Python是什么
前3大流行语言
根据TIOBE最新排名，Python已超越C#，与Java、C一起成为全球前3大最流行语言
应用几乎无限制
广泛用于后端开发、游戏开发、网站开发、科学运算、大数据分析、云计算、图形开发等领域
各方面地位超然
在软件质量控制、提升效率、可移植、组件集成、丰富库支持等各方面均处于先进地位
简单易学
具有简单、易学、免费、开源、可扩展、可嵌入等优点，它的面向对象甚至比Java和C#.NET更彻底
Python就业前景如何
月薪：8-10K
月薪：9-10K
月薪：10-14K
月薪：16K以上
Python学完后能做什么
应用几乎无限制Python被广泛用于后端开发、游戏开发、网站开发、科学运算、大数据分析、云计算、图形开发等领域
服务器端编程，具有丰富的Web开发框架，如Django和TurboGears，快速完成一个网站的开发和Web服务。典型如国内的豆瓣、果壳网等；国外的Google、Dropbox等。
在运维的工作中，有大量重复性工作的地方，并需要做管理系统、监控系统、发布系统等，将工作自动化起来，提高工作效率，这样的场景Python是一门非常合适的语言。
Python被广泛的运用于科学和数字计算中，例如生物信息学、物理、建筑、地理信息系统、图像可视化分析、生命科学等，常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。
Python有很好的3D渲染库和游戏开发框架，有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、PyKyra等和一个PyWeek的比赛。
Python可编写桌面图形用户界面，还可以扩展微软的Windows，常用TK、GTK+、PyQt、Win32等。
除了网络和互联网的支持，Python还提供了对底层网络的支持，有易于使用的Socket接口和一个异步的网络编程框架Twisted Python.
哪些产品是Python做的
麦子如何让你成为两年以上工作经验的Python工程师
采用师徒制，1位专属导师全面负责你的教学工作，手把手带你制定目标，考核，批改作业，学习答疑 。
专业老师每周安排直播课，带领学员一起复习每周学习的知识点，提高学习效率。
麦子的导师多为国内外知名互联网公司8年以上的企业经验大牛，也许你的老师就是美国的Facebook，Google，国内的BAT的大牛老师。
看看麦子的老师们，选择他们拜师吧，1对1指导
最全面的涵盖web，爬虫，大数据，自动化测试
基础阶段
带你快速进入Python语言的大门，掌握Pycharm开发工具，Python语言基础，面向对象，HTML5的基本知识。
爬虫阶段
学习Python的数据抓取和数据分析技术 ，尤其是学习爬虫的数据知识。学习Python urllib2等网络框架，Scrapy爬虫框架，同时学习MySql等数据，完成12306火车票抓取项目。这个阶段学完后，能够做数据抓取和分析工程师
Web开发阶段
豆瓣和麦子学院网站都是Python做的，我们通过学习Javascript，Flask，Django框架完成麦子和豆瓣的网站开发。同时学习Tnordo，Redis等高级技术让项目符合商业水准。这个阶段学完后可以独立开发出麦子学院这样的商业网站
自动化测试及运维阶段
学习Zabb，Selenium，Matplotlib等知识，掌握自动化测试，数据可视化分析，自动化运维等高级内容，为将来往大数据工程师上更进一步打下良好基础。
在中国，你叫的上名字的互联网公司几乎都有我们学生
与拉勾，猎聘，智联招聘接口打通 ，并且与超过1000家A轮融资后互联网公司建立输送关系
月薪10K，赛尔互联
月薪8K，聚簇云网络
月薪12k，入职麦盛
月薪9.3K，环球网
月薪12k，明与简科技
月薪10K，入职爱客
月薪9.5K，入职知名医药互联网
月薪10k，入职上海知名互联网公司
麦子学院是IT在线教育的创领者，我们希望有更多像麦子一样的教育培训机构，将学习和就业效果做到极致。
“大数据显示，麦子学院在国内IT在线教育行业内有极高的就业率我们希望在未来与麦子学院的定制化就业学习模式进行更加深入的合作”
“智能化、数据化的学习过程监控，领先创新的LPS在线教育模式，高效可靠的商业项目训练，为社会培养1万+的高技能IT人才，我们会同与麦子学院一道，以IT技术服务为核心服务更多的企业和个人”
