北京Python+人工智能培訓的課程優勢是重金聘請業內大牛，全職坐鎮中公教育。小班制教學，制度規范，學習氛圍濃厚。真實案例詳解，學員必須親手操刀實戰。從入學到入職，整體跟蹤反饋，提供幫助。

顛覆傳統編程難度，小白也能做開發

one two three four

簡單：Python是一種代表簡單主義思想的語言。Python的這種偽代碼本質是它的優點之一。 高層語言：當用Python語言編寫程序的時候，無需考慮諸如怎樣管理程序使用的內存一類的底層細節。 易學：Python有極其簡單的語法，因此Python極其容易上手。

面向對象：Python既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程 可擴展性：想要一段關鍵代碼運行更快或希望某些算法不公開，可以把部分程序用C或C++編寫，然后在Python程序中使用它們。 可移植性：Python已經被移植在許多平臺上，如果你避免使用依賴于系統的特性，那么所有Python程序無需修改可在任何平臺上運行。

速度快：Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標準庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。 代碼規范：Python采用強制縮進的方式使代碼具有較好可讀性而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。 可嵌入性：你可以把Python嵌入你的C/C++程序，從而向你的程序用戶提供腳本功能。

解釋性：Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。你可以直接從源代碼運行程序。 免費開源：Python是FLOSS（開放源碼軟件）之一。可以自由發布這個軟件的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用于新的自由軟件中。 豐富的庫：Python標準庫很龐大。它可以幫助你處理各種工作。

行業空缺等你來填

學好Python zero逆襲hero

大數據分析工程師 icon

大數據分析師是指基于各種分析手段對大數據進行科學分析、挖掘、展現并用于決策支持，大數據分析師可以使企業清晰的了解到企業現狀與競爭環境，風險評判與決策支持。

人工智能工程師 icon

是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

python開發工程師 icon

python開發工程師需要理解項目和設計需求，為用戶呈現的前臺界面交互體驗和后臺的管理標準線，讓程序在服務器穩定高效運行，實現化的商業價值。

游戲開發工程師 icon

Python游戲開發工程師是指通過Python語言對客戶端架構設計、模塊劃分、編輯器規劃、引擎維護等，完成游戲架構及各大功能的設計、開發、調試，負責游戲開發工具和運營維護工具的設計與開發。

搜索引擎工程師 icon

負責搜索引擎相關項目的系統調研、代碼編制、軟件測試、軟件維護、軟件文檔制作等與軟件開發有關的工作。參與搜索引擎核心技術的研發工作；評估、分析、建議客戶網站的關鍵詞，開發網站的外部鏈接的方法和。

爬蟲開發工程師 icon

Python爬蟲開發工程師負責抓取和管理網站數據，通過Python工具分析用戶的商業機會，為公司和開發提供科學的數據依據。

課程優勢

中公教育

課程設置層層遞進，0基礎入門也能掌握。重金聘請業內大牛，全職坐鎮中公教育。小班制教學，制度規范，學習氛圍濃厚。真實案例詳解，學員必須親手操刀實戰。從入學到入職，整體跟蹤反饋，提供幫助。

其他機構

課程大綱拔苗助長，小白跟不上進度，知識點無法吸收掌握。低薪聘請python新手做講師或大量兼職講師，項目不新技術不熟。大班制教學講師精力不夠或者視頻授課反饋不及時，沒有學習氛圍。教學大綱偏理論，實戰項目早已過時。畢業前，就業輔導只告訴學員如何讓面試；畢業后，對學員就職滿意度不關心。

