贵阳观山湖区哪里有Python培训机构
python自动化+Python全栈+爬虫+Ai=全能Python开发-项目实战式教学
阶段一：Python基础及语法
课程内容
Linux基本安装、使用、配置和生产开发环境配置
Python语言概述及发展，搭建Python多系统开发环境
Python内置数据结构、类型、字符及编码，流程控制
列表和元组，集合和字典精讲、文件操作、目录操作、序列化
装饰器、迭代器、描述器、内建函数，模块化、动态模块加载
面向对象和三要素、单双链表实现，运算符重载，魔术方法原理
Python的包管理，打包工具，打包、分发、安装过程
异常的概念和捕获、包管理、常用模块和库使用，插件化开发
并发与并行、同步与异步、线程、进程、队列、IO模型
实战操练：用项目管理git管理代码和持续集成开发
实战操练：用Python开发小应用程序
阶段二：Python网络编程及后台开发
课程内容
同步IO、异步IO和IO多路复用详解
C/S开发和Socket编程，TCP服务器端和客户端开发
TCP、UDP网络编程、异步编程、协程开发
Socketserver模块中类的继承，创建服务器的开发
算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、堆排序、树、图
Mysql安装使用，数据类型、DDL语句建库建表
数据库库、表设计思路及数据库开发
使用pymysql驱动，创建ORM，CRUD操作和事务
连接池实现和Python结合的后台开发
key-Value模型与存储体系介绍，多种nosql数据库
实战操练：开发基于C/S架构的web服务器
阶段三：前端开发及全栈可视化
课程内容
Html、Css、bootstrap入门到精通
浏览器引擎，同步、异步网页技术，前端开发技术解析
ES6常量变量、注释、数据类型、let和var
ES6函数及作用域、高阶函数、箭头函数、匿名函数
JS对象模型，字面式声明对象创建，旧式类定义
React比vue技术对比及优劣势解析
React框架介绍，组件、核心实战和应用
HTML5浏览器端多种持久化技术和store.js使用
蚂蚁金服React企业级组件ant design开发
React状态管理库Mobx应用，axios异步HTTP库使用
无状态组件、高阶组件、柯里化、装饰器、带参装饰器
实战：Todolist业务功能开发及可视化
阶段四：Web框架及项目实战
课程内容
web框架Django、Flask、tornado对比
从零开始实现类Flask框架、实现路由、视图等
实现类Flask、正则匹配、webbob库解析、字符串解析等
实现类Flask框架*路由分组、字典访问属性化等
实现Django开发环境搭建、ORM与数据库开发
实现Django模板语言、应用创建、模型构建
实现Django开发流程、创建应用、注册应用等
RESTful接口开发、React组件、MySQL读写分离等
前后端分离模式MySQL分库分表、Nginx+uWSGI部署
实战：实现多人博客系统项目，采用BS架构实现
实战：分类和标签、转发、搜索、点击量、点赞等**
阶段五：Python运维自动化开发
课程内容
Devops自动化运维技术框架体系、应用布局
任务调度系统设计，zerorpc及RPC通信实现，Agent封装与实现
mschedule通信消息设计和接口API
企业级CMDB系统，虚拟表实现，DDL设计与实现
实战：开源堡垒机jumpserver架构、安全审计、管理
自动化流程平台：流程模板定义、执行引擎实现、手动与自动流程
分布式监控系统设计与实现思路
全面讲解Git版本控制、脚本自动化管理、Git分支合并
实战：基于生产环境持续集成案例Jenkins+gitlab+maven
Python实现执行环境构建及代码测试示例
阶段六:分布式爬虫及数据挖掘
课程内容
爬虫知识体系与相关工具和数据挖掘结合分析
urllib3、requests、lxml等模块企业级使用
requests 模块模拟登录网站，验证，注册
Scrapy框架与Scrapy-Redis，实现分布式爬虫
Selenium模块、PhantomJS模块，实现浏览器爬取数据
selenium实现动态网页的数据抓取、常见的反爬措施
实战：Python 实现新浪微博模拟登陆，并进行数据分析
实战：爬取淘宝、京东、唯品会等电商网站商品
实战：某乎评价抓取和好评人群及价值信息挖掘
实战：提取豆瓣电影信息，分析豆瓣中新电影的影评
阶段七：人工智能及机器学习
课程内容
人工智能介绍及numpy、pandas学习、matplotlib学习
机器学习基础理论、线性回归算法、逻辑回归算法
KNN算法、决策树算法、K-MEANS算法、神经网络背景概述
单层感知器介绍、单层感知器程序、单层感知器-异或问题
线性神经网，Delta学习规则、线性神经网络解决异或问题
