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| 課程階段 | 課程簡介 | 課程內容 |
第一階段Python開發基礎 |
Python開發環境 Python基本語法 文件操作 面向對象編程 設計模式 異常處理 模塊 |
認識python；開發環境pycharm 注釋；變量以及類型；標識符；輸出/輸入； 控制語句使用思路、運算符；數據類型的轉換； 字符串介紹；字符串的輸出/輸入；下標和切片；字符串常見操作； 列表的操作；元組操作；字典操作 函數的概念；函數的定義和調用；函數的文檔說明； 函數參數；函數的返回值； 種函數的類型；函數的嵌套調用； 局部變量；全局變量； 函數應用：學生管理系統（函數版）； 引用；函數參數高級；遞歸函數；匿名函數； 文件介紹；文件的打開與關閉；文件的讀寫； 應用練習：文件拷貝； 文件的隨機讀寫定位概念的理解； 文件重命名、刪除； 文件夾的相關操作； 應用練習:批量修改文件名； 文件應用:學生管理系統(文件版)； 面向對象編程介紹；類和對象；類的定義； 創建對象；魔法方法；self； 保護對象的屬性；__del__()方法； 單繼承；多繼承；重寫方法以及調用被重寫的方法；多態；類屬性和實例屬性； 工廠模式；單例模式；__new__()方法； 異常；捕獲異常；異常的傳遞；自定義異常；異常處理中拋出異常； 模塊制作；模塊發布； 模塊安裝；模塊使用； import 語句；from…import 語句；rom…import* 語句; |
第二階段Python開發進階 |
LINUX操作系統使用 Python GUI編程 Python網絡編程 多進程、多線程 Python訪問數據庫 Python函數式編程 錯誤、調試和測試 實戰項目：模擬銀行ATM取款機/騰訊QQ即時聊天程序 |
shell操作；文件和目錄；文件屬性修改命令；查找與檢索命令； 磁盤管理；壓縮包管理；進程管理；用戶管理；網絡管理； 其他命令；常用服務器ftp/ssh/samba；編輯器vim/sublime/gedit； gcc工具鏈；ubuntu軟件安裝與卸載； RedHat軟件安裝與卸載；centOS軟件安裝與卸載； 多任務-進程；多任務-協程；多任務-線程 ； TCP/UDP服務端客戶端軟件開發，能夠實現ftp、http服務器，開發郵件軟件,收發文件夾； 網絡協議與數據包解析; MySQL數據庫操作和設計； 能夠自己建立數據庫，表，并進行基本數據庫操作； 掌握非關系數據庫MongoDB的使用，掌握Redis開發； mysql與python交互； 項目驗收與總結； |
第三階段Python Web開發 |
Web前端技術 Django框架開發 Flask web框架 多進程、多線程 Python訪問數據庫 Python函數式編程 錯誤、調試和測試 實戰項目：電商平臺、租房網 |
HTML、CSS入門 HTM5和CSS3 JavaScript編程，DOM操作 jQuery框架使用 Django入門；Django模型； Django視圖； Django模板；Django常用； Flask入門；模板與表單； 數據庫；第三方擴展和部署； SVN版本控制；Redis開發； 購物電商平臺項目編碼； Nginx配置和uWSGI部署； |
第四階段Python 爬蟲開發 |
爬蟲開發技術 Mongodb應用開發 Scrapy框架 Scrapy-redis分布式組件 實戰項目：電商數據平臺分布式爬蟲 |
爬蟲知識體系和urllib2庫基本使用；urllib2高級與Requests模塊； 結構化數據和非結構化數據提??；多線程爬蟲+Selenium+PhantomJS； 定向抓取互聯網中指定領域的海量信息； 數據分析,清洗數據,進行數據分析和挖掘； 基本使用增刪改查；聚合操作； 備份和恢復； Mongodb和python交互； 配置安裝、入門案例； Scrapy Shell； item Pipline、Spider； CrawlSpider； Downloader Middlewares； Settings； Scrapy-redis提供了下面四種組件（components）：(這四個模塊都要做相應的修改)； Scheduler； Duplication Filter； Item Pipeline； Base Spider； |
第五階段人工智能（機器學習、深度學習） |
數學基礎 數據分析 機器學習 實戰項目：機器學習項目 |
微積分與概率論基礎； 線性代數與矩陣運算； 數理統計與參數估計； 凸優化基礎； 梯度下降和擬牛頓、最大熵模型； 科學計算numpy、pandas； 分析策略；數據可視化matpalotlib； 自然語言處理NLTK； scikit-learn；機器學習與特征工程； 分類算法；回歸與非監督學習。 numpy數據處理Ipython入門、numpy導入、ndarray屬性與基本操作 pandas 什么是Series、什么是DataFrame、DataFrame的數據丟失處理、pandas層次化索引、pandas 拼接操作、美國各州人口數據分析、pandas數據處理、pandas繪圖函數、pandas讀取數據、學生使用pandas練習數據處理 scipy scipy安裝、scipy 高數積分、scipy實現登月圖片消噪、scipy圖像處理ndimage、pandas 透視表和交叉表 ； matplotlib 圖像的灰度化處理、 matplotlib風格和樣式 、matplotlib基礎知識、matplotlib四圖； KNN算法 KNN算法原理、KNN回歸案例、KNN入門案例、KNN分類案例； 線性回歸&邏輯斯蒂回歸算法 導數回顧、實例糖尿病的線性回歸、嶺回歸與Lasso回歸、線性回歸原理、矩陣的回顧、邏輯斯蒂回歸算法； 決策樹算法&樸素貝葉斯算法 決策樹原理、貝葉斯原理、決策樹實例、貝葉斯實例； VM支持向量機&聚類k-means算法.SVM原理、K-Means算法原理、SVM 實例、K-Means算法實際應用案例 算法與項目相結合，選擇經典kaggle項目，從數據預處理開始一步步代碼實戰帶大家快速入門機器學習。選擇經典案例基于真實數據集，從數據預處理開始到建立機器學習模型以及效果評估，完整的講解如何使用python及其常用庫進行數據的分析和模型的建立。使用pandas進行數據的預處理和分析，使用matplotlib進行可視化的展示以及基于scikit-learn庫的機器學習模型的建立 實戰案例： 人臉識別； 手跡識別； 預測年收入； 自動臉補全； 使用聚類手寫數字識別； 汽車車牌識別； |
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