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沈阳python学习班哪家好

发布时间:2024-01-24 13:30:37来源:有考网综合

Python语言很适合0基础的人学习,简单易懂,容易上手,适用的领域广泛,而且Python工程师的需求量也是非常大,作为入门语言是非常合适的。学习了Python可以从事数据挖掘分析、后台开发、机器学习等方面的工作,可以说是近乎全能的语言了。

拥抱人工智能时代 用科技点亮未来
理论指导
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人脸识别

机场、高铁站刷脸进站,瞬间完成身份认证;人脸登录、人脸支付安全又方便。

简历模板
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智能出行

数据显示,人工智能技术助力自动驾驶创建一个新的万亿级市场。

实操演练
V
人机交互

机器理解人类语言,实现人机对话。

 
因材施教课程满足不同人员学习需求
01方案
应届生/计算机专业
刚毕业,想从事编程开发工作,Python简单易学且比较火。
02理念
0基础转行拿高薪
完全0基础,想学Python开发,追求更高的升职加薪机会。
03方式
技术进阶
有其它编程基础或想要提升Python技术,深入学习人工智能。
04师资
提升工作效率
找不到合适的学习方法及技巧,学Python可以让工作更便捷。
循序渐进 从行业小白到架构师的蜕变
阶段 学习内容 课程目标
第一阶段:Python语言核心编程 Python核心;面向对象 程序设计;Python高级;Python程序结构;Python函数式编程思想;集成操作框架; 1.学习Python核心语法、掌握Python核心技能;2.掌握面向对象编程思想;3.通过Python 函数式编程思想、实现集成操作框架。
第二阶段:系统高级编程 Linux操作系统;数据处理;网络并发教程;multiprocessing进程模块;IO网络并发;并发编程方法; 1、熟练使用Linux常用命令和编辑工具;2、掌握python操作正则表达式的方法;3、掌握并发编程方法,多任务编程思想。
第三阶段:互联网全栈开发 前端开发技术;Django Web框架;Redis;Ajax;JSON开发;Jquery对Ajax的支持;
1.熟悉项目开发流程、掌握需求分析方法;2.完成前后端分离电商网站的代码编写以及部署;3.熟练掌握软件系统缺陷评估理论、方法、流程。
第四阶段:人工智能 机器学习基础;深度学习基础;计算机视觉(CV);计算机视觉综合项目;自然语言处理(NLP);PyTorc;
1.掌握深度学习基本思想、常用算法、模型等;2.熟练使用OpenCV工具实现各种图像处理技术;3.能利用深度学习平台实现DCGAN模型。
校区环境
教室
少儿主题教室
书架
 
Python就业方向
课程内容
  • 01

    Python人工智能:对于Python人来说,Python人工智能非常适合作为未来的发展方向。

  • 02

    Linux运维:Linux运维必须掌握Python语言。可以满足Linux运维工程师提率、提升自身能力的工作需求。

  • 03

    Python爬虫:就是用Python从互联网上收集和爬取信息。Python爬虫将所有网络数据作为资源,通过自动化程序进行有针对性的数据收集和处理。

  • 04

    数据分析:数据可以解释很多事情。Python语言已成为数据分析师的选。


沈阳python学习班哪家好?小编为您推荐达内教育。Python语言很适合0基础的人学习,简单易懂,容易上手,适用的领域广泛,而且Python工程师的需求量也是非常大,作为入门语言是非常合适的。学习了Python可以从事数据挖掘分析、后台开发、机器学习等方面的工作,可以说是近乎全能的语言了。

达内Python培训课程内容

如今是大数据时代,如果能够掌握数据分析的方法是可以帮助大家在大数据时代中游刃有余的,而Python作为数据分析的重要补充语言,因此学习运用Python语言进行数据分析是一种不错的技能,为了让学们能够掌握Python数据分析的作用,达内教育开设了大数据分析技术学习课程。

课程内容:该课程的学习内容有.Numpy开发环境,读取CSV文件,算术平均,加权平均、数组对象方法、numpy方便函数、多项式拟合,Matplotlib数据可视化、Matplotlib数据可视化等。

课程收获:掌握窗函数,可以在时域和频域绘制窗函数曲线,并通 过不同的窗函数进行平滑后绘制滑动平均值,同时掌握三维绘图、绘制三维线框图等技术,能够进行数据的分析。

Python的一些较受欢迎的库,列表如下:

TensorFlow,用于解决机器学习的工作负载和使用数据集问题。

scikit-learn,用于培训机器学习模型。

PyTorch ,用于计算机视觉和自然语言处理。

Keras,作为高度复杂的数学计算和操作的代码接口。

SparkMLlib,类似于Apache Spark的机器学习库,使用算法和实用程序等工具使得机器学习对每个人都可以很轻松。

MXNet,作为Apache的另一个库,用于简化深度学习工作流。

Theano,作为定义、优化和评估数学表达式的库。

Pybrain,用于强大的机器学习算法。

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