天津和平区人工智能培训班

Python的语法很容易实现那些金融算法和数学计算，每个数学语句都能转变成一行Python代码，每行允许超过十万的计算量。

没有其他语言能像Python这样适用于数学，Python精通于计算，以及数学和科学中的排列组合问题。Python的第二个特性是表示数字，序列和算法。比如SciPy库，很适合用来做技术领域和科学领域的计算，SicPy库被很多工程师，科学家和分析人员使用。NumPy，也是Python的一个扩展，它可以很好地处理数学函数，数组和矩阵。同时，Python也支持严格的编码模式，因此，使它成为一个平衡的选择，或者说方法。

应届毕业生

应届高中/大专/大学毕业生没有任何计算机基础，对Python无认知?看不到未来的方向，期学一门有前景的技术。

零基础思维能力强

逻辑思维能力很强，拥有技术梦求职想学Python开发，却不知道怎么才能真正入门?想通过学一门技术来获得份工作。

计算机相关专业

学过计算机、数学、统计学、物理学等相关专业群体，寻求改变现状，期待进入IT核心领域。

技术提升者

已经从事Python开发，发现技术不深，自学无所突破，来提升自己掌握竞争和发展的主动权。

跨行转专业

非计算机专业群体,有兴趣从事人工智能相关工作。迫切转行期待学习一项有前景、易学、待遇优厚的技术。

传统运维转开发

本身从事传统运维工作，当运维工作遇到瓶颈，想要转开发岗位寻求突破。那你适合学Python。

在你深入了解Python的数据科学库之前，你首先需要学习一些Python的基础知识。Python是一门面向对象的编程语言。在Python中，对象既可以赋值给一个变量，也可以作为参数传递给一个函数。以下都是Python中的对象：数字、字符串、列表、元组、集合、字典、函数以及类。

Python中的函数与普通数学中的函数基本上是一致的——它接收输入数据，对数据进行处理并输出结果。输出的结果完全取决于函数是如何被设计的。另一方面，Python中的类是被设计为输出其他对象的对象的原型。

如果你的目标是编写快速、可复用、易于修改的Python代码，那么你必须使用函数和类。使用函数和类有助于保证代码的高效与整洁。

先进的硬件设施

担心自己的电脑配置差？出Bug？想多了！我们配置苹果一体机，提供先进的多媒体教学设施。助你告别Bug，轻松做项目。你只要只身一人来就ok啦！

课堂环境

告别幽闭恐惧症，告别阴暗小黑屋，在宽敞明亮的教室和老师面对面交流。害怕课上跟不上节奏？别担心，课下会有老师为你答疑解惑。

真实的实战环境

我们会在帮助学员夯实理论的基础上，推荐学员进入各合作企业参加实战培训，让学员可以在真实的工作环境中接触项目，遇到工作中会面临的真实困难并学会解决。

Python核心编程

Python基础语法、面向对象编程与程序设计模式、Python IO编程、Python 数据分析基础、Python 网络编程、Python 并发与高效编程

培养方向

前期通过学习常量变量的使用，运算符的使用，流程控制的使用等， 掌握Python编程语言基础内容。中期主要涉及OOP基础知识，具有初步软件工程知识并树立模块化编程思想。 讲解多任务的同时，也给学生们介绍常见数据结构和相应算法，注重表结构的处理，树结构的处理等知识，学完后学生会具备一定的数据结构和算法能力 

Python全栈开发基础

Web 页面开发、Web 页面特效开发、数据持久化开发、Linux 运维开发、Linux 测试开发、服务器集群架构

培养方向

通过本模块的学习，学生不仅能够掌握js在网络前端中的使用，还能够把js作为一门通用语言来运用，为学生将来从事全栈工作打下坚实的基础； 掌握Linux操作系统常用命令"掌握Linux操作系统的基础知识； 掌握Linux自动化运维技巧""掌握测试原理； 掌握Web端和移动端测试技能

Python全栈开发项目实战

Django框架、实战项目：仿《易果生鲜》在线商城、Flask框架、微信小程序开发、Django框架性能优化、系统架构

培养方向

具备可掌握的核心能力： 1.可根据产品原型图开发网站的前端界面；2.可根据业务流程图开发网站的后台业务；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；6.完成基本的网站优化

网络爬虫

爬虫与数据、多线程爬虫、Scrapy框架、Go语言、NoSQL数据库、Scrapy-Redis框架

培养方向

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.通过学习NoSQL数据库和Scrapy-Redis框架，可以独立运用分布式爬虫框架实现大量数据的爬取

数据分析+人工智能

数据分析-基础内容、数据分析-模块学习、数据分析-数据清洗、人工智能—深度学习、人工智能-量化交易模型、数据分析-特征工程和结果可视化、人工智能—机器学习

培养方向

理解随机变量的数字特征的概念和性质；会利用性质计算随机变量的数字特征； 了解可视化过程；图形绘制；掌握Matplotlib模块 ;掌握常用的机器学习算法，深入接触项目案例，在理解算法的基础上，掌握算法在实际项目中的应用.

天津校区：天津和平区卫津路云琅大厦c座