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    深圳北大青鸟学校以强大而专业的学术讲师团队、强大的教学团队、就业服务团队,舒适的学习环境和先进的教学设备,为学员提供完善的教学、实训、就业服务。

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    深圳Python培训

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    授课学校: 深圳北大青鸟学校

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    课程详情2019-05-21
    深圳北大青鸟python+AI培训

    ——Python的发展前景——

    Python语言在学术上非常受欢迎,不是计算机专业的人,很多都在学习Python。因为这个语言的前景是不可限量的,而且他的语法非常的简单易懂,这就让很多一些提及编程就恐慌的人减去了担心,热门岗位有Linux运维、Python Web网站工程师、Python自动化测试、数据分析、人工智能。

    ——教学优势——

    优质品牌
    IT培训优质品牌

    Quality brand

    深圳北大青鸟是落实“发展高科技,实现产业化”战略而创办的计算机软件产业。经过十六年的发展,北大青鸟已成为国内IT培训行业的佼佼者。深圳北大青鸟南山校区作为广东省全课程授权中心,依托集团和北大青鸟总部学术和教育资源,为社会学子提供优质的教学服务。

    双师性师资
    双师型师资

    Double Teachers

    深圳北大青鸟深圳南山校区多次荣获全国教学质量青鸟之星奖。校区教员既是教师,又是工程师,他们均毕业于国家正规大学计算机相关专业,拥有3-10年的从业经验,接受过北大青鸟总部严格统一的教学资格和教学方法培训。学校同时聘请深圳大学原校长谢维信教授担任校区的学术总顾问,与深圳大学实现教学资源的共享

    就业服务完善
    就业服务完善

    Improvement of employment service

    深圳北大青鸟南山校区建有完善的就业服务体系。学生入学即签订就业推荐协议,专职就业老师依托集团庞大的就业资源、院校合作平台、名企委培资源,为学员提供就业指导和企业招聘服务。目前,深圳南山校区已与深圳、广州、东莞三地众多IT企业建立了长期稳定的人才合作关系

     

    ——课程体系——

    实训???/strong> 实训专题
    Python基础 1.Python 介绍与使用;Python 变量与数据型;Python 字符串与列表;Python 元组与字典、集合2.Python 条件判断;Python 循环3.Python 函数、变量作用域、lambda 函数、常用的内建函数4.认识面向对象;类与对象:类的定义、类与对象、类的属性、类与对象:类的方法、类与对象综合案例;类的封装和继承5.???包、常用???、文件读写与指针、文件和目录操作6.异常处理、调试程序、测试程序7.GUI 编程;开发弹球游戏项目;开发城堡保卫战游戏项目;树莓派智能小车项目(项目案例
    Web前端基础 1.走进 HTML,2.CSS+DIV,3.列表表格及表单;CSS 高级选择器4.Javascript 基础,5.Javascript 对象,6.jQuery 基础,7.jQuery 选择器与事件,8.Bootstrap 框架
    Web 框架开发 1.Web 基础、HTTP 协议分析、GET 和 POST 方法,2.搭建 Django Web 开发环境;MVC 模型;Django 的 MTV 框架,3.升级 Web 项目及应用,4.Django 连接 MySQL 做增删改查,5.Django 开发 Blog(项目案例),6.Django 开发通讯录(项目案例),7.开发并部署 BBS 论坛项目(项目案例),8. Django 开发移动 Twitter 项目(项目案例),9.Tornado 框架(项目案例),1)Tornado 工作原理简介,2)Tornado 各个??榧蚪?,3)Tornado 完成新闻后台编辑界面,4)Tornado Web 框架性能优化;10. Flask 股票托管交易网站项目(项目案
    Python高级 1.Python 操作数据库:python 操作 mysql;Python 操作 redis,2.Python 正则表达式 re ???,3.进程和线程;多进程、多线程、协程,4.Socket 网络编程;Python 实现简单的聊天程序,5.python 闭包;python 迭代器;python 装饰器,6.列表生成式;python 生成器 yield 7.Python 同步、异步、阻塞、非阻塞,8.序列化&json、数据结构,9.Logging ???,10.设计模式(了解 23 种设计模式,掌握单例、工厂、策略模式),11.开发聊天机器人(项目案例)
    Linux基础 1.计算机网络参考模型 OSI 和 TCP/IP,2.搭建 VMware 虚拟环境,3.Linux 常用命令精讲,4.目录和文件管理,5.安装及管理程序,6.账号管理,北京课工场教育科技有限公司,7.权限及归属管理,8.Linux 基础网络设置,9.远程访问及控制,10.部署 YUM 仓库服务;NFS 共享服务,11.MySQL 数据库初体验,12.MySQL 数据库操作,13.Git 分布式版本控制系统
    Linxu高级(运维开发) 1.Docker 架构、镜像及容器操作2.Dockerfile 生成镜像、数据卷与数据容器、Docker 网络通信3.实现密钥 SSH 远程登录、构建 Nginx、构建 MySQL、构建 LNAMP 架构4.基于 kubernetes(K8S)构建 Docker 集群(项目案例)5.高性能内存对象缓存 Memcached 原理与部署、Memcached 群集部署(项目案例)6.Redis 系列1)参数配置、数据类型2)数据操作、集合排序3)Lua 脚本4)持久化策略5)事务和发布订阅模式6)复制、集群;7.RabbitMQ 消息队列(项目案例)8. Jmeter 压力测试工具
    Python运维开发 1.Python 实现子网划分(项目案例),2.开发端口扫描器;集中式病毒扫描案例(项目案例),3.采集探测 Web 质量数据到 Excel 表(项目案例),4.saltstack 批量部署 nginx 并配置案例(项目案例),5.批量管理 Linux 主机(项目案例),1)命令行参数解析:getopt ???,2)并发执行:threading ???,3)SSH 客户端:paramiko ???,4)自定义设备组功能的文件操作技术,6.Django+Python+RabbitMQ 实现 Tomcat 服务自动化部署(项目案例),7.开源运维平台介绍与使用(项目案例),8.Django 快速搭建 CMDB;CMDB 开源软件使用(项目案例),9. Jenkins 持续集成(项目案例),10. Python 实现微服务(项目案例)
    云计算 OpenStack(运维开发)
     
