Python做大数据,都需要学习什么,比如哪些框架,库等!人工智能呢?请尽量详细点!

kuaidi.ping-jia.net  作者:佚名   更新日期:2024-07-04
Python培训需要学习哪些内容

老男孩教育Python课程内容:
阶段一:Python开发基础
Python开发基础课程内容包括:计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习,b加密e正则\logging日志模块等,软件开发规范学习,计算器程序、ATM程序开发等。
阶段二:Python高级级编编程&数据库开发
Python高级级编编程&数据库开发课程内容包括:面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍,表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。
阶段三:前端开发
前端开发课程内容包括:HTML\CSS\JS学习、DOM操作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。
阶段四:WEB框架开发
WEB框架开发课程内容包括:Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、Models ORM、FORM、表单验证、Django session & cookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog实战项目开发等。
阶段五:爬虫开发
爬虫开发课程内容包括:Requests模块、BeautifulSoup,Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆:抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块:asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍(engine、spider、downloader、scheduler、pipeline)、分布式爬虫实战等。
阶段六:全栈项目实战
全栈项目实战课程内容包括:互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django + uwsgi + nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七:数据分析
数据分析课程内容包括:金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等,K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析,股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程,金融量化与Python,numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台:优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习,如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台,实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。
阶段八:人工智能
人工智能课程内容包括:机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。
阶段九:自动化运维&开发
自动化运维&开发课程内容包括:设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统,如安全API接口开发与使用,开发支持windows和linux平台的客户端,对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发,真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发,监控多个服务,多种设备,报警机制,基于http+restful架构开发,实现水平扩展,可轻松实现分布式监控等功能。
阶段十:高并发语言GO开发
高并发语言GO开发课程内容包括:Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、make&new、字符串、go程序调试、slice&map、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。

  1. 网络编程。网络编程在生活和开发中无处不在,哪里有通讯就有网络,它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然,所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。
  2. 爬虫开发。将网络一切数据作为资源,通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。爬虫开发项目包含跨越防爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等,并针对Scrapy框架源码进行深入剖析,从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。
  3.Web开发。Web开发包含前端以及后端两大部分,前端部分,带你从“黑白”到“彩色”世界,手把手开发动态网页;后端部分,带你从10行代码开始到n万行来实现并使用自己的微型Web框架,框架讲解中涵盖了数据、组件、安全等多领域的知识,从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。
  4. IT自动化开发。IT运维自动化是一组将静态的设备结构转化为根据IT服务需求动态弹性响应的策略,目的就是实现减少人工干预、降低人员成本以及出错概率,真刀真枪的带你开发企业中最常用的项目,从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等多个层面接触真实的且来源于各大互联网公司真实案例,如:堡垒机、CMDB、全网监控、主机管理等。
  5. 金融分析。金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习,手把手带你从金融小白到开发量化交易策略的大拿。学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等,以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等,让梦想照进现实,进入金融行业不再是个梦。
  6. 人工智能+机器学习。人工智能时代来临,率先引入深度机器学习课程。其中包含机器学习的基础概念以及常用知识,如:分类、聚类、回归、神经网络以及常用类库,并根据身边事件作为案例,一步一步经过预处理、建模、训练以及评估和参调等。

阶段一、人工智能篇之Python核心
1、Python扫盲
2、面向对象编程基础
3、变量和基本数据类型
4、Python机器学习类库
5、Python控制语句与函数
6.、Python数据库操作+正则表达式
7、Lambda表达式、装饰器和Python模块化开发
阶段二、人工智能篇之数据库交互技术
1、初识MySQL数据库
2、创建MySQL数据库和表
3、MySQL数据库数据管理
4、使用事务保证数据完整性
5、使用DQL命令查询数据
6、创建和使用索引
7、MySQL数据库备份和恢复
阶段三、人工智能篇之前端特效
1、HTML+CSS
2、Java
3、jQuery
阶段四、人工智能篇之Python高级应用
1、Python开发
2、数据库应用程序开发
3、Python Web设计
4、存储模型设计
5、智联招聘爬虫
6、附加:基础python爬虫库
阶段五、人工智能篇之人工智能机器学习篇
1、数学基础
2、高等数学必知必会
3、Numpy前导介绍
4、Pandas前导课程
5、机器学习
阶段六、人工智能篇之人工智能项目实战
1、人脸性别和年龄识别原理
2、CTR广告点击量预测
3、DQN+遗传算法
4、图像检索系统
5、NLP阅读理解
阶段七、人工智能篇之人工智能项目实战篇
1、基于Python数据分析与机器学习案例实战教程
2、基于人工智能与深度学习的项目实战
3、分布式搜索引擎ElasticSearch开发
4、AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐项目
5、电商大数据情感分析与AI推断实战项目
6、AI大数据互联网电影智能推荐

