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Python——人工智能主流语言

Google开源机器学习框架: TensorFlov

开源社区主推学习框架: Scikit-learn

百度开源深度学习框架: Paddle

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以上框架,均是由 Python语言开发

不仅如此, Python还含有优质的文档、丰富的A库、机器学习库、自然语言和文本处理库。尤其是 Python中的机器学习,实现了人工智能领域中大量的需求。

人工智能时代,抓住弯道超车的机会窗口

★ Python进入小学教材

Python教育,从娃娃抓起!2017年,山东省出版的小学信息技术六年级教材已经加入了Python内容。

★ Python成为高考科目

浙江省信息技术课程改革方案出台,从2018 年起浙江省信息技术教材编程语言将会从vb 更换为 Python。

★ Thon纳入计算机二级考试材

教育部考试中心通知,自2018年3月起,在计算机一级考试加入了“thon语言程序设计”科目。 截至2017年12月,全国共有71高校围绕人工智能领域设置了86个二级学科或交叉学科。

3000小时课程打磨 432饱满课时 4次课程大纲革新

第-一阶段 Python核心编程

可掌握的核心能力：

1、掌握Python基础语法，具备基础的编程能力；

2、建立起编程思维以及面向对象程序设计思想。

第-一阶段主要内容：

01 计算机组成原理；

02 Python开发环境；

03 Python变量；

04 流程控制语句；

05 高级变量类型；

06 函数应用；

07 文件操作08 面向对象；

09 异常处理；

10 模块和包。

第二阶段 Python和Linux高级编程

可掌握的核心能力：

1、能够熟练使用Linux操作系统；

2、掌握网络编程相关技术，能够实现网络间数据通信；

3、掌握程序设计中处理并发相关技术，并能够编写支持高并发量的网络程序；

4、能够熟练掌握MySQL操作相关技术，熟练编写各种数据库操作SQL语句，并能够进行Python和MySQL之间的数据交互；

5、掌握web服务器的工作流程，以及web框架的实现原理。

解决的现实问题：

能够使用面向对象的程序设计方法，基于Linux操作系统进行高并发量的网络程序开发。

第二阶段主要内容：

01 Linux系统应用；

02 网络编程；

03 并发编程；

04 正则表达式；

05 数据库编程；

06 Python语法强化；

07 项目1：mini-web服务器；

08 项目2：mini-web框架。

第三阶段 前端开发

可掌握的核心能力：

1、可根据UI设计，开发Web网站的前端页面；

2、PC端和移动端页面特效开发；

3、前端页面性能优化。

解决的现实问题：

1、开发常见Web网站的前端页面和移动端H5页面；

2、跟后台进行数据通信。

第三阶段主要内容：

01 html；

02 css；

03 ps应用；

04 JavaScript编程；

05 DOM操作；

06 JQuery；

07 Vue.js框架。

第四阶段 Web开发

可掌握的核心能力：

1、可根据产品原型图，开发Web网站的前端界面；

2、可根据业务流程图，开发Web网站的后台业务；

3、可根据Web框架设计，开发对应的数据库；

4、缓存服务器的操作和设计；

5、异步任务的实现。

解决的现实问题：

1、高并发全功能的Web网站开发；

2、提供数据响应速度灵活运用缓存；

3、根据实际问题设计出相应数据库表。

第四阶段主要内容：

01 Flask web框架；

02 模板与表单；

03 数据库使用；

04 单元测试；

05 第三方扩展和部署；

06 Redis缓存；

07 GIT版本控制08 前后端不分离开发；

09 Flask+Mysql实现；

10 容联云、七牛云；

11 图片验证码；

12 项目：新经资讯网；

13 前后端分离开发。

第五阶段 数据处理

可掌握的核心能力：

1、掌握爬虫的工作原理和设计思想；

2、掌握反爬虫机制；

3、掌握分布式数据采集；

4、掌握数据分析基本流程与步骤；

5、掌握数据挖掘的一般过程。

解决的现实问题：

1、定向抓取互联网中指定领域的海量信息；

2、运用分布式爬虫，实现规模化数据采集；

3、能够根据实际开发需求，定制爬虫采集系统；

4、能够对海量数据进行分析，根据需求挖掘数据的潜在价值。

第五阶段主要内容：

01 爬虫开发；

02 爬虫知识体系与相关工具；

03 基本使用增删改查操作；

04 高级查询和分组聚合操作；

05 备份和恢复处理；

06 Mongodb应用开发；

07 Mongodb和Python交互；

08 scrapy框架；

09 定制化的爬虫采集系统；

10 数据的抓取和存储；

11 scrapy-redis分布式组件；

12 项目：全国空气质量采集爬虫；

13 项目：电商广告推荐系统。

第六阶段 人工智能

可掌握的核心能力：

1、掌握数据挖掘基础工具使用；

2、掌握数据挖掘处理数据方法；

3、了解常见机器学习算法原理；

4、根据量化交易规则设计策略；

5、掌握深度学习算法和框架；

6、图像识别、检测的实现。

解决的现实问题：

1、从数据支持到策略开发；

2、实现自动量化交易平台；

3、深度学习模型的训练过程；

4、图像识别、检测任务。

第六阶段主要内容：

01 数据挖掘基础；

02 科学计算numpy、pandas；

03 数据可视化matpalotlib；

04 金融数据的分析和处理；

05 特征工程；

06 监督学习分类算法；

07 Scikit-learn使用；

08 模型选择与调优；

09 历史数据、实时数据；

10 多因子模型；

11 量化交易策略；

12 回测框架；

13 项目：自动量化交易平台。

第七阶段 面试强化

可掌握的核心能力：
1、掌握shell编程基础和开发技巧；

2、掌握shell编程常用表达式和流程控制语句；

3、掌握项目发布的流程规范；

4、掌握生产脚本的编写流程规范；

5、了解项目生命周期及项目常见开发模式。

解决的现实问题：

1、项目环境自动化部署；

2、项目代码自动化发布；

3、项目生命周期理解。

第七阶段主要内容：

01 自动化运维；

02 shell编程；

03 项目生命周期；

04 自动化代码发布；

05 手工代码发布；

06 大型脚本编写流程；

07 django项目生产环境部署；

08 数据结构；

09 时间和空间复杂度；

10 链表；

11 量化交易策略；

12 python内建数据结构类型；

13 就业指导。

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