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本方向重点学习Python基础语法、面向对象编程、开发工具。 接着学习关系型数据库MySQL和服务器广泛使用的Linux，为后面的方向打下坚实基础。
| · 1图看懂Python的学习框架 | · 1小时掌握Python语言基础 |
| · Django的安装与运用 | · 运用Python和Django构建博客 |
| · pip方法使用 |
| · pip基本使用 |
| · pip指定源 |
| · Virtualenv基本使用 |
| · 面向对象概念 | · 类的定义 |
| · 类的实例 | · 类的变量和属性 |
| · 类的方法 | · 判别对象类型 |
| · 介绍/安装 | · Linux的文件系统 |
| · 常用命令 | · 权限管理 |
| · vim使用 | · 网络管理 |
| · 程序安装配置 | · shell脚本 |
| · 安装 |
| · 常用命令 |
| · sql语句 |
| · mysql支持的数据类型、运算符 |
| · 数据库函数 |
| · 数据库优化 |
| · python操作mysql |
| · 简介 |
| · 什么是socket |
| · python的scoket模块使用 |
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本方向将学习html，css，JavaScrip这些基础的前端知识，以及ajax等交互技术。 接着是对服务端的web开发框架的学习和进阶，我们将学习python世界里最流行的2个框架 django 和 flask
| · 初识html5+css3 | · html网页结构 |
| · html5表格表单 | · html元素及属性 |
| · css3样式表引入 | · css选择器 |
| · css层叠性和继承性 | · css优先级 |
| · 简介 |
| · 数据类型 |
| · 流程控制 |
| · 函数 |
| · 对象 |
| · DOM操作 |
| · 事件 |
| · jquery基础 |
| · jquery选择器 |
| · jquery事件 |
| · jquery DOM |
| · jqury动画 |
| · jquery ajax |
| · jquery使用 |
| · 安装 | · 调试模式 |
| · 路由 | · 静态文件 |
| · 模板渲染 | . 访问请求数据 |
| · 重定向和错误 | · 关于响应 |
| · 会话 | · 消息闪现 |
| · 日志记录 | . 部署web服务器 |
| · 安装 | · mtv和mvc开发模式 |
| · Django命令行工具 | · Django url路由系统 |
| · Django url路由系统 | . Django模板 |
| · Django静态文件 | · Django models 模型层 |
| · ORM操作 | · admin配置 |
| · form表单 |
| · 自定义标签 | · 自定义过滤器 |
| · 自定义中间件 | · 多数据库使用 |
| · 自定义form | . 自定义field |
| · admin高级定制 | · Django国际化 |
| · Django安全机制 | · jango缓存 |
| · 概述 | · 基于ajax实现跨域请求 |
| · iframe实现伪ajax | · ajax数据格式交换 |
| · XmlHttpRequst对象介绍 | |
| · XmlHttpRequst实现ajax | |
| · jquery实现ajax | |
| · 基于django实现前后台ajax请求交互 | |
| · 错误处理 | |
| · 安装 | · 序列化 |
| · 请求和相应 | · 基于类的试图 |
| · 身份认证和权限 | |
| · 关系和超链接的api | |
| · Viewsets和路由器 | |
| · 模式和客户端库 | |
| · 各api详解 |
| · Django缓存框架及配置介绍 | · memcached解析 |
| · filesystem缓存解析 | · databas缓存解析 |
| · 其他缓存介绍 | · 缓存配置与使用 |
| · redis缓存项目实例 | |
| · Django缓存优化性能评估 |
