| 课程级别 | 初级 |
| 培训周期 | 3个月 |
| 上课时间 | 全日制 |
| 上课地址 | 南京中山北路26号新晨国际大厦24层 |
- 行业前景好
根据TIOBE新 ，Python已超越C#，与Java,C,C++一起成为全球前4大流行语言。且，国内目前百度指数搜索量已经超越Java，与C++，即将成为国内受欢迎的开发语言。
1 - 应用几乎无限制
Python被广泛应用于后端开发、游戏开发、网站开发、科学运算、大数据分析、云计算，图形开发等领域；Python在软件质量控制、提升开发效率、可移植性、组件集成、丰富库支持等各个方面均处于先进地位。
2 - 简单易学
python具有 简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点，它的面向对象甚至比java和C#.net更彻底；从事Python开发，所从事的工作机会和工作岗位及工作内容可选择的余地很多，未来发展的空间也很大。
3 - 人才需求大
据统计，Python人才需求量每日高达5000+,但目前市场上会 Python的程序员少之又少, 竞争小，很容易高薪就业。从Python开发者薪资的变化趋势来看，目前Python正处于行业爆发初期的风口上。
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纵观各大网站可发现，各大互联网公司对于Python工程师需求较为强烈，Python待遇10K以上占80%左右,全国Python人才需求为：北京、上海、广州。 Python工程师平均工资10K+（数据源于职友集） 其中比例： 6K~8K占5.6% 8K~10K占12.8% 15~20K占24% 20K~30K占8.8% Python工程师就业形势分析 薪资待遇：工资10K-15K占比例为多，高达44.1% 经验要求：0-3年工作经验要求占60%超大比例 学历要求：大专及以上学历要求占99%，
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| 第一阶段：python核心编程 | |||||||||
| 主讲内容 | 技术要点 | ||||||||
| Python开发环境 | 认识操作系统；认识python；开发环境pycharm | ||||||||
| 基础语法 | 1. 注释；变量以及类型；标识符；输出/输入； 2. 控制语句使用思路、运算符；数据类型的转换； 3. 字符串介绍；字符串的输出/输入；下标和切片；字符串常见操作； 4. 列表的操作；元组操作；字典操作 | ||||||||
| 函数 | 1. 函数的概念；函数的定义和调用；函数的文档说明； 2. 函数参数；函数的返回值； 3. 种函数的类型；函数的嵌套调用； 4. 局部变量；全局变量； 5. 函数应用：学生管理系统（函数版）； 6. 引用；函数参数；递归函数；匿名函数； | ||||||||
| 文件操作 | 1. 文件介绍；文件的打开与关闭；文件的读写； 2. 应用练习：文件拷贝； 3. 文件的随机读写定位概念的理解； 4. 文件重命名、删除； 文件夹的相关操作； 5. 应用练习:批量修改文件名； 6. 文件应用:学生管理系统(文件版)； | ||||||||
| 面向对象 | 1. 面向对象编程介绍；类和对象；类的定义； 2. 创建对象；魔法方法；self； 3. 保护对象的属性；__del__()方法； 4. 单继承；多继承；重写方法以及调用被重写的方法；多态；类属性和实例属性； | ||||||||
| 设计模式与异常处理 | 1． 工厂模式；单例模式；__new__()方法； 2. 异常；捕获异常；异常的传递；自定义异常；异常处理中抛出异常； | ||||||||
| 模块 | 1. 模块制作；模块发布； 2. 模块安装；模块使用； 3. import 语句；from…import 语句；rom…import* 语句; | ||||||||
| 银行ATM模拟程序 | 1. 项目分析与设计； 2. 银行卡类，主要用来存储账户信息，包括卡号、密码、用户名、余额四个属性，另外写了一个构造方法。 3. ATM机类，主要用来查询和修改银行卡的信息，写了五个方法，以银行卡类的对象作为参数，实现银行卡查询（包括卡号、密码、用户名、余额）、存款（银行卡余额增加）、取款（银行卡余额减少）、修改银行卡密码、退卡（退出程序）等功能； | ||||||||
| 第二阶段：python和Linux编程 | |||||||||
| 主讲内容 | 技术要点 | ||||||||
| Linux基本命令 | 1. shell操作；文件和目录；文件属性修改命令；查找与检索命令； 2. 磁盘管理；压缩包管理；进程管理；用户管理；网络管理； 3. 其他命令；常用服务器ftp/ssh/samba；编辑器vim/sublime/gedit； 4. gcc工具链；ubuntu软件安装与卸载； 5. RedHat软件安装与卸载；centOS软件安装与卸载； | ||||||||
| 网络编程与多任务 | 1. 多任务-进程；多任务-协程；多任务-线程 ； 2. 网络-udp；网络-tcp；收发文件夹； 3. 网络协议与数据包解析; | ||||||||
| 实战项目：mini-web服务器 | 1. web服务器的运行原理、MySQL数据库操作和设计； 2. 元类对数据库封装的设计思想； 3. 并发服务器模型；静态页面；正则表达式解析； 4. 动态页面；log日志；数据库mysql应用；数据库mysql应用； 5. mysql与python交互；mysql的ORM实现；mini-web服务器框架集成； 6. 项目验收与总结； | ||||||||
