简单易学
开发代码少，表达需求逻辑
语法规则简单，接近自然语言
一码多用，可以用相同的代码处理不同规模的数据
自动化运维
自动化测试
数据分析
Web应用开发
桌面应用开发
操作系统管理
服务器软件
人工智能
大数据分析职业发展路径
01华信智原大数据分析专业体系
第一阶段
运算符与表达式、垃圾回收机制、函数式编程、类和对象、Git操作
Python内存管理、引用计数、函数式编程定义、高阶函数、递归、学生信息录入、删除、修改、成绩排序、存储等功能
第二阶段
网络爬虫基础、Scrapy框架、Linux & 数据库基础
Mysql查询、单表、多表、子查询、分页、联表、视图、函数、触发器、索引、优化；pipeline的介logging模块的使用、构造请求、item的介绍使用、debug信息的认识、scrapy shell、scrapy settings存储过程、事务
第三阶段
Excel数据分析、数据分析工具Numpy、数据分析工具Pandas、数据可视化工具matplotlib
ndarray对象、索引和切片、组合与拆分、数据类型、Pandas定义、Pandas功能、Pandas的安装、Tableau图表分析、Tableau地图绘制与 图像、Tableau图表类型
第四阶段
Scikit-Learn机器学习、深度学习
掌握机器学习常用回归、分类以及聚类算法原理及API使用；掌握机器学习算法超参数优选方法，并训练模型；掌握深度学习框架Tensorflow的原理及常用API的使用；掌握神经网络的特点及原理；在数据分析师的基础之上进一步增加核心竞争力；迈进数据挖掘和人工智能大门,掌握必备的入门条件
02理论+实践 由浅入深逐级构建开发能力
03行业大咖教学团队，让你所学即所用
04产学结合的项目化教学
温馨提示
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