| · 什么是nginx和uwsgi | · 部署环境搭建 |
| · 开启memcahed | · 使用mysql |
| · django服务器安全 | · 脚本自动化 |
| · Django+tornado+nginx部署 | |
| · Django+niginx+uwsgi部署9django的多服务器分离 | |
| · Django+mod_wsgi+Apache部署 | |
| · Django+gunicorn+nginx部署 | |
| · 课程概述 | · 开发前准备工作 |
| · 团队开发流程介绍 | · 版本控制工具及Git的使用 |
| · 通用购物系统需求分析 | ·书写项目文档 |
| · 模型变更与同步 | · m-msg试图文件架构 |
| ·数据库使用 | · 购物车模型设计 |
| · 使用session | · 添加购物车表单及处理表单 |
| · 使用admin管理模型 | |
| · 分类及产品模型的设计和实现 | |
| · 系统模块划分及大型web结构 | |
| · 完善项目目录结构与添加产品分类 | |
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现在是大数据时代，获取海量数据的方法实在是太重要了。 本方向老师会手把手带着你写出各种类型网站的爬虫，轻松爬取海量数据。
| · 爬虫简介 | · http协议介绍 |
| · urlib库介绍 | · 正则介绍 |
| · re模块介绍 | · 糗事百科爬虫编写 |
| · requests库介绍 | · 豆瓣电影爬虫编写 |
| · 豆瓣登陆爬虫编写 | · 线程认识 |
| · 百度图片下载爬虫编写 |
| · 介绍/安装 | · scrapy基本使用步骤介绍 |
| · scrapy命令行工具 | · scrapy重要组件 |
| · scrapy中的重要对象 | · scrapy内置服务介绍 |
| · 对“西刺”代理网站抓取 | · “西刺”代码解读 |
| · 深入理解爬虫原理 | · 多级页面抓取技巧 |
| · 图片抓取 | · 代理ip的使用 |
| · cookie的使用 | · js处理技巧 |
| · 部署工具scrapyd介绍 | · 部署scrapy到scrapyd |
| · 项目介绍及环境搭建 | · 网站数据分析 |
| · http协议解析 | · requests使用 |
| · html基本结构介绍 | · 解析库Beautiful Soup介绍 |
| · 获取12306的铁路局数据 | · JSON 与 URL 编码 |
| · 获取12306的代售点数据 | · 列车相关数据页面分析 |
| · 获取12306的所有路线信息 | · 屏蔽爬虫的几种方法及应对 |
| · 自动识别并填写验证码 | · 获取列车正晚点信息 |
| · 持久化代售点信息到mysql | · 代码重构使用scrapy框架 |
| · 多级请求 — 获取 12306 站点中的客运站数据 | |
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微信小程序可以说是当前最大的技术风口之一，无论是圈粉还是转化，微信够提供了海量的流量，所以掌握小程序开发，会让我们更有竞争力。 可以结合web开发方向对后端的相关知识有所了解，做一个前后端通吃的全栈工程师，在职业生涯更有竞争力。
| · 初识html5+css3 | · html网页结构 |
| · html5表格表单 | · html元素及属性 |
| · css3样式表引入 | . css选择器 |
| · css层叠性和继承性 | . css优先级 |
| · 简介 |
| · 数据类型 |
| · 流程控制 |
| · 函数、5对象 |
| · DOM操作 |
| · 事件 |
| · jquery基础 |
| · jquery选择器 |
| · jquery事件 |
| · jquery DOM |
| · jqury动画 |
| · jquery ajax |
| · jquery使用 |
| · 开发简介 | · 开发准备 |
| · 调试工具介绍 | · 菜单管理接口开发 |
| · 内嵌网页开发 | · 问答系统功能规划 |
| · 问答系统脚手架之建模 | |
| · 问答系统服务端实现之用户同步 | |
