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Python人工智能全栈班

在线咨询 已报名:88

入学条件:想要从事Python编程、人工智能、大数据分析、软件开发等工作
课程课时:496
辅导材料:学院内部教辅资料,实战案例
可考证书:《Python开发工程师》《Python人工智能》等认证(考试费用另外支付)
学习周期:全日制4-5个月;业日制7-9个月
I
Introduction

课程介绍

Python人工智能全栈班从基础到实战,打造AI领域的全能开发者

在当今数字化时代,Python已成为人工智能领域的首选编程语言。本课程旨在培养具备Python开发、数据爬虫、数据库管理、数据分析与挖掘、人工智能及机器学习等全栈技能的复合型人才。通过分阶段教学,帮助学员从基础入门到实战应用,全面提升个人竞争力,为职业生涯的飞跃打下坚实基础。
O
Teaching objectives

教学目标

  • 01-

    掌握Python
    编程基础

  • 02-

    精通人工智能
    与机器学习技术

  • 03-

    提升实战能力
    与项目经验

P
Teaching program

教学大纲

Python开发基础

Fundamentals of Python Development

  • 1.1 Python基础

    -Python开发环境搭建,Anaconda安装,PyCharm安装,Python环境配置,Python程序的调试和运行

    -文件类型、编码规则、变量和常量、数据类型、运算符和表达式

    -Python基础语法、变量、数据类型、表达式和运算符、分支结构、循环结构

    -Jupyter使用,变量,数据类型,字符串,数值,布尔,列表,元祖,字典,集合,Python输入输出,Python循环,Python分支

    -函数初步、细说参数、变量作用域、递归调用

    -字符串相关-string、列表-list、 元组-tuple、 集合-set、 字典-dict

  • 1.2 Python基础(提升)