大数据技术体系太庞杂了,基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算(批处理、在线处理、实时流处理、内存处理)、多模态计算(图像、文本、视频、音频)、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。

  • Python需要学习什么内容,好学吗?
    答:Linux运维自动化开发:主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali 密码破解实战。Python爬虫:主要学习python爬虫技术,掌握多线程爬虫技术,分布式爬虫技术。Python数据分析和大数据:主要学习numpy数据处理、pandas数据...
  • 学习Python需要掌握哪些技术
    答:Python学习路线。第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段,也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。学习目标:掌握Python基础语法,具备基础的...
  • python培训都学哪些知识?
    答:如需学习Python推荐选择【达内教育】,该机构双模式项目教学小程序开发到名企项目全案。可先就业后付款,保险公司承保,不就业理赔学费。Python培训知识具体如下:1、Python核心编程:主要是学习Python语言基础、Linux、MySQL。前期学习【Python编程语言】基础内容,中期主要涉及OOP基础知识,学习后能处理OOP问题...
  • python怎么做大数据分析
    答:参数调节来提升预测的精度。你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。更多Python相关技术文章,请访问Python教程栏目进行学习!以上就是小编分享的关于python怎么做大数据分析的详细内容希望对大家有所帮助,更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章!
  • 初学者学习python编程要掌握什么内容?
    答:【导语】目前,人工智能编程课已经纳入中小学生教学课程。随着5G、大数据和人工智能的发展,python开发语言也随之兴起。作为大数据分析挖掘工程师,我们也应该掌握python这门必备语言,那么初学者学习python编程要掌握什么内容呢?1、LINUX基本命令 linux系统,shell操作,文件和目录,文件属性修改命令,查找与检索...
  • 怎样学习python?学习python的话大概要学习哪些内容?
    答:招一两个爬虫对口的Python工程师就可以了,也不用养团队,性价比对于公司来说也非常高。而且现在像是人工智能、大数据、网络爬虫工程师、Python自动化运维、python自动化测试、Python web全栈工程师等职位每年都有大量的人才缺口,所以千万不要觉得学习Python没有用。来来,看看人家的工资眼红一下。以针对...
  • 大数据需不需要学习python呀?
    答:① 开发效率高,Python具有非常强大的第三方库,在此基础上进行开发,很大程度上提高开发效率 ② 面向对象,python的编程思想更符合人类的思维逻辑,不需要像C语言那样去理解计算机的运行思维 ③ 免费、开源,可以自由阅读源代码并进行改动,实现想要的功能,并且网络上有已经很多Python的学习资源 ④ 可移植...
  • 大数据分析要学什么
    答:作为一名大数据分析师,需要掌握以下技能:1.数据库知识:理解数据库的基本架构、SQL语言以及常见的数据库管理系统(如MySQL、Oracle等)。2.编程语言:熟练掌握一种或多种编程语言,例如Python、Java等。编程语言是进行数据分析和处理的基础。3.统计学与数学基础:要能够理解并应用统计学和数学原理,包括...
  • 大数据工程师需要学什么
    答:大数据工程师需要学的有:大数据工程师要学习JAVA、Scala、Python等编程语言,不过这些语言都是相通的,掌握了一门编程语言其他的就很好学习了。大数据的学习需要掌握以下技术:Hadoop、spark、storm等核心技术。基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、...
  • 大数据都需要学啥
    答:1.数据分析基础 统计学:统计学是数据分析的基础,学习统计学可以帮助理解数据的特征、分布以及变异性。数学基础:线性代数、概率论和微积分等数学知识也是学习大数据分析的基础,通过数学方法可以建立数据模型和算法。编程基础:掌握至少一种编程语言,如Python或R,用于数据处理、可视化和建模等。2.数据处理...