課程介紹

阿爾法

阿爾法圍棋(AlphaGo)是一款通過大數據分析+人工智能編寫的圍棋程序，在2016年7月的世界圍棋排行榜中位列名。

微軟小冰

微軟小冰是一款除智能聊天之外，還兼具提醒、星座、交通指南、餐飲點評等實用功能的人工智能機器人。

Libratus

Libratus是卡內基梅隆大學開發的人工智能系統。在“人腦VS人工智能”比賽中，與職業選手對戰12萬手牌，獎金為20萬美元。

智能家居

智能家居是通過運用數據分析和人工智能將家中設備連接，實現智能化的一種生態系統。具有智能光控、安防監控等功能。

自動駕駛

自動駕駛汽車又稱無人駕駛汽車，依靠人工智能、雷達等系統協同合作，讓電腦在無人操作下自動控制機動車輛的智能汽車。

仿生眼

仿生眼也稱仿生電子眼，是由美國麻省理工學院制作能幫助視障人士增強視力的科技產品，通過實時數據分析，做到人工智能化。

學習體系

Python開發基礎 課程內容 課程知識點 培養目標 基礎語法 Python簡史、應用場景；Python當前發展、開發環境搭建 注釋、輸入和輸出、變量與常量、Python數據類型、類型轉換、運算符和表達式、條件控制語句 循環語句、break和continue控制語句、循環嵌套 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、深拷貝/淺拷貝、元組、字典、集合操作、推導式 函數的概念、函數的定義和調用；函數參數、關鍵字參數、不定長參數；函數的返回值、函數的嵌套調用、函數應用案例、遞歸函數、匿名函數；變量作用域、全局變量和局部變量、命名空間、閉包 異常概述、Try/except、Finally、Raise、with語句 Python模塊基本使用、搜索路徑、DIY自己的模塊、包、常用模塊 前期通過學習常量變量的使用，運算符的使用，流程控制的使用，函數的定義和使用，容器處理方法，字符串處理方法，日期時間處理方法等，掌握Python編程語言基礎內容；中期主要涉及OOP基礎知識，學習后應該能自己處理OOP問題，具有初步軟件工程知識并樹立模塊化編程思想 面向對象與設計模式 面向對象編程介紹、類和對象、類的定義、對象的創建、self的作用、對象成員訪問控制權限 單繼承、多繼承；實例屬性和類屬性；多態 魔法函數概述、構造類魔法函數、運算類魔法函數 裝飾器、修飾符、迭代器、生成器 單例模式、策略模式、觀察者模式 文件系統 文件介紹、文件的打開與關閉、文件的讀寫 網絡編程 網絡通信過程及tcp協議、udp協議、http協議；套接字、數據報套接字編程、廣播和組播；poll方法和epoll方法 多任務 進程、進程池、進程內的通信；GIL全局解釋鎖、線程、多線程數據同步、互斥鎖、死鎖、ThreadLocal、異步、協程 數據結構+算法 數據結構的存儲方式、邏輯結構與物理結構；線性表、線性表的順序存取和鏈式存取、雙向鏈表；棧和隊列、循環隊列；樹、二叉樹、滿二叉樹、構建二叉搜索樹 查找算法：二分法查找；排序算法：冒泡排序、直接插入排序、選擇排序、快速排序 《消消樂》、《彈一彈》、《跳一跳》（任選其一） 分析項目需求，理解項目的算法，熟練掌握python軟件開發技術，深入理解python語言精髓 Python全棧開發 課程內容 課程知識點 培養目標 靜態頁面 HTML簡介、基本語法、常用標簽、表單元素 CSS簡介、基本語法、選擇器、常用樣式、DIV+CSS布局 HTML5簡介、視頻、音頻、HTML5表單；CSS3簡介、常用樣式 具備可掌握的核心能力： 1、可根據產品原型圖開發網站的前端界面； 2、可根據業務流程圖開發網站的后臺業務； 3、可根據web框架設計，開發對應的數據庫； 4、緩存服務器的操作和設計； 5、異步任務的實現 6、掌握Linux操作系統的基礎知識 頁面框架 JavaScript簡介、基本語法、變量、數據類型、運算符、流程控制、函數、數組、DOM操作、BOM操作、事件編程、內置對象、正則表達式等 jQuery簡介、基本語法、常用選擇器、jQuery事件、jQuery操作DOM、jQuery遍歷、 Ajax、jQuery操作HTML、CSS，jQuery遍歷等 Vue.js基礎、模塊化、單文件組件、路由、與服務器通信、狀態管理、單元測試、生產發布 數據庫 Mysql簡介、常用操作、設計及復雜查詢、事務、存儲過程、觸發器、日志、數據恢復、mysql優化、Python操作mysql Linux操作系統 常見Linux操作系統的介紹、Ubuntu操作系統使用、Ubuntu軟件安裝與卸載 文件和目錄操作命令、文件屬性修改命令、查找與檢索命令、壓縮包管理、其他命令、常用服務器ftp/ssh、編輯器vim/sublime/gedit/pycharm 服務器集群架構 Docker、Nginx、集群、高可用網絡、keepalive、zookeeper 網絡爬蟲 課程內容 課程知識點 培養目標 爬蟲與數據 爬蟲原理與數據爬取；B/S和C/S架構；Get/Post請求模式；網絡請求模塊：urllib和requests；代理服務器和偽造網絡請求頭；加密數據破解 結構化數據與非結構化數據提取、Fiddler代理器 數據提取模塊：正則、xpath 反爬蟲策略；Selenium/PhantomJS；模擬用戶行為：登錄狀態、按鈕點擊、JS頁面元素獲取等操作 可掌握的核心能力 1、 掌握爬蟲的工作原理和設計思想； 2、 掌握反爬蟲機制； 3、 通過學習NoSql數據庫和Scrapy-redis框架，可以獨立運用分布式爬蟲框架實現海量數據的爬取 4、 熟練掌握使用scrapy框架和Mongodb實現海量數據的爬取 Scrapy框架 Scrapy框架原理；自定義數據模型、請求中間件；爬蟲去重；日志；下載中間件結合Selenium；代理服務器 Mongodb+Redis Mongodb簡介、安裝、常見操作、高級特性以及在Python中操作Mongodb代碼實現 Scrapy-redis框架 爬蟲分布式原理解析；Scrapy-redis分布式組件；定制化的爬蟲采集系統；處理數據的抓取和解析存儲 數據分析+人工智能 課程內容 課程知識點 培養目標 數據分析-基礎內容 常用的隨機變量的數字特征、根據隨機變量的分布求解隨機變量函數的數字特征 可掌握的核心能力 1、掌握常用的機器學習算法 2、掌握 PaddlePaddle 基本概念，計算模型和原理；