    -文件基本操作、目录操作、文件和流、文件处理实例

    -概述、类和对象、属性和方法、继承、重载、设计模式

    -Python面向对象高级编程、面向对象编程基础、公有私有

    -继承、组合 & Mixin、模块、模块概述

    -搜索路径、Python正则表达式、 Python与数据库编程、 Python多进程与进程间通信

    -异常处理、Pythonwin调试程序、Pycharm调试程序

    -管理目录与文件;日志管理;Python文件管理案例;Python控制服务器

    -Python多线程、 Python网络编程、 Python GUI编程,面向对象概述;封装;多态;Python开发环境搭建;网络编程;进程与线程

Python爬虫技术

Python crawler Technology

  • 2.1 Web前端基础

    -Web基础与原理:Web程序工作原理、HTTP协议及浏览器渲染流程

    -HTML核心:HTML5语义化标签、文档结构、表单及音视频嵌入

    -CSS样式与布局:CSS3选择器、盒模型、Flex/Grid布局及响应式设计

    -JavaScript编程:变量、函数、DOM操作、事件处理及ES6+基础语法

    -前后端交互:Ajax原理、实现异步数据加载

  • 2.2 网络爬虫基础

    -初识爬虫:什么是爬虫、爬虫的流程

    -抓分析:charles及fiddler的使用

    -获取内容:urllib、urllib3、requests等库的使用

    -HTML解析:正则表达式、beautifulsoup4

    -数据保存:保存为文件、保存进数据库

    -基础爬虫实战:url管理器、html下载器、html解析器、数据存储器、爬虫调度器

    -反爬与突破反爬虫:设置ip代理、验证码、动态渲染等

    -Selenium框架

  • 2.3 Scrapy爬虫框架

    -初识Scrapy:Scrapy架构、创建项目、执行流程

    -Scrapy基本使用:编写spider、使用item封装数据、pipline处理数据、标签提取、导出数据、下载图片和文件、中间件等

    -增量式爬虫:重方案、布隆过滤器等

    -分布式爬虫:redis基础、分布式爬虫原理、scrapy实现分布式爬虫

    -部署爬虫:Scrapyd的安装及使用

MySQL数据库管理

MySQL Database Management

  • 3.1 MySQL基础

    -DDL(数据定义语言):表创建、常用类型、表修改

    -DML(数据操纵语言):插入数据、更新数据

    -DQL(数据查询语言):基础查询、条件查询、排序、分组、子查询

    -DCL(数据控制语言):权限授予、权限回收

  • 3.2 MySQL提升

    -MySQL 存储引擎:负责数据存储、读取、索引管理的核心组件,MySQL 支持多引擎共存、存储引擎操作

    -MySQL 索引:索引类型、创建索引、查看索引

    -事务管理:事务 ACID 特性、事务操作

    -从复制与高可用:主库、从库、主从切换、集群方案

Excel数据分析

Excel data analysis

  • 4.1 常用的函数

    -相对引用、混合引用与绝对引用的区别

    -基本日期计算函数:TODAY/NOW/YEAR/MONTH/DAY

    -日期函数:DATE/EOMONTH/DATEDIF/WEEKDAY

    -根据特定条件来计数或求和 COUNTIFS/SUMIFS:销售订单数与业绩统计

    -逻辑判断函数 IF:判断考评标准、计算工龄工资

    -查找引用函数:VLOOKUP/INDEX/MATCH/OFFSET

  • 4.2 数据透视表

    -透视表创建与应用:按部门、地区、人员等多维度分析

    -在透视表中筛选及排序

    -对日期生成年度/季度/月度报表

    -创建数据透视图:与上一年度业绩同比分析

  • 4.3 图表制作技巧

    -制作销售业绩逐月跟踪折线图

    -条件格式:制作条形图、提示数据异常、合同到期自动变色提醒

    -制作时间进度与收入进度条

    -制作投资与借贷状况圆环图

    -用数据仪表盘呈现年度收支状况

Python数据分析及挖掘

Python Data Analysis and Mining

  • 5.1 数据整理和数据清洗

    -Numpy中的数据类型--ndarray数组的创建;Numpy数组基础:索引、切片、变形、分裂

    -Numpy数组运算:通用函数;Numpy数组变形、拼接

    -Numpy数组计算:广播、聚合、比较和掩码、数组排序

    -Pandas对象简介:Series、Dataframe、Index;Pandas数据加载与存储

    -Pandas数值运算方法:通用函数、聚合函数、遍历;Panda层次化索引

    -Pandas数据处理:数据类型转换、缺失值处理、字符串转换;Pandas数据表的合并与连接;Pandas数据的累计与分组

    -高性能Pandas:query()、eval()实现高性能运算

    -Pandas数据规整化:清理、转换、合并、重塑;Pandas时间序列&金融数据处理

  • 5.2 数据可视化技术

    -绘图思想的基本原理;Python数据可视化包-Matplotlib介绍

    -使用Matplotlib进行基本的图形绘制;使用Python数据处理包Pandas做可视化

