广州南沙区哪里有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
步骤1：熟悉Python
对数据科学，Python和R都是不错的编程语言选择。R在学术界往往更受欢迎，而Python更受行业欢迎，两种语言都有丰富的包支持数据科学工作流。我用两种语言教过数据科学，通常更喜欢Python。
作为初学者，你不需要同时学习Python和R。相反，你应该集中精力学习一种语言及其用于数据科学的包体系。如果你选择了Python(个人建议Python)，建议安装Anaconda，它简化了Windows、OSX和Linux上各种包的安装和管理。
你也不需要在成为一个Python行家后才开始步骤2。你该重点掌握以下内容：类型、数据结构、导入、函数、条件语句、比较、循环和推导式。至于其他的一切内容可以等到以后再说!
如果你不确定你是否已经“足够”了解Python，可以浏览我的Python速查手册。如果你对大部分内容都已经熟悉，那么你可以开始步骤2了!
如果你希望能有帮助你学习Python的课程，下面是我推荐的一些内容：
通过10个应用开始Python是由Michael Kennedy(“与我聊Python”的播客主持人)讲授的一个很好的视频课程。
DataCamp和Dataquest都提供简短的Python入门互动课程。
Python入门是一门更充实的入门课程，它像一个交互式的教科书。
谷歌的Python课堂是对有编程经验的人好教程，包括讲座视频和可下载的练习。
步骤2：学习用pandas库进行数据分析、数据处理和可视化
如果你要用Python处理数据，你应该学习如何使用pandas库。
pandas提供了一个高性能的数据结构(叫做 “DataFrame”)，适用于有不同类型列的表格数据，类似于Excel表格或SQL表。它包含读写数据、处理缺失数据、过滤数据、清理混乱数据、合并数据集、可视化数据等工具。简而言之，学习pandas将大大提高你处理数据的工作效率。
然而，pandas包含了大量的函数，(可以说)提供了太多的方式来完成相同的任务。这使得学习pandas、寻找pandas的佳实践具有挑战性。
这就是为什么我创建了一个pandas系列视频(30个视频，6小时)从头讲解pandas库。每个视频通过一个真实的发布在网上的数据集回答一个问题，这样你就可以在家跟着学。(同时我也创建了包含所有视频代码的Jupyter otebook。)
如果你更喜欢学习pandas的非视频类资源，这里是我推荐的内容。
步骤3：用scikit-learn进行机器学习
如果你希望用Python进行机器学习，应该学习使用scikit-learn库。
构建“机器学习模型”来*测未来或者自动从数据中提取信息，是数据科学性感的部分。scikit-learn是Python中受欢迎的机器学习库，有以下优点：
它对大量不同模型提供了一个干净且一致的接口。
它为每一个模式提供了许多调节参数，但同时设置了合理的默认值。
它的文档超出寻常的好，它不仅帮助你理解模型，还提供正确的使用方法。
然而，机器学习仍然是一个高度复杂且发展的领域，scikit-learn库的学习曲线非常陡峭。这就是为什么我创建了一个scikit-learn系列视频 (9个视频，4小时)，帮助你彻底掌握机器学习原理和scikit-learn工作流。这个系列没有假定你熟悉机器学习或高等数学。(你可以在GitHub上找到所有的代码)。
如果你更想要scikit-learn的非视频类资源，我推荐用Python机器学习(Amazon/GitHub)或者用Python机器学习导论(Amazon/GitHub)。
步骤4：深度理解机器学习
机器学习是一个很复杂的领域。虽然scikit-learn提供了机器学习的有效工具，但它无法直接回答许多重要问题:
怎么知道哪个机器学习模型适合我的数据集?
如何解释模型的结果?
如何评价我的模型对未来数据的概括?
如何给模型选择特征?
等等。
如果你想熟练掌握机器学习，你需要能够回答这些要求经验和进一步研究的问题。这里有一些资源可以帮助你在这条路上走下去：
我重要的建议是阅读An Introduction to Statistical Learning(PDF /亚马逊)。它将帮助你同时从理论和实践上理解回归和分类的许多重要方法，并且不需要高等数学基础。作者还制作了15个小时的高质量视频来作为这本书的补充。
如果你需要复习概率论和数理统计，我建议阅读OpenIntro Statistics(PDF /亚马逊)。
我制作了一些课程帮助你学习线性回归和逻辑回归——两个受欢迎的机器学习模型。
虽然深入理解各种模型是不可取代的，我制作了一个监督学习模型的对比图，可以作为一个有用的参考指南。
我制作了几个指南，帮助你评估模型的质量：混淆矩阵术语的简单指南、理解ROC曲线和AUC、评估步骤和标准的对比。
步骤5：保持学习和练习
我对提高数据科学技能的好建议是：找到可以激励你实践已经学到的东西、学习更多、然后实践的事情。可以是个人数据科学项目、Kaggle比赛、在线课程、阅读书籍、阅读博客、参加聚会或会议，或者其他任何事情!
Kaggle比赛是一个很好实践数据科学的方式，不需要提出自己的问题。不要担心你的名次，只需关注在每一个比赛中学习新东西。(记住，这个过程中你不会练习数据科学工作流中一些重要部分：提出问题、收集数据和说明结果。)
如果是创建自己的数据科学项目，你应该在GitHub或博客上分享。这将有助于告诉其他人，你知道怎么做可重复性数据科学。
虽然有大量的数据科学博客，但DataTau可帮助你找到新和好的内容。建议关注36大数据Python专区，查看更多教程。
如果你喜欢电子邮件，我喜欢的是Data Elixir、Data Science Weekly和 Python Weekly。
如果你想体验真正的Python社区，我强烈推荐参加PyCon US。(也会在各地举办小型的PyCon会议。)作为一个数据科学家，你还应该考虑参加SciPy 和近的PyData 会议。
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