3、掌握訓練過程優化方法與問題優化

數據分析-模塊學習 Numpy數值計算基礎、Pandas統計分析、獲取數據與特征工程、模型訓練 數據分析-數據清洗 檢測處理重復、缺失、異常值；離散化連續型數據；特征選擇、構建新特征等特征工程方法；熟悉數據預處理方法 數據分析-特征工程和結果可視化 Python繪圖基本語法、參數設置、分析特征內部數據分布與分散情況；掌握常用的幾種Python可視化的方法 人工智能—機器學習 map函數、filter函數、sorted函數、eval()、exec()函數 關聯算法-掌握Apriori算法與FP-growth算法原理，熟悉頻繁項的挖掘與常用剪枝策略、與關聯規則 分類算法—掌握決策樹算法、隨機森林、KNN 、SVM及樸素貝葉斯算法原理，熟悉集成學習(Bagging、Boosing)對于分類算法的優化過程，掌握數據降維方法應用 聚類算法—掌握Kmeans，理解聚類算法與分類算法的區別，理解聚類算法的優缺點 回歸算法—主流回歸模型，線性回歸，邏輯回歸 LR 及其變種和擴展算法；梯度下降，邏輯回歸最優化問題的求解 人工智能—深度學習 基于PaddlePaddle深度學習框架講解 深度學習正則化概述，模型擬合與過擬合問題 神經網絡算法—垃圾郵件與反欺詐 圖像識別技術—手寫數字識別 強化深度學習—AlphaGo相關技術 人工智能-拓展課程 人工智能-拓展課程