哪些人適合學(xué)習(xí)Python？
我是小白
自制力強(qiáng)，學(xué)習(xí)態(tài)度好，想要獲得高薪。

偏愛(ài)前端開(kāi)發(fā)
不想局限于H5，想做WEB前端高級(jí)開(kāi)發(fā)工程師。

偏愛(ài)全棧
想做全棧開(kāi)發(fā)工程師，立志做全能型人才。

大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)AI
大數(shù)據(jù)相關(guān)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生或人員，想轉(zhuǎn)行做人工智能。

Python有哪些優(yōu)勢(shì)？
簡(jiǎn)單
Python是一種代表簡(jiǎn)單主義思想的語(yǔ)言。

開(kāi)發(fā)效率高
Python的開(kāi)發(fā)效率高，是Python 的主要優(yōu)勢(shì)。

易學(xué)
因?yàn)镻ython有極其簡(jiǎn)單的說(shuō)明文檔，因此Python極其容易上手。

應(yīng)用領(lǐng)域廣
Python在Web開(kāi)發(fā)、服務(wù)軟件開(kāi)發(fā)等多方面也都有著廣泛的應(yīng)用，并具有突出優(yōu)勢(shì)。

課程詳情：
階段一
學(xué)習(xí)運(yùn)算符與表達(dá)式、垃圾回收機(jī)制、函數(shù)式編程、類(lèi)和對(duì)象、Git操作；掌握：Python內(nèi)存管理、引用計(jì)數(shù)、函數(shù)式編程定義、高階函數(shù)、遞歸、學(xué)生信息錄入、刪除、修改、成績(jī)排序、存儲(chǔ)等功能。

階段二
學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)基礎(chǔ)、Scrapy框架、Linux & 數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)；掌握：Mysql高級(jí)查詢(xún)、單表、多表、子查詢(xún)、分頁(yè)、聯(lián)表、視圖、函數(shù)、觸發(fā)器、索引、優(yōu)化；pipeline的介logging模塊的使用、構(gòu)造請(qǐng)求、item的介紹使用、debug信息的認(rèn)識(shí)、scrapy shell、scrapy settings存儲(chǔ)過(guò)程、事務(wù)。

階段三
學(xué)習(xí)Excel數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)分析工具Numpy、數(shù)據(jù)分析工具Pandas、數(shù)據(jù)可視化工具matplotlib；掌握：ndarray對(duì)象、索引和切片、組合與拆分、數(shù)據(jù)類(lèi)型、Pandas定義、Pandas功能、Pandas的安裝、Tableau圖表分析、Tableau地圖繪制與 圖像、Tableau高級(jí)圖表類(lèi)型。

階段四
學(xué)習(xí)Scikit-Learn機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)；掌握：掌握機(jī)器學(xué)習(xí)常用回歸、分類(lèi)以及聚類(lèi)算法原理及API使用；掌握機(jī)器學(xué)習(xí)算法超參數(shù)優(yōu)選方法，并訓(xùn)練模型；掌握深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow的原理及常用API的使用；掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)及原理；在數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)之上進(jìn)一步增加核心競(jìng)爭(zhēng)力；邁進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘和人工智能大門(mén),掌握必備的入門(mén)條件。

Python人工智能課程特色：
起點(diǎn)高
從Python起步，起步就瞄準(zhǔn)人工智能。

技術(shù)熱
緊跟Python及大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)。

定位準(zhǔn)
課程取材于企業(yè)一線(xiàn)的真實(shí)需求 , 符合企業(yè)對(duì)熱門(mén)技術(shù)的需求。

前景廣
物聯(lián)網(wǎng) / 云計(jì)算 / 大數(shù)據(jù)…越來(lái)越多的行業(yè)都需要人工智能。