| · 问答系统服务端实现之菜单同步 | |
| · 问答系统服务端实现之问答功能 | |
| · 问答系统服务端实现之问答历史 | |
| · 问答系统服务端实现之随机历史 | |
| · 起步 | · 框架 |
| · 视图 | · 组件 |
| · 案例 | · 接口 |
| · 内容列表 | · 内容页面 |
| · 身份验证 | · 文件上传 |
| · 用户注册 | · 微信绑定 |
| · 微信登录 | · 内容评定 |
| · 评论功能 |
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通过python开发出跨平台的桌面端应用。这是一个补充方向，可做为技能拓展。
| · tkinter简介 | · tkinter架构分析 |
| · config配置外观 | · widget style组件外观属性 |
| · 事件Events and Bindings | · 菜单Menu介绍 |
| · BaseWindow-TopLevel介绍 | |
| · 工具栏Toolbar | |
| · nessagebox介绍 | |
| · 状态栏statusbar介绍 | |
| · 扩展学习更多的Widget | |
| · Grid布局 | |
| · 项目介绍及演示 |
| · 项目分析 |
| · 菜单实现Menu |
| · Toolbar |
| · Ststusbar |
| · 正文编辑区域 |
| · OpenFile打开文件 |
| · New新建文件 |
| · Save保存和另存为 |
| · 复制粘贴 |
| · 选择查找 |
| · label控件使用 | · button控件使用 |
| · 打包pyqt程序 | · 百度语音识别开发系列 |
| · 显示与更改图片 | · 炫酷的出场，启动界面 |
| · 添加一个菜单栏 | · 实现打开文本并读取数据 |
| · 模拟输入，手轮和滑块控件 | · 运行时警告之弹窗的使用 |
| · 交互之单文本框的使用 | · 批量操作excel中的数据 |
| · python gui框架简介/pyqt介绍 | |
| · 搭建python开发pyqt程序的环境 | |
| · 理解信号与槽之qt的核心理念 | |
| · 单项选择，radiao和button的使用 | |
| · 运行时获取用户输入，弹出弹框 | |
| · 向office开刀读取excel和word中的数据 | |
| · 多行文本框-显示程序运行状态告别print | |
| · 项目/语音介绍 | · windows离线语音合成 |
| · 语音合成协议分析 | · 获取用户输入文本并处理 |
| · 试听/测试云端语音 | · 语音合成参数调节 |
| · 注册界面设计 | · 使用python自动发送邮件 |
| · 用户电脑用户生成注册码 | · 软件使用功能实现 |
| · 保存用户满意的语音功能 | · 突破500字限制 |
| · 显示转换进度功能实现 | · 打包发布，其他功能讨论 |
| · 调用云端api | |
| · 从txt和word及pdf中加载文字转换成语音 | |
| · 程序界面设计及云端程序开发 | |
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数据分析可以分析用户的真正需求，为公司带来更好的决策。本方向将了解数据分析流程（数据获取，数据清洗，数据分析，数据展示），学习常用的python数据分析库。
| · 背景介绍 |
| · 需要知识点介绍 |
| · 概述 | · 安装 |
| · python List的特点 | · numpy登场之初见 |
| · numpy的容错性 | · numpy.array的各种初始化 |
| · arange介绍 | · linspace介绍 |
| · random介绍 | · nomal介绍 |
| · numpy.array的基本操作 |
| · 概述/安装 | · pandas快速入门 |
| · 实例之MovieLens电影数据分析 | · pandas核心数据结构 |
| · pandas基础运算 | · pandas索引 |
| · mock测试用例 | · 项目介绍 |
| · 视觉重构 | · 源码安装Lamp之MySQL安装 |
