重庆巴南区Python培训哪里有
Python+人工智能
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有丰富和强大的库，所以常被称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）
很轻松地联结在一起。IEEE发布2018年编程语言排行榜中：Python高居首位。
课程内容：
一阶段：Python开发基础
第二阶段：Python全栈开发
第三阶段：网络爬虫
第四阶段：数据分析+人工智能
第五阶段：就*指*
课程特色：
三分理论+七分实战，学完之后相当于拥有2年的实战工作经验。
八大福利制度：免费食宿、免息贷款、工作服务、个人培训损失险、免费试学、交通补助、网课赠送、免费重修。
学习内容：
（1）Python开发基础
基础语法：Python简史、应用场景；Python当前发展、开发环境搭建 注释、输入和输出、变量与常量、Python数据类型、类型转换、运算符和表达式、条件控制语句 循环语句、break和continue控制语句、循环嵌套 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 列表、深拷贝/浅拷贝、元组、字典、集合操作、推导式 函数的概念、函数的定义和调用；函数参数、关键字参数、不定长参数；函数的返回值、函数的嵌套调用、函数应用案例、递归函数、匿名函数；变量作用域、全局变量和局部变量、命名空间、闭包 异常概述、Try/except、Finally、Raise、with语句 Python模块基本使用、搜索路径、DIY自己的模块、包、常用模块 前期通过学习常量变量的使用，运算符的使用，流程控制的使用，函数的定义和使用，容器处理方法，字符串处理方法，日期时间处理方法等，掌握Python编程语言基础内容；中期主要涉及OOP基础知识，学习后应该能自己处理OOP问题，具有初步软件工程知识并树立模块化编程思想面向对象与设计模式 ：面向对象编程介绍、类和对象、类的定义、对象的创建、self的作用、对象成员访问控制权限 单继承、多继承；实例属性和类属性；多态 魔法函数概述、构造类魔法函数、运算类魔法函数 装饰器、修饰符、迭代器、生成器 单例模式、策略模式、观察者模式
文件系统 ：文件介绍、文件的打开与关闭、文件的读写
网络编程： 网络通信过程及tcp协议、udp协议、**协议；套接字、数据报套接字编程、广播和组播；poll方法和epoll方法
多任务： 进程、进程池、进程内的通信；GIL全局解释锁、线程、多线程数据同步、互斥锁、死锁、ThreadLocal、异步、协程
数据结构+算法： 数据结构的存储方式、逻辑结构与物理结构；线性表、线性表的顺序存取和链式存取、双向链表；栈和队列、循环队列；树、二叉树、满二叉树、构建二叉搜索树 查找算法：二分法查找；排序算法：冒泡排序、直接插入排序、选择排序、排序
（2）Python全栈开发
静态页面： HTML简介、基本语法、常用标签、表单元素 CSS简介、基本语法、选择器、常用样式、DIV+CSS布局 HTML5简介、视频、音频、HTML5表单；CSS3简介、常用样式
页面框架：JavaScript简介、基本语法、变量、数据类型、运算符、流程控制、函数、数组、DOM操作、BOM操作、事件编程、内置对象、正则表达式等 jQuery简介、基本语法、常用选择器、jQuery事件、jQuery操作DOM、jQuery遍历、 Ajax、jQuery操作HTML、CSS，jQuery遍历等 Vue.js基础、模块化、单文件组件、路由、与服务器通信、状态管理、单元测试、生产发布
数据库： Mysql简介、常用操作、设计及复杂查询、事务、存储过程、触发器、日志、数据恢复、mysql优化、Python操作mysql
Linux操作系统 ：常见Linux操作系统的介绍、Ubuntu操作系统使用、Ubuntu软件安装与卸载 文件和目录操作命令、文件属性修改命令、查找与检索命令、压缩包管理、其他命令、常用服务器ftp/ssh、编辑器vim/sublime/gedit/pycharm服务器集群架构 Docker、Nginx、集群、高可用网络、keepalive、zookeeper
(3)网络爬虫:
爬虫与数据 :爬虫原理与数据爬取；B/S和C/S架构；Get/Post请求模式；网络请求模块：urllib和requests；代理服务器和伪造网络请求头；加密数据破解 结构化数据与非结构化数据提取、Fiddler代理器 数据提取模块：正则、xpath 反爬虫策略；Selenium/PhantomJS；模拟用户行为：登录状态、按钮点击、JS页面元素获取等操作 可掌握的核心能力
Scrapy框架: Scrapy框架原理；自定义数据模型、请求中间件；爬虫去重；日志；下载中间件结合Selenium；代理服务器
Mongodb+Redis :Mongodb简介、安装、常见操作、*特性以及在Python中操作Mongodb代码实现
Scrapy-redis框架 :爬虫分布式原理解析；Scrapy-redis分布式组件；定制化的爬虫采集系统；处理数据的抓取和解析存储
数据分析-模块学习 :Numpy数值计算基础、Pandas统计分析、获取数据与特征工程、模型训练
数据分析-数据清洗 :检测处理重复、缺失、异常值；离散化连续型数据；特征选择、构建新特征等特征工程方法；熟悉数据预处理方法
数据分析-特征工程和结果可视化 :Python绘图基本语法、参数设置、分析特征内部数据分布与分散情况；掌握常用的几种Python可视化的方法
python数据分析部分
1. 如何利用SciKit包训练一个简单的线性回归模型
利用linear_model.LinearRegression()函数
# Create linear regression object
regr = linear_model.LinearRegression()
# Train the model using the training sets
regr.fit(data_X_train, data_y_train)
2. 例举几个常用的python分析数据包及其作用
数据处理和分析：NumPy, SciPy, Pandas
机器学习：SciKit
可视化： Matplotlib, Seaborn
3. 如何利用Numpy对数列的前n项进行排序
使用argsort()函数：x[x [: n-1].argsort ()]
4. 如何检验一个数据集或者时间序列是随机分布的
画lag plot(Correlogram：相关图)，如果图上的点呈散乱分布，则为随机
5. 在python中如何创建包含不同类型数据的dataframe
利用pandas包的DataFrame函数的serias创建列然后用dtype定义类型：
df = pd.DataFrame({'x': pd.Series(['1.0', '2.0', '3.0'], dtype=float), 'y': pd.Series(['1', '2', '3'], dtype=int)})
6. Pandas中使用的标准数据缺失标志是什么
NaN
7. 描述numpy array比python list的优势
a. numpy array比python list更紧凑，存储数据占的空间小，读写速度快。(这是由于python list储存的是指向对象(至少需要16个字节)的指针(至少4个字节);而array中储存的是单一变量(比如单精度浮点数为4个字节，双精度为8))
b. array可以直接使用vector和matrix类型的处理函数，非常方便。
8. 如何检验numpy的array为空
使用size函数， 比如
a = np.array([])print a.size # 0
9. 如何检验pandas dataframe为空?
使用empty函数
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