| 第三阶段：web开发 | |||||||||
| 主讲内容 | 技术要点 | ||||||||
| 静态页面 | 1. html入门；css入门；css； 2. css； | ||||||||
| 动态页面 | 1. JavaScript编程；DOM操作； 2. JQuery；JQuery； 3. JQuery； 4. 项目：电商页面综合； | ||||||||
| Django框架开发 | 1. Django入门；Django模型； 2. Django视图； 3. Django模板；Django常用； | ||||||||
| 项目：电商平台 | 1. GIt版本控制；Redis开发； 2. 购物电商平台项目编码； 3. Django第三方模块； 4. Nginx配置和uWSGI部署； | ||||||||
| Flask web框架 | 1. Flask入门；模板与表单； 2. 数据库；第三方扩展和部署； | ||||||||
| 公众号开发 | 1. 公众号类别；开发原理； 2. 服务器验证； 3. 公众号接收与发送消息； 4. 公众号菜单；jssdk包开发； | ||||||||
| 项目：租房网o2o | 1. RESTful接口开发； 2. 移动端Web生活类o2o项目编码； | ||||||||
| 第四阶段：爬虫开发 | |||||||||
| 主讲内容 | 技术要点 | ||||||||
| 爬虫开发 | 1. 爬虫知识体系和urllib2库基本使用；urllib2与Requests模块； 2. 结构化数据和非结构化数据提取；多线程爬虫+Selenium+PhantomJS； 3. 定向抓取互联网中领域的海量信息； 4. 数据分析,清洗数据,进行数据分析和挖掘； | ||||||||
| Mongodb应用开发 | 1. 基本使用增删改查；聚合操作； 2. 备份和恢复； 3. Mongodb和python交互； | ||||||||
| Scrapy框架 | 1. 配置安装、入门案例； 2. Scrapy Shell； 3. item Pipline、Spider； 4. CrawlSpider； 5. Downloader Middlewares； 6. Settings； | ||||||||
| Scrapy-redis分布式组件 | 1. Scrapy-redis提供了下面四种组件（components）：(这四个模块都要做相应的修改)； 2. Scheduler； 3. Duplication Filter； 4. Item Pipeline； 5. Base Spider； | ||||||||
| 实战项目：IT桔子分布式爬虫 | 1. IT桔子是关注IT互联网行业的结构化的公司数据库和商业信息服务提供商； 2. IT桔子致力于通过信息和数据的生产、聚合、挖掘、加工、处理，帮助目标用户和客户节约时间和金钱、提率，以辅助其各类商业行为，包括风险投资、收购、竞争情报、细分行业信息、国外公司产品信息数据服务等； 3. 需求：运用分布式爬虫，实现规模化数据采集。采集页面下所有创业公司的公司信息: | ||||||||
| 第五阶段：人工智能（机器学习、深度学习） | |||||||||
| 主讲内容 | 技术要点 | ||||||||
| 数学基础 | 1. 微积分与概率论基础； 2. 线性代数与矩阵运算； 3. 数理统计与参数估计； 4. 凸优化基础； 5. 梯度下降和拟牛顿、大熵模型； | ||||||||
| 数据分析 | 1. 科学计算numpy、pandas； 2. 分析策略；数据可视化matpalotlib； 3. 自然语言处理NLTK； | ||||||||
| 机器学习 | scikit-learn；机器学习与特征工程； 分类算法；回归与非监督学习。 1 .numpy数据处理Ipython入门、numpy导入、ndarray属性与基本操作 2. pandas 什么是Series、什么是DataFrame、DataFrame的数据丢失处理、pandas层次化索引、pandas 拼接操作、美国各州人口数据分析、pandas数据处理、pandas绘图函数、pandas读取数据、学生使用pandas练习数据处理 3. scipy scipy安装、scipy 高数积分、scipy实现登月图片消噪、scipy图像处理ndimage、pandas 透视表和交叉表 ； 4. matplotlib 图像的灰度化处理、 matplotlib风格和样式 、matplotlib基础知识、matplotlib四图； 5. KNN算法 KNN算法原理、KNN回归案例、KNN入门案例、KNN分类案例； 6. 线性回归&逻辑斯蒂回归算法 导数回顾、实例糖尿病的线性回归、岭回归与Lasso回归、线性回归原理、矩阵的回顾、逻辑斯蒂回归算法； 7. 决策树算法&朴素贝叶斯算法 决策树原理、贝叶斯原理、决策树实例、贝叶斯实例； 8. SVM支持向量机&聚类k-means算法.SVM原理、K-Means算法原理、SVM 实例、K-Means算法实际应用案例 | ||||||||