| · 源码安装Lnmp环境 | · 构造形状特辑 |
| · 文本样式的使用 | · 网格与图层的使用 |
| · 对齐与分布的使用 | |
| · 源码安装Lamp环境之安装php和apache | |
| · 课程简介/环境搭建 | · Numpy简介 |
| · 散点图 | · 折线图 |
| · 条形图 | · 直方图 |
| · 饼状图 | · 箱形图 |
| · 颜色和样式 | · 面向对象 vs Matlab Style |
| · 子图 subplot | · 多图figure |
| · 网格 | · 图例 legend |
| · 坐标轴范围 | · 坐标轴刻度 |
| · 常用标签机过滤器 | · 注释 |
| · 文字 | · Tex公式 |
| · 工具栏 | · 区域填充 |
| · 形状 | · 样式 美化 |
| · 极坐标 | · 函数积分图 |
| · 散点条形图 | · 球员能力图 |
| · 股票K线图 |
| · 介绍/安装 | · Seaborm图形样式 |
| · 去除轴刺 | · 暂时设置图形样式 |
| · 重写seaborm风格的元素 | · 缩放绘图元素 |
| · 建立调色板 | · 定性调色板 |
| · 顺序调色板 | · 偏离调色板 |
| · 设置默认调色板 | · 绘制单变量分布 |
| · 绘制双变量分布 | · 可视化数据集中的成对关系 |
| · 分类散点图 | · 类别内的观察分布 |
| · 类别内的统计估计 | · 绘制“宽幅”数据 |
| · 绘制多面板分类图 | · 绘制线性回归模型函数 |
| · 适合不同类的模型 | · 调整其他变量 |
| · 控制图大的大小和形状 | · 在其他情况下绘制回归图 |
| · 绘制小数倍的数据集 | · 绘制数据集中的成对关系 |
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最具想象力的方向，是当下最火热的技术，李开复强烈推崇。 今日头条的个性化推荐为什么那么精准，抖音为什么让人着迷，里面的推荐算法起到了很重要的作用。 本方向将会学习常用的机器学习算法，可以与 pyhton数据分析方向结合学习，成为更加抢手的人工智能工程师
| · 概述 |
| · 误差项分析 |
| · 似然函数求解 |
| · 目标函数推导 |
| · 线性回归求解 |
| · 梯度下降原理 |
| · 梯度下降方法对比 |
| · 学习率对结果的影响 |
| · 逻辑回归算法原理推导 |
| · 逻辑回归求解 |
| · 概述 |
| · 完成梯度下降模块 |
| · 停止策略与梯度下降案例 |
| · 实验对比结果 |
| · 科比数据集简介 |
| · 数据预处理 |
| · 建模 |
| · 案例背景和目标 | · 样本不均衡解决方案 |
| · 下采样策略 | · 交叉验证 |
| · 模型评估方法 | · 正则化惩罚 |
| · 逻辑回归模型 | · 混淆矩阵 |
| · 逻辑回归阈值对结果的影响 | |
| · SMOTE样本生成策略 |
| · 决策树概述 |
| · 衡量标准熵 |
| · 决策树构造实例 |
| · 信息增益率 |
| · 决策树剪枝策略 |
| · 决策树复习 |
| · 决策树涉及参数 |
| · 决策树构造实例 |
| · sklearn参数选 |
| · 集成算法 随机森林 |
| · 特征重要性衡量 |
| · 提升模型 |
| · 堆叠模型 |
| · 数据介绍 |
| · 数据预处理 |
| · 回归模型 |
| · 随机森林模型 |
| · 特征选择 |
| · 贝叶斯算法概述 |
| · 贝叶斯推导实例 |
| · 贝叶斯拼写纠错实例 |
| · 垃圾邮件过滤实例 |
| · 贝叶斯实现贫拼写检查器 |
| · 文本分析与关键词提取 |
| · 相似度计算 |
| · 新闻数据与任务简介 |
| · 4TF-IDE关键词提取 |
| · LDA建模 |
| · 基于贝叶斯算法进行新闻分类 |
| · KMEANS算法概述 |
| · KMEANS工作流程 |
| · KMEANS迭代可视法展示 |
| · DBSCAN工作流程 |
| · DBSCAN聚类算法 |
| · DBSCAN迭代可视法展示 |
| · 多种聚类算法概述 |
| · 聚类案例实例 |
| · 支持向量机要解决的问题 |
| · 距离与数据的定义 |
