Python+人工智能就业班课程大纲 |
所处阶段 | 主讲内容 | 技术要点 | 学习目标 |
第二阶段：
python和Linux
高级编程 | Linux系统应用 | Linux发展历史、Ubuntu操作系统介绍与使用、Linux命令使用、常用ssh/ftp服务器安装与配置、vi/vim编辑器使用 | 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与MySQL之间的数据交互；
5.掌握正则表达式语法规则以及Python处理正则表达式的re模块,能够实现对字符串进行复杂模式匹配；
6.掌握web服务器的工作流程,以及web框架的实现原理。
可解决的现实问题:
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。
市场价值:
熟练掌握Python技术和常见网络协议,可满足企业开发的初级需求,根据市场反馈数据看,薪资普遍在6000-8000元/月。 |
网络编程 | 网络通信技术介绍、IP地址介绍、端口概念介绍、基于UDP通信技术相关接口、基于TCP通信技术相关接口、TCP3次握手和4次挥手概念、TCP/IP协议概念 |
并发编程 | 并发技术介绍、多线程并发技术相关接口、线程同步与互斥锁、线程同步与互斥锁、死锁介绍、进程的概念以及状态、多进程并发技术相关接口、进程间通信技术、进程池概念及应用、迭代器及生成器概念及语法、协程并发技术介绍、yield关键字用法、协程-greenlet介绍与使用、协程-gevent介绍与使用 |
正则表达式 | 正则表达式理论知识、正则表达式语法规则、re模块的使用 |
数据库编程 | 数据库理论知识、MySQL数据库基本使用、MySQL查询、MySQL与Python的交互、MySQL高级话题、SQL-分组查询、SQL-分页查询、SQL-连接查询、自关联、SQL-子查询、Python与MySQL的交互、MySQL视图、MySQL事务、MySQL索引、MySQL用户管理 |
Python语法进阶 | GIL(全局解释器锁)、深拷贝和浅拷贝话题、私有化、import模块导入问题剖析、再议封装、继承、多态、多继承以及MRO顺序、回顾静态方法、类方法、property属性讲解与应用、魔术方法与属性、with上下文管理器、
面向对象程序设计强化理解、闭包、装饰器 |
项目：
mini-web服务器 | web服务器通信过程、HTTP协议、web服务器实现 |
项目：
mini-web框架 | WSGI协议、Mini-web框架实现 |
第三阶段：
前端开发 | html与css | html概述及基本结构、html标签及布局入门、css载入方式、css选择器、css属性入门、css基本布局演示、相对地址与绝对地址、列表及表单、盒子模型、css显示属性、css元素溢出、表格、定位、css权重 | 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。
可解决的现实问题：
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；
3、掌握当前市场流行的前后端分离的开发模式中所用的前端框架。
市场价值：
前端作为web网站开发的半壁江山，全栈工程师必备技能，8000-12000月。 |
| JavaScript
| 变量、数据类型及基本语法规范、函数、条件语句、获取元素方法及操作元素、事件属性及匿名函数、综合实例、数组及操作方法、循环语句、字符串及操作方法、调试程序的方法、定时器、变量作用域、封闭函数 |
| jQuery
| jquery选择器、jquery样式操作、绑定click事件、jquery动画、jquery特殊效果、jquery链式调用、jquery属性操作、jquery循环、jquery事件、表单验证、事件冒泡及事件委托、Dom操作、javascript对象、json和ajax请求 |
Vue.js框架 | vue.js简介及基本概念、Vue.js模板语法、计算属性和侦听属性、Class与Style绑定、条件渲染、列表渲染、事件处理、表单输入绑定、过滤器、实例生命周期、数据交互、ES6语法、vue组件、vue单文件组件、vue组件开发自动化工具、生成vue单页面应用项目目录、组件嵌套、路由、数据请求及跨域、打包上线 |
第四阶段：
Web开发 | Flask框架 | Flask框架介绍、路由定义及视图函数、Cookie及Session、Jinja2模板语言、ORM与数据库、CSRF攻击与防御、蓝图、单元测试 | 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。
可解决的现实问题：
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。