BP神经网络介绍、BP算法推导、BP神经网络-异或问题
sklearn-神经网络-手写数字识别项目
Google神经网络演示平台介绍
Tensorflow安装、Tensorlfow基础知识：图，变量
Tensorflow线、非线性回归及数据分析建模
实战：**大陆房价*测
实战：汽车车牌识别及人脸识别
软件工程师转型python人工智能，就很好理解了，但一位软件工程师要转行人工智能需要掌握这五项技能：
1—统计学
为了理解机器学习，坚实的统计学基础知识是*须的。这包括：
评估模型成功的不同方法(精确度、召回率(recall)、特征曲线下的面积等)。你选择的损失函数和评估指标如何测量你的模型输出的偏差。
如何理解过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting)，以及偏差/变量权衡。
模型的结果与置信度之间有什么联系。
2—机器学习理论
当你在训练神经网络时，实际上发生了什么?是什么使这些任务可行而其它的不行呢?对待该问题的好方法是，在深入理解理论之前，首先通过图和实例理解机器学习。
需要理解的概念有不同的损失函数工作的方法，反向传播有用的原因，以及计算图究竟是什么。深入理解构建函数模型并且与团队其他成员有效地对其进行沟通非常关键。以下是一些资源，以高层概述开始，逐渐深入。
一些由浅入深的学习资源：
谷歌的深度学习课程是一个的入门课程。
李飞飞的计算机视觉课程和 Richard Socher 的自然语言处理课程中包含更多专门的方法。
Goodfellow 的深度学习书特别好，对基础进行了全面概述。
另一个基础技能是有能力阅读、理解和实验研究论文。起初看上去这似乎是一个艰巨的任务，所以一个不错的方法是从一篇后面附有代码的论文开始，并深入理解其实现。
3—数据整理(Data Wrangling)
问任何一个数据科学家，他们会告诉你其 的工作是数据再加工(data munging)。它对于应用人工智能的重要性就如同你的模型的成功与你的数据的质量(和数量)高度相关一般。数据在许多方面起作用，可分为以下几个类别：
数据获取(找到好的数据源，精确测定数据的质量和分类，获取并推理标签)
数据预处理(补全缺失值(missing data)、特征工程、数据增强、数据归一化、交叉检验拆分)
数据后处理(使模型的输出有用，去除人为数据，处理特殊情况和异常值)
熟悉数据整理的好方法是掌握原始的数据集，并尝试使用它。网上有很多的数据集并且许多社交媒体和新闻媒体网站都有着很好的应用程序接口。遵循以下步骤是一个不错的学习方法：
掌握一个开源的数据集并对其进行检测。它有多大(观测值和特征值的数量)?数据是如何分布的?是否有缺失值或者不含异常值?
开始在原始数据和有用数据之间构建一条转换的通道。你是如何回填丢失值的呢?处理异常值合适的方法是什么?你如何归一化数据?你可以创造更具表现力的特征吗?
检查你的转换数据集。如果一切看上去都不错，进行下一步吧!
4—调试/调节模型
对一些不收敛或者包含与调试代码非常不同的过程但是给出合理结果的机器学习算法进行调试。同样地，找到正确的架构和超参数需要坚实的理论基础，良好的基础建设工作可以测试不同的配置。
由于该领域在向前发展，调试模型的方法也在不断进化。以下是从我们的讨论和部署反映了 KISS 理论和软件工程师之间的熟悉度的模型的经验中得来的「合理性检查(sanity checks)」。
尽快从已被证明可以在类似数据集上工作的简单模型入手，掌握基线。古典统计学习模型(线性回归、近邻等)或者简单的启发式方法或规则会让你明白 * 的方法并且更快地进行实现。入门的时候，以简单的方法去解决问题(查看谷歌机器学习规则的一点)。
如果你决定训练一个更加复杂的模型以在基线上有所提升，不妨从数据集的一小部分入手，在分数据集上训练模型使其过拟合。这增加了你的模型起码的学习能力。不断地在模型上迭代直到你可以过拟合 5% 的数据。
一旦你开始在更多的数据上训练，超参数就开始变得更重要了。理解这些参数背后的理论从而理解什么是要探索的合理值。
使用理论方法调节你的模型。写下你使用的低限度的配置并总结其结果。理想情况下，使用自动超参数搜索策略。在开始，随机搜寻可能就足够了。尽可能地去探索更多理论方法吧。
许多步骤都能被你的开发技能加速，这引出了后一个技能。
5—软件工程
许多应用型机器学习允许你充分利用软件工程技巧，有时需要做些变换。这些技巧包括：
测试转换线路的不同方面(数据预处理和增强、输入和输出清除、模型推理时间)。
构建模块化的代码和可重复的实验加速方法。
在训练的不同阶段备份模型(检查点)。
建立一个分布式基础架构来运行训练、超参数搜索或者更有效地推理。
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