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。





教学目标
掌握Python
编程基础
精通人工智能
与机器学习技术
提升实战能力
与项目经验
教学大纲
Fundamentals of Python Development
-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
-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 crawler Technology
-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
-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
-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 Database Management
-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
-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 data analysis
-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
-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
-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 Data Analysis and Mining
-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
-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
-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 Artificial Intelligence and Machine Learning
-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
-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
-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
-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
-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
发展方向
三大职业阶段,零基础逐级进阶高级运维安全工程师



资质/证书
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
教学优势
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
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
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
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



PPHA
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
练习
分段教学
作业
课后3小时制度
辅导
讲师亲临辅导
查评
收查点评作业
考核
层层阶段考核就业服务
6大就业服务保障,为学员的就业安置保驾护航

教学环境
每一处细节都是非凡的温度




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