| 机器学习项目 | 算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家入门机器学习。选择经典案例基于真实数据集，从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估，完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。使用pandas进行数据的预处理和分析，使用matplotlib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立 实战案例： 1.人脸识别； 2.手迹识别； 3.预测年收入； 4.自动脸补全； 5.使用聚类手写数字识别； 6.汽车车牌识别； | ||||||||
| 深度学习 | 1. TensorFlow框架开发； 2. Tensorflow IO操作； 3. 神经网络基础、全连接神经网络与实现； 4. 卷积神经网络网络与实现； 5. 项目：图像识别； | ||||||||
| 深度学习项目实战 | 基于深度学习火Tensorflow框架实战，结合案例演示如何应用框架构造神经网络模型并完成案例任务 使用深度学习框架从零开始完成人脸检测，验证码识别，人脸关键点定位，垃圾邮件分类，图像风格转换，AI自己玩游戏等。对于每一个项目实战，从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开分析与评估。 提供所涉及的所有数据，代码以及PPT，方便大家动手进行项目实践！ | ||||||||
| 第六阶段：自动化运维 | |||||||||
| 主讲内容 | 技术要点 | ||||||||
| LAMP 环境编译及 Apache 配置 | 1. LAMP 环境编译； 2. Apache 基本选项及应用案例； 3. 弹性云计算； 4. 云存储； 5. 云数据库； | ||||||||
| Nginx 服务 | 1. LNMP 安装与管理； 2. FastCGI 模式； 3. 修改 Nginx 配置文件； 4. 配置 Nginx 虚拟主机； 5. 负载均衡技术； 6. Nginx 反向； 7. 模块设置； | ||||||||
| iptables 防火墙 | 1. 防火墙概述； 2. TCP_wrappers 防护机制； 3. iptables 防火墙语法； 4. 常用防火墙脚本； 5.将 iptables 作为 NAT 路由器； | ||||||||
| Ansible | 1. Ansible 简介； 2. 安装配置与运行； 3. Ansible 使用； 4. Ansible-API 的使用； | ||||||||
| 自动化运维工具SaltStack | 1. saltstack 介绍； 2. saltstack 安装运行； 3. saltstack 的使用； 4. saltstack API 使用； | ||||||||
| Docker自动化管理平台开发 | 1.Docker介绍、安装与基本使用； 2.Docker API介绍与调用； 3.通过API对docker镜像库、docker contoiner进行管理； 4.通过web管理所有docker contoiner的增删改查及； 5.状态监测与监控系统对接实现docker容器状态的监测； | ||||||||
| 运维综合实战：saltstack与 docker结合构建高可用和自动发现服务 | 架构说明：管理员在salt-master端使用python程序启动容器，向redis注册信息，包括容器名字、IP、端口等。master端会根据这个信息实时生成pillar数据，再根据相应的states文件，就能定期更新haproxy配置和reload服务。 | ||||||||
监控系统需求 1.可监控常用系统服务、应用、网络设备等 2.一台主机上可监控多个不同服务、不同服务的监控间隔可不同 3.同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可不同 4.可以批量的给一批主机添加、删除、修改要监控的服务 5.告警： 不同的服务 因为业务重要程度不同，如果出了问题可以设置不同的报警可以特定的服务或告警的事件通知给特定的用户告警的升级设定 6.历史数据 的存储和优化 实现用少的空间占用量存储多的有效数据如何做到1s中之内取出一台主机上所有服务的5年的监控数据？ 7. 数据可视化，如何做出简洁美观的用户界面？ 8.如何实现单机支持5000+机器监控需求？ 9.采取何种通信方式？主动、被动？ 10.如何实现监控服务器的水平扩展？
架构说明：管理员在salt-master端使用python程序启动容器，向redis注册信息，包括容器名字、IP、端口等。master端会根据这个信息实时生成pillar数据，再根据相应的states文件，就能定期更新haproxy配置和reload服务。
点击率预估是广告技术的核心算法之一，它是很多广告算法工程师喜爱的战场。广告的价值就在于宣传效果,点击率是其中直接的考核方式之一,点击率越大,证明广告的潜在客户越多,价值就越大,因此才会出现了刷点击率的工具和技术。通过对于点击量的评估，完成对于潜在用户的价值挖掘
邮件主要可以分为有效邮件和垃圾邮件两大类，有效邮件指的邮件接收者有意义的邮件，而垃圾邮件转指那些没有任何意义的邮件，其内容主要包含赚钱信息、成人广告、商业或者个人网站广告、电子杂志等，其中垃圾邮件又可以发为良性垃圾邮件和恶性垃圾邮件，良性垃圾邮件指的就是对收件人影响不大的信息邮件，而恶性垃圾邮件指具有破坏性的电子邮件，比如包含病毒、等恶意程序的邮件。垃圾邮件过滤主要使用使用机器学习、深度学习等相关算法，比如贝叶斯算法、CNN等，识别出所接收到的邮件中那些是垃圾邮件。
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