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在成都Python课程学习那些

更新时间:2018-11-26 16:42:18 浏览次数:80次
区域: 成都 > 武侯 > 桐梓林
类别:软件工程师培训
地址:成都市高新区府城大道天府新谷1号楼6F
在成都各IT培训机构中Python是一门新上市的课程,各机构充分发挥自有的优势吸引大家的眼球,其中课程板块就各显神通,有的机构大打前端牌,有的机构推崇大数据、人工智能,似乎每个机构的课程都有自己的亮点,在这种情况下,我们应该如何选择呢?到底成都哪家IT培训机构的Python课程比较好?  

在选择课程之前首先我们来看看招聘网站上关于Python的招聘岗位有哪些,根据前程无忧显示,Python的就业岗位有Python后台开发工程师、Python前端开发工程师、Python全栈开发工程师、Python爬虫工程师、Python爬虫开发工程师、Python大数据工程师、Python人工智能工程师、Python自动化测试工程师、Python自动化运维工程师、Python信息安全工程师。

其中招聘量较大的岗位有Python后台开发工程师、Python前端开发工程师、Python全栈开发工程师、Python爬虫工程师、Python爬虫开发工程师,那么根据这些招聘岗位我们就知道什么样的课程比较好,至少好的课程里包含了后端、前端、爬虫的知识,并且是每个内容都是重点知识板块,而不是一些机构大打特打的前端牌,因为单纯的前端开发有专业的Web前端技术,所以Python工程师肯定得兼顾后端开发,至少有全栈的技术,并且还有懂得爬虫,因为爬虫技术是Python语言特有的优势,是一个不可忽视的特长,所以作为Python工程师必须掌握。  

python课程大纲:  

一:Python全栈工程师  

1,Python开发基础:  

(1)语言基础:Python简介,环境搭建 Python基础语法 基本数据类型 解释器、注释 运算符  数字 字符串、String 列表List 元祖 字典 条件控制 循环语句 迭代器与生成器 函数 数据结构  模块 输入和输出 File OS 错误和异常  
(2)高级开发:面向对象程序设计 正则表达式 CGI编程 网络编程介绍 SMTP 多线程  XML解析 JSON 日期和时间 GUT编程  

(3)数据库基础:具代表性的关系型数据库MySQL 具代表性的NoSQL数据库 MongoDB  rcdis Kcy-Valuc/内存数据库 数据库实践 综合运用  

(4)Web前端基础:HTML5基础 CSS边框,背景,文字,颜色 盒子模型详解,浮动与定 位  CSS3-元素形/Transforms2D/3D 动画 JavaScript数组及冒号排序,函数,变量及对象讲解  JavaScriptOOP面向对象编程,调试技巧,反射机制 Ajax概念介绍,应用,JSon格式  jQuery中的AJAX HTML跨域及JSONP跨域实战 BootStrap响应式布局  

2,Python开发框架:  

(1)Django框架:Django简介及安装,个网站 Views Models 模板及模板语法,模板继承 表单开发流程 Admin
Security  性能优化 Python3兼容性 多语言与国际化 缓存机制 Geographic/framework 常用Web开发框架 Other core
functionalities  

(2)项目实践一:版本控制工具-Git*SVN 创客企业网站项目设计  

(3)Flask框架:Flask简介及安装,路由与视图函数,请求,应答与会话等Flask模板,Jinja2模板引擎,链接,静态文件等  Flask表单,夸张请求伪造保护,表单类,表单渲染...  

(4)项目实践二:社会化博客程序 tonardo,Twisted,web2py等其他框架简介  

二,Python高级研发工程师:  

1,Python爬虫工程师  

(1)Python网络爬虫技术与数据清洗:网络爬虫基础知识 Urllib库的基本使用,高级用法  URLError异常处理,Cookie的使用 Requests,Beautiful,Soup,Xpath与xml,phantomJS...  

(2)项目实战三:网络爬虫与数据分析项目  

2,Python大数据工程师:  

(1)Python大数据分析:正则高级应用及数据分析项目 Python高级语法apply,lambda  数据处理包,numpy,pandas Spss数据分析 Hadoop简介 Spark...  

(2)项目实践四:大数据分析实践  

3,Python人工智能工程师:  

(1)零基础实战机器学习:机器学习的任务和方法 分类算法介绍,k-临近算法,决策树基于概率论的分类方法,朴素贝叶斯,  Logistics回归,支持向量机 利用AdaBoost,元算法提高分类性能..  

(2)项目实践五:人工智能项目实践  

4,高级扩展:  

(1)Python自动化测试简介  

(2)Python信息安全简介
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