為什么企業需要Python+核心編程開發？
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網站開發過程中python擁有完善的web服務器交互功能
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基于pytyon可視化應用開發
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利用python實現數據推薦功能
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數據分析工作中，應用python快速開發快速驗證，分析數據得到結果
Python+核心編程開發讓學習者完美蛻變！
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想掌握Django Web框架技術
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想進階成Python高級開發工程師
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想掌握Python數據分析算法
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想掌握Python 基礎函數及參數設置
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想掌握Python實現數據推薦方法
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想掌握Python標準庫知識內容
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有基礎工作壓力大想提升
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未來工作中會頻繁涉及到Python應用
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有基礎工作壓力大想提升
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C開發出身想深入學習Python技術
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剛畢業，就業信心不足
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簡單易學并且容易得到高薪
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掌握常用的Python可視化工具
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熟練Python+可視化技術能獲得高薪職位
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想掌握Python基礎可視化庫應用技術，以便于生成可定制性強、簡單易用、達到出版質量級別的圖形
Python+核心編程更適合以下人群！
- 計算機專業學生
- 開發工程師
- 運維工程師
- 數據庫工程師
- 數學專業學生
Python+核心編程及可視化界面開發讓你更有競爭力！
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想進大廠學歷專業沒有優勢
數據可視化在一線互聯網企業已經廣泛應用于銷售、運營乃至技術崗位。 熟練掌握數據可視化技術，不僅可以有效拓寬就業渠道，更能在硬件條件不占優的情況下，以綜合實力贏得offer。
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提升在公司中的競爭力
可視化技術是互聯網/互聯網+的企業目前急需的綜合技能技術人才之一，無論是開發崗位還是運維人員，可視化界面應用在工作中的比重都講逐步提升。
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更好的職業前景
可視化技術在互聯網行業90%以上的使用比例，最典型的就是以BAT為首的優質企業。
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更多的工作機會
數據可視化作為一種常規營銷技能，正逐步擴展到金融、通信、生產制造、快速消費品零售、物流運輸、醫療、政府等行業。
學習Python+核心編程，你是否也有這些疑慮？
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01. 零基礎能學么？
Python由于內置功能強大，語言簡單即便零基礎學習難度也不大。只需在有經驗教師指導下，按部就班學習Python的基本語法、模塊和函數、內置數據結構等知識，掌握后完成如：Django網頁開發框架，及可視化界面開發難度并不是很大。
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02. 課程結束之后，遇到問題，是否還可以咨詢老師？
如果是在課程期外進行知識復盤中遇到問題，可以在授課微信群中進行提問。 如果是在工作中遇到困難，可以申請免費技術咨詢服務。
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03. 學習課程能找好工作嗎？
Python核心開發和可視化開發技術不僅被BAT等巨頭企業所熱衷，而且市場應用非常廣泛。熟練掌握調試及運維技能的學員，深受IT、金融、通信、電力、國防、軍工、交通、煙草、稅務、等行業的認可。
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04. 課程涉及內容太多 這么多知識一下怕掌握不了！
首先做到認真預習，上課認真聽講，課程設計初衷希望學員能通過在中培的學習，最大限度的掌握Python基礎知識及數據可視化開發技術，所涉及的重要知識點。老師在課堂上會有所側重的進行演練，同時需要學員課余時間認真復盤，積極和老師溝通交流。
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05. 技術前景怎么樣？
作為熱門專業技術人才，掌握python+核心編程及可視化界面開發，有兩年以上工作經驗的學員，月薪資在15-30K不等
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06. 針對有基礎學員，該課程提升空間大嗎？
整個課程編纂是完全動態化進行，隨著數據庫/應用及操作系統的升級優化。會第一時間安排教程的更新。
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07. 課程中相對比較難掌握內容是什么？
Django Web框架、實現數據推薦功能。
Python+核心編程及可視化界面開發課程大綱
| DAY 1 上午 | Python 函數與類 |
| 1.PyCharm環境搭建與GIT使用 2.變量、常量、邏輯語句介紹 3.數據結構之 List、Set、Tuple、Dict 4.缺省參數、可變參數、關鍵字參數 5.Lambda函數、遞歸函數 6.函數的封裝與隨機數生成器 7.Python面向對象編程(封裝、繼承、多態) 8.模塊、包、Python標準庫介紹 |
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| DAY 1 下午 | Scrapy框架實踐 |
| 1.Http協議理論介紹 2.Scrapy介紹與環境搭建 3.框架結構與工作原理介紹 4.網頁數據解析之xpath 5.Selenium與“幻影”瀏覽器-PhantomJS 6.動態IP設置與反爬蟲技術 7.豆瓣電影站點爬取實踐 8.分布式爬蟲與數據入庫實現 |
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| DAY 2 上午 | Python常用科學庫 |
| 1.Numpy科學庫介紹 2.數組的索引和切片 3.數組的運算 (排序、通用函數、統計運算) 4.數組的存取操作 5.綜合案例：圖像變換 6.Pandas數據結構 (Series,DataFrame) 7.數據運算（算術、排序、分組） |
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| DAY 2 下午 | Python數據可視化 |
| 1.Matplotlib庫 2.Seaborn可視化庫介紹 3.常用的數理統計公式介紹 4.直方圖、餅圖 5.折線圖、散點圖 6.高級圖表 (散點圖、箱線圖、云圖) 7.采用可視化實現銀行客戶畫像 |
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| DAY 3 上午 | 常見分析算法介紹 |
| 1.歐式距離與K-近鄰算法介紹 2.數據清理、特征值分析 3.Train_test_split分割訓練集與測試集 4.模型訓練與超參數介紹 5.交叉驗證與網格搜索 6.K-近鄰實現就近酒店入住推薦系統 |
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| DAY 3 下午 | Python + Hadoop數據推薦 |
| 1.數據三種形態與分布式數據庫 2.Hadoop安裝與啟動 3.Python + MapReduce編程實戰 4.Hadoop中的Shuffle與Sort原理應用 5.MapReduce架構分析 6.電影相似度原理分析 7.Python + Hadoop編寫電影推薦代碼 |
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