    -Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制

    -Python数据可视化包-Pyecharts介绍与图形绘制

    -使用Python进行地图绘制-Pyecharts

    -数据可视化技巧

  • 5.3 数据挖掘

    -数据挖掘概要,数据挖掘方法论

    -基础数据挖掘技术,进阶数据挖掘技术

    -简单线性回归,多重线性回归,逻辑回归

    -决策树分析,聚类分析,因子分析

    -关联规则,时间序列分析

Python人工智能及机器学习

Python Artificial Intelligence and Machine Learning

  • 6.1 机器学习中的典型算法

    -机器学习框架

    -模型评估方法,偏差与方差,混淆矩阵/准确率/精确率/召回率,ROC/AUC/F1

    -特征提取(分类变量/文本/图像),数据预处理(标准化/正则化),线性回归, 一元/多元, 多项式

    -线性回归,岭回归,随机梯度下降法,交叉验证

    -逻辑回归,二分类,多分类

    -K近邻算法,kNN回归,kNN分类

  • 6.2 机器学习中的典型算法进阶

    -决策树,回归数,分类树,模型参数网络搜索,随机森林

    -朴素贝叶斯,高斯贝叶斯分类器,多项式贝叶斯分类器,伯努利贝贝叶斯分类器

    -支持向量机,核函数,SVC,SVR

    -人工神经网络,感知器,神经网络

  • 6.3 机器学习中的典型算法扩展

    -无监督学习聚类,Kmean

    -集成学习方法,Adaboost,Gradientboosting,RandomForest

    -关联分析-Apriori算法,频繁项集,关联规则

    -关联分析-FP-growth算法,FP树

  • 6.4 深度学习初步

    -深度学习简介,深度学习引入,深度学习历史,深度学习应用,TensorFlow

    -TensorFlow入门计算模型,数据模型,运行模型,TensorFlow实现神经网络

    -深度学习模型改进,MNIST数据处理,模型训练及对比,变量管理,模型持久化

  • 6.5 深度学习进阶

    -卷积神经网络,图像识别问题,卷积神经网络,卷积神经网络常用结构,典型卷积神经网络模型

    -图像数据处理,TFRecord输入数据格式,图像数据处理,数据集框架

    -Tensorflow高层封装,Keras,Estimator

    -TensorBoard可视化,TensorBoard计算图可视化,监控指标可视化,高维向量可视化

D
Development direction

发展方向

多金三步走 网络运维工程师“钱”景无限

三大职业阶段,零基础逐级进阶高级运维安全工程师

C
Qualification / certificate

资质/证书

权威证书,网络工程师的黄金认证

两大国际IT认证,标准化教学,打造核心技术人才

  • 网络基础知识

    网络链接方法

    网络建造

    故障排除

    华为数通设备的安装和调试

  • 网络基础

    路由器交换机原理

    TCP/IP

    路由协议

    访问控制

    华为产品介绍

    SDN

    VXLAN

  • 网络通信原理

    思科设备管理与配置

    中小型企业网交换技术

    小型企业网路由技术

    互联网访问技术

    企业网常用网络架构

  • 路由基础知识

    路由提升进阶

    交换基础模块

    交换模块高级应用

    中大型交换网络冗余应用

    中大型交换网安全应用

    中大型网络路由应用

A
Teaching advantages

教学优势

非凡实力,助你成就非凡人生

非凡教育每年培养上千学员从课堂到社会,20+年深耕职业教育,致力培养企业需要的全能型人才

  • 专业专注

    非凡教育9大学习中心

    20+年职业教育办学经验

    口碑沉淀有保障

  • 师资力量

    师资团队平均教龄10年以上

    多年一线项目实战经验

    全职讲师全身心传授专业知识

  • 教学服务

    线上线下 OMO教学模式

    小班教学 确保学有所成

    自主研发教辅材料 让学习更高效

非凡OMO即 Online-Merge-Offline(线上,线下的融合)

OMO学习方式就是把传统面授学习与线上网络化学习相融合,线下支持线上,线上赋能线下,相辅相成

S
PPHA teaching system

PPHA

PPHA学习系统,科学辅助攻克学习难点

非凡教育研发的闭环教学模式,将课堂教学和课后考评紧密结合,零基础也能快速入门

  • 预习

    提前预习
    让上课更高效
  • 练习

    分段教学
    讲练结合更易懂
  • 作业

    课后3小时制度
    升华课堂内容
  • 辅导

    讲师亲临辅导
    及时解决疑惑
  • 查评

    收查点评作业
    针对性解决问题
  • 考核

    层层阶段考核
    确保稳步前行
J
Job service

就业服务

多重企业合作模式,实现人才输出一体化

6大就业服务保障,为学员的就业安置保驾护航

E
Teaching environment

教学环境

非凡教育匠心打造优质的学习环境

每一处细节都是非凡的温度

学员作品
教学师资

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