回歸

深度學習

sklearn、數(shù)據(jù)的特征提取、特征預處理、特征選擇、模型的選擇、交叉驗證、sklearn的estimator

sklearn的分類器算法、k-近鄰、樸素貝葉斯

線性回歸，性能評估、欠擬合、過擬合、嶺回歸

實例：推薦系統(tǒng)，基于用戶行為分析的推薦算法是個性化推薦系統(tǒng)的重要算法，基于協(xié)同過濾的推薦系統(tǒng)

TensorFlow操作對象、會話對象、張量、變量、tensorboard使用、實現(xiàn)線性回歸、模型的保存與加載

文件讀取與隊列介紹、批處理、圖像讀取與存儲格式

TensorFlow感知機與線性模型和非線性模型、交叉熵的損失計算、淺層神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn)與手寫數(shù)字的識別

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的結構分析、數(shù)據(jù)形狀變化分析、零填充、代碼實現(xiàn)

TensorFlow分布式會話，鉤子對象、分布式計算參數(shù)更新

NLTK（Natural Language Toolkit）

自然語言預處理流程，中文分詞、英文分詞、詞袋模型、詞形問題、詞干提取、詞性歸并、詞性標注、去除停用詞

分句與分詞、中文分詞工具、自然語言處理、情感分析、文本相似度、文本分類、研究難點分析

Python 與圖像處理

圖像的加載與保存、numpy數(shù)組操作、色彩空間、像素運算、ROI與泛洪填充、模糊操作、高斯模糊

邊緣保留濾波、圖像直方圖、直方圖應用、直方圖反向投影、模板匹配、圖像二值化、超大圖像二值化

圖像金字塔、圖像梯度、canny邊緣提取、直線檢測、緣檢測、輪廓發(fā)現(xiàn)、對象測量、膨脹與腐蝕、開閉操作、分水嶺算法、人臉檢測

邊界框、小矩形區(qū)域、小閉圓的輪廓、深度估計與分割、分水嶺與Grabcut進行物體分割、haar級聯(lián)

特征檢測算法、DOG和SIFT進行特征提取與描述、使用hessian算法和SURF提取和檢測特征、基于ORB的特征檢測和特征匹配、FLANN的單應性匹配

HOG描述符、均值漂移和CAMShift、卡爾曼濾波器、基于OpenCV的神經(jīng)網(wǎng)絡

手寫數(shù)字識別、基于ANN的動物分類、汽車檢測、行人跟蹤

【授課師資】

Python專業(yè) 夏老師

4年開發(fā)經(jīng)驗，2年培訓經(jīng)驗。研究方向：python、人工智能

應老師

8年開發(fā)經(jīng)驗，4年培訓經(jīng)驗。研究方向：html5、php、app

張老師

4年前端開發(fā)經(jīng)驗，2年培訓經(jīng)驗。擅長領域：微信開發(fā)、web app開發(fā)

【學校背景】

天眼杭州下城高新區(qū)人才中心，創(chuàng)立于有天堂硅谷美譽的杭州，致力于中國IT人才的培養(yǎng)工程。公司目前建有杭州新天地基地、杭州和平基地、杭州西湖基地、杭州下沙基地、杭州富陽基地 、湘潭九華基地、長沙商學院基地、遼寧大連基地八大實訓中心，并在湖北武漢設有辦事處。

【辦學宗旨】

天眼以“培養(yǎng)高素質IT精英人才、服務社會”為企業(yè)經(jīng)營宗旨，依托集團公司(天演科技、綠浪視覺)強大的技術團隊與豐富的客戶項目資源，直接引進國際先進IT技術，結合中國本土IT企業(yè)需求，定制化培養(yǎng)中軟件開發(fā)與測試人才,3G/4G人才、電商視覺設計師、前端開發(fā)等技術人才。

【學校環(huán)境】

【教學合作】

公司經(jīng)市政府認定為“電子信息產(chǎn)業(yè)基地實訓中心”是“杭州市服務外包人才培訓機構”。經(jīng)過多年運營，公司已與杭州、浙江地市、湖南、湖北等地多所高校建立了緊密的合作，成功為Oracle、Oracle雇主聯(lián)盟、美國博克軟件,鴻程系統(tǒng)、數(shù)銀在線、淘寶網(wǎng)、用友軟件、中軟安人、文思海輝、博彥科技、羅特軟件、啟程科技、網(wǎng)軒科技、綠浪視覺等中外知名IT企業(yè)培養(yǎng)輸送了大量中IT人才。