| · 目标函数 |
| · 目标函数求解 |
| · SVM求解 |
| · 支持向量的作用 |
| · 软间隔问题 |
| · SVM核变 |
| · 开场 | · 推荐系统应用 |
| · 推荐系统要完成的任务 | · 相似度计算 |
| · 基于用户的协同过滤 | · 基于物品的协同过滤 |
| · 隐语义模型 | |
| · 隐语义模型求解 | |
| · 模型评估标准 |
| · Surprise库与数据简介 |
| · Surprise库使用方法 |
| · 得出推荐商品结果 |
| · sklearn求解支持向量机 |
| · SVM参数选择 |
| · 数据平稳性与差分法 |
| · ARIMA模型 |
| · 相关函数评估方法 |
| · 建立ARIMA模型 |
| · 参数选择 |
| · Padhas生成时间序列 | · Padhas数据重采样 |
| · Padhas滑动窗口 | · 股票预测案例 |
| · 使用tsfresh库进行分类任务 | |
| · 维基百科词条EDA | |
| · 多特征之间关系分析 | |
| · 报表可视化分析 | |
| · 红牌和肤色的关系 |
| · Xgboost算法概述 |
| · Xgboost模型构造 |
| · Xgboost建模衡量标准 |
| · 峰度与偏度 |
| · 数据对数变换 |
| · 数据分析维度 |
| · 变量关系可视化展示 |
| · Xgboost安装 | · 保险赔偿任务概述 |
| · Xgboost参数定义 | · 基础模型定义 |
| · 树结构对结果的影响 | · 学习率与采样对结果的影响 |
| · Hierachical Softmax | · CBOW模型实例 |
| · CBOW求解目标 | |
| · 锑度上升求解 | |
| · 负采样模型 |
| · 深度学习概述 |
| · 挑战与常规套路 |
| · 用K近邻来进行分类 |
| · 超参数与交叉验证 |
| · 线性分类 |
| · 损失函数 |
| · 正则化惩罚 |
| · softmax分类器 |
| · 最优化形象解读 |
| · 最优化问题细节 |
| · 反响传播 |
| · 整体架构 |
| · 实例演示 |
| · 过拟合解决方案 |
| · cifar分类任务 |
| · 分模块构造神经网络 |
| · 训练神经网络完成分类任务 |
| · 感受神经网络的强大 |
| · 开篇 |
| · 自然语言处理与深度学习 |
| · 语言模型 |
| · N-gram模型 |
| · 词向量 |
| · 神经网络模型 |
| · Hierarchical Softmax |
| · CBOW模型实例 |
| · CBOW求解目标 |
| · 锑度上升求解 |
| · 负采样模型 |
| · 影评情感分类 |
| · 基于词袋模型训练分类器 |
| · 准备word2vec输入数据 |
| · 使用gensim构建word2vec词向量 |
| · 使用Gensim库构造词向量 |
| · 维基百科中文数据处理 |
| · Gensim构造word2vec模型 |
| · 测试模型相似度结果 |
| · 安装 | · 变量 |
| · 变量训练 | · 线性回归模型 |
| · 逻辑回归框架 | · 逻辑回归迭代 |
| · 神经网络模型 | · 完成神经网络 |
| · 卷积神经网络模型 | · 卷积神经网络参数 |
| · 神经网络模型概述 |
| · tensorflow参数 |
| · 卷积简介 |
| · 构造网络结构 |
| · 训练网络模型 |
| · HTTP检测任务与数据挖掘的核心 |
| · 论文的重要程度 |
| · BenchMark概述 |
| · BenchMark的作用 |
| · 开场 | · 数据背景介绍 |
| · 数据读取与预处理 | · 数据切分模块 |
| · 缺失值可视化分析 | · 特征可视化展示 |
| · 多特征之间的关系分析 | · 报表可视化分析 |
| · 红牌和肤色的关系 |
| · 数据背景简介 |
| · 数据切片分析 |
| · 单变量分析 |
| · 峰度与偏度 |
| · 数据对数变换 |
| · 数据分析维度 |
| · 变量关系可视化展示 |
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