     1.Openstack 体系架构、各个组件的功能2.部署 OpenStack 云平台,完成相应的配置和管理任务3.在 OpenStack 平台内部署系统镜像,并安装网络服务4. OpenStack 自动化功能测试
    Python大数据 1.Hadoop:1)Hadoop 架构组成,2)离线安装 Hadoop 生态环境并配置应用,3)CDH 部署,北京课工场教育科技有限公司,4)使用 python 编写 hadoop 程序,5)使用亚马逊云 AWS 进行 hadoop 大数据操作实例介绍,6)Hadoop python 框架 mrjob 使用实例介绍,7)Hadoop 在 AWS 上运行的性能比较;2.Spark:1)Spark 简介,2)Spark 的工作原理和特性,3)使用 python 对 Spark 进行操作实例,4)使用亚马逊云 AWS 进行 Spark 大数据操作实例介绍,5)Spark MLlib 使用实例,6)Spark 在 AWS 上运行的性能比较,
     Python 爬虫项目 1.爬虫项目整体框架概要介绍,2.爬虫项目??橹?---抓取爬虫下载控制??椋?)反爬取反封禁策略,2)爬取频率控制策略,3)爬取去重控制策略,3.爬虫项目??橹?---抓取信息文件存储??椋?)海量图片和文件存储--mongodb ???,2)实现了 FilePipeline 可以将指定扩展名的文件下载到本地,3)实现了MongodbWoaiduBookFile 可以将文件以 gridfs 形式存储在 mongodb 集群中,4)实现了SingleMongodbPipeline 和 ShardMongodbPipeline,用来将采集的信息分别以单服务器和集群方式保存到 mongodb 中,4.爬虫项目??橹?---抓取爬虫抓取信息可视化??椋?)将爬虫 stats 信息保存到 redis 中,2)实现了一个针对分布式的 stats collector,并将其结果用 graphite 以图表形式动态实时显示
    Python数据分析&数据挖掘  1.数据驱动和指标体系构建,2.数据挖掘综述,3.数据挖掘特征提取和特征选择4.数据挖掘 Sklearn 的应用,5.文本分类综述,6.银行坏账用户分析项目(项目案例)
    AI(人工智能) 1.机器学习分类算法介绍:1)机器学习分类器算法,2)KNN 算法分类器原理,3)使用 KNN 算法进行数字识别原理;2.使用 python 语言实现 KNN 算法进行数字识别(项目案例):1)数据准备,2)构建训练数据集,3)特征提取和特征选择,4)测试集数据测试,5)针对新的数字样本集合进行预测数字并得出结果;3.KNN 算法进行数字识别效果回归分析:1)交叉验证分析 KNN 算法性能,2)准确率分析和召回率分析;4. Keras、Tensorflow 深度学习框架;人工神经网络、人脸识别项目(项目案例),5. Kaggle 平台肺癌研究数据竞赛项目(项目案例)
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