IIntroduction 课程介绍 Python人工智能全栈班 从基础到实战，打造AI领域的全能开发者 在当今数字化时代，Python已成为人工智能领域的首选编程语言。本课程旨在培养具备Python开发、数据爬虫、数据库管理、数据分析与挖掘、人工智能及机器学习等全栈技能的复合型人才。通过分阶段教学，帮助学员从基础入门到实战应用，全面提升个人竞争力，为职业生涯的飞跃打下坚实基础。 OTeaching objectives 教学目标 01-掌握Python 编程基础 02-精通人工智能 与机器学习技术 03-提升实战能力 与项目经验 PTeaching program 教学大纲 Python开发基础 Fundamentals of Python Development 1.1 Python基础 -Python开发环境搭建，Anaconda安装，PyCharm安装，Python环境配置，Python程序的调试和运行 -文件类型、编码规则、变量和常量、数据类型、运算符和表达式 -python基础语法、 变量、数据类型、表达式和运算符、 分支结构、循环结构 -Jupyter使用，变量，数据类型，字符串，数值，布尔，列表，元祖，字典，集合，Python输入输出，Python循环，Python分支 -函数初步、细说参数、变量作用域、递归调用 -字符串相关-string、列表-list、 元组-tuple、 集合-set、 字典-dict 1.2 Python基础（提升） -文件基本操作、目录操作、文件和流、文件处理实例 -概述、类和对象、属性和方法、继承、重载、设计模式 -Python面向对象高级编程、面向对象编程基础、公有私有 -继承、组合 & Mixin、模块、模块概述 -搜索路径、Python正则表达式、 Python与数据库编程、 Python多进程与进程间通信 -异常处理、Pythonwin调试程序、Pycharm调试程序 -管理目录与文件；日志管理；Python文件管理案例；Python控制服务器 -Python多线程、 Python网络编程、 Python GUI编程，面向对象概述；封装；多态；Python开发环境搭建；网络编程；进程与线程 Python爬虫技术 Python crawler technology 2.1 Web前端基础 -Web程序原理 -Html基础 -Css基础 -Javascript基础 -ajax 2.2 网络爬虫基础 -初识爬虫：什么是爬虫、爬虫的流程 -抓分析：charles及fiddler的使用 -获取内容：urllib、urllib3、requests等库的使用 -HTML解析：正则表达式、beautifulsoup4 -数据保存：保存为文件、保存进数据库 -基础爬虫实战：url管理器、html下载器、html解析器、数据存储器、爬虫调度器 -反爬与突破反爬虫：设置ip代理、验证码、动态渲染等 -selenium框架 2.3 Scrapy爬虫框架 -初识Scrapy：Scrapy架构、创建项目、执行流程 -Scrapy基本使用：编写spider、使用item封装数据、pipline处理数据、标签提取、导出数据、下载图片和文件、中间件等 -增量式爬虫：重方案、布隆过滤器等 -分布式爬虫：redis基础、分布式爬虫原理、scrapy实现分布式爬虫 -部署爬虫：Scrapyd的安装及使用 SQL数据库管理 SQL database system management 3.1 数据库管理 -数据库基本管理，数据库查询管理 -多表查询，了解连接，查询与内连接，查询外连接，交叉连接，自连接 -使用内置函数，内置函数编写查询，使用转换函数，使用逻辑函数，NULL相关函数。使用子查询，自包含的子查询，相关子查询，使用EXISTS谓词的子查询 -分组和汇总数据，使用聚合函数，使用GROUP BY子句，是用HAVING筛选 -数据库触发器管理，数据库编程及优化 3.2 SQL数据库系统管理（提升） -规划数据模型策略-设计Notifications Services的解决方案-规划Source Control、Unit Testing和Deployment-设计Service Broker解决方案-高级查询及XML技术、规划数据库逻辑模型-规划物理模型、使用MARS(Multiple Active Result Sets)来设计查询策略-为数据库应用设计缓存策略、调解数据库查询性能-查询中的游标影响、使用索引策略，管理并发 Python数据分析及挖掘 Python Data Analysis and Mining 4.1 数据整理和数据清洗 -Numpy中的数据类型--ndarray数组的创建；Numpy数组基础：索引、切片、变形、分裂 -Numpy数组运算：通用函数；Numpy数组变形、拼接 -Numpy数组计算：广播、聚合、比较和掩码、数组排序 -Pandas对象简介：Series、Dataframe、Index；Pandas数据加载与存储 -Pandas数值运算方法：通用函数、聚合函数、遍历；Panda层次化索引 -Pandas数据处理：数据类型转换、缺失值处理、字符串转换；Pandas数据表的合并与连接；Pandas数据的累计与分组 -高性能Pandas：query（）、eval（）实现高性能运算 -Pandas数据规整化：清理、转换、合并、重塑；Pandas时间序列&金融数据处理 4.2 数据可视化技术 -绘图思想的基本原理；Python数据可视化包-Matplotlib介绍 -使用Matplotlib进行基本的图形绘制；使用Python数据处理包Pandas做可视化 -Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制 -Python数据可视化包-Pyecharts介绍与图形绘制 -使用Python进行地图绘制-Pyecharts；数据可视化技巧 4.3 数据挖掘 -数据挖掘概要，数据挖掘方法论 -基础数据挖掘技术，进阶数据挖掘技术 -简单线性回归，多重线性回归，逻辑回归 -决策树分析，聚类分析，因子分析 -关联规则，时间序列分析 Python人工智能及机器学习 Python Artificial Intelligence and Machine Learning 5.1 机器学习中的典型算法 -机器学习框架 -模型评估方法，偏差与方差，混淆矩阵/准确率/精确率/召回率，ROC/AUC/F1 -特征提取(分类变量/文本/图像)，数据预处理(标准化/正则化)，线性回归， 一元/多元， 多项式 -线性回归，岭回归，随机梯度下降法，交叉验证 -逻辑回归，二分类，多分类 -K近邻算法，kNN回归，kNN分类 5.2 机器学习中的典型算法进阶 -决策树，回归数，分类树，模型参数网络搜索，随机森林 -朴素贝叶斯，高斯贝叶斯分类器，多项式贝叶斯分类器，伯努利贝贝叶斯分类器 -支持向量机，核函数，SVC，SVR -人工神经网络，感知器，神经网络 5.3 机器学习中的典型算法扩展 -无监督学习聚类，Kmean -集成学习方法，Adaboost，Gradientboosting，RandomForest -关联分析-Apriori算法，频繁项集，关联规则 -关联分析-FP-growth算法，FP树 5.4 深度学习初步 -深度学习简介，深度学习引入，深度学习历史，深度学习应用，TensorFlow -TensorFlow入门计算模型，数据模型，运行模型，TensorFlow实现神经网络 -深度学习模型改进，MNIST数据处理，模型训练及对比，变量管理，模型持久化 5.5 深度学习进阶 -卷积神经网络，图像识别问题，卷积神经网络，卷积神经网络常用结构，典型卷积神经网络模型 -图像数据处理，TFRecord输入数据格式，图像数据处理，数据集框架 -Tensorflow高层封装，Keras，Estimator -TensorBoard可视化，TensorBoard计算图可视化，监控指标可视化，高维向量可视化 Python智能办公自动化 Python Intelligent Office Automation 6.1 Word自动化处理 -python-docx模块安装和介绍 -读/写 word文档 -Word文件样式设置（字体，段落） -向word文档插入图表 -Word样式设置（表格） -实战：自动生成请假单 6.2 PPT自动化处理 -PPT模块介绍和安装 -创建PPT文件、写入和读取 -向PPT添加图片和表格 -设置PPT样式 6.3 Excel电子表格自动化 -单元格读取和填充和数据校验 -函数和公式使用 -数据排序和统计 -柱状图和饼图 -去除重复项和行列倒置 -操作行、操作列 -连接查询merge和concat表连接 -数据过滤、分组统计 -字符串的常用方法 -将数据从mysql导入excel 6.4 邮件自动化处理 -邮件自动化模块介绍和安装 -发送一份简单邮件 -发送一份html邮件 -定时邮件发送邮件任务 -读取邮件，删除邮件 毕业设计 Graduation project 7.1 毕业设计答辩 -要求学员在完成实训阶段课程后，从立案到素材、材料收集整理，再到风格定位、PPT制作，独立或成组完成项目毕业设计答辩，其中需包含个人现场讲解以及作品重点演示，对自己在整个学习阶段做一个完美的总结。全程项目老师指导 7.2 职业素养 -心态与服务、职场商务礼仪、沟通与口才强化、职业素养提升、团队合作 7.3 就业指导 -毕业作品整理、行业规范与合同、职场与行业分析、企业观模与规划、职场岗位实战模拟、创业指导、实习与预工作 了解课程详情 DDevelopment direction 发展方向 多金三步走 网络运维工程师“钱”景无限 三大职业阶段，零基础逐级进阶高级运维安全工程师 CQualification / certificate 资质/证书 权威证书，网络工程师的黄金认证 两大国际IT认证，标准化教学，打造核心技术人才 网络基础知识 网络链接方法 网络建造 故障排除 华为数通设备的安装和调试 网络基础 路由器交换机原理 TCP/IP 路由协议 访问控制 华为产品介绍 SDN VXLAN 网络通信原理 思科设备管理与配置 中小型企业网交换技术 小型企业网路由技术 互联网访问技术 企业网常用网络架构 路由基础知识 路由提升进阶 交换基础模块 交换模块高级应用 中大型交换网络冗余应用 中大型交换网安全应用 中大型网络路由应用 ATeaching advantages 教学优势 非凡