

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
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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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