市场价值：
web全栈工程师，独立开发前端和后端业务，10000-20000。 |
项目：
新经资讯网 | Redis缓存、Git源代码管理、常见web网站开发逻辑、前后端不分离模式、Flask-Session使用、图片验证码、容联云短信验证码、七牛云存储、后台新闻管理、Gunicorn+Nginx部署 |
Django框架 | Django框架介绍、Django模型、ORM及数据库操作、视图及模板、Django中间件、DjangoRESTframework |
项目：
美多商城 | 购物电商平台项目编码、前后端分离模式、RESTful接口开发、vue组件、MySQL读写分离、Django高级第三方模块、FastDFS分布式文件系统、Celery异步操作、在线支付、Nginx+uWSGI部署 |
第五阶段：
数据处理 | 爬虫入门 | 爬虫相关工具、requests模块、数据的提取方法、xpath语法、lxml模块、多线程、多进程爬虫、线程池、协程池实现爬虫 | 可掌握的核心能力：
1、掌握爬虫的工作原理和实现流程；
2、掌握通用的反反爬的机制；
3、掌握mongodb数据库的应用；
4、可使用基础的模块实现数据采集；
5、可使用主流的爬虫框架实现数据采集；
6、能够自己造轮子实现爬虫框架；
7、掌握数据分析基本流程与步骤；
8、掌握数据挖掘的一般过程。
可解决的现实问题：
1、能够实现定向抓取互联网上的海量信息；
2、能够运用爬虫框架包括实现分布式爬虫；
3、能够根据具体需求，实现定制的爬虫框架；
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。
市场价值：
具备互联网数据采集的爬虫开发能力，市场薪资普遍在11000-25000 |
爬虫提高 | selenium实现动态网页的数据抓取、常见的反爬措施、mongodb数据库的基本使用、mongodb数据库的高级查询、mongodb的聚合操作、mongodb的索引和备份恢复、mongodb和python的交互、scrapy框架、scrapy_redis的分布式组件 |
项目 | 苏*商品数据爬虫、当*商品数据爬虫、京*商品数据爬虫、亚**商品数据爬虫、 |
爬虫框架开发 | 框架的基础结构、框架核心模块的封装、框架动态模块的加载、框架实现请求去重、框架中使用线程池、协程池、框架分布式的实现、框架实现增量式爬虫功能、框架实现断点续爬功能 |
电商广告推荐系统项目 | 用户点击流日志收集、用户画像建模、推荐对象画像建模、数据实时计算平台、数据离线计算平台、推荐算法模型、协同过滤算法
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第六阶段：
人工智能 | 数据挖掘 | 科学计算numpy、pandas、数据可视化matpalotlib、金融数据的
分析和处理 | 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。
可解决的现实问题：
1、从数据支持到策略开发；
2、实现自动交易策略；
3、深度学习模型的训练过程；
4、图像识别、检测任务。
市场价值：
具备可对数据进行初步分析和挖掘，进行机器学习建模或深度学习训练，根据市场反馈数据看，薪资普遍在15000-30000。 |
机器学习 | 特征工程、监督学习分类算法、监督学习回归算法、
非监督学习、Scikit-learn使用、模型选择与调优 |
项目：量化交易 | 历史数据、实时数据、股票数据指标、
多因子模型、量化交易策略、回测框架 |
深度学习 | TensorFlow框架开发；TensorflowIO操作；神经网络基础、全连接神经网络实现；卷积神经网络网络与实现；项目案例：验证码识别 |
图像识别 | 边缘检测；对象识别；特征点检测；分类检测训练 |
语音识别 | 读取音频数据；语音特征提取；语音信号生成；语音识别器 |
第七阶段：
面试强化 | 自动化运维 | shell基本语法及脚本开发规范、shell变量、表达式、shell脚本常见符号和命令、shell流程控制、shell编程综合演练、项目生命周期、代码发布流程、django项目生产环境部署、手工代码发布、简单脚本编写流程及提高、大型脚本编写流程及提高 | 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。
可解决的现实问题：
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。
复习和巩固所学知识，进行专题面试强化。 |
数据结构 | 算法复杂度、链表、桟和队列、排序、搜索 |
就业指导 | 简历撰写、模拟面试 |
发表于 2019-1-15 14:18:11
发表于 2019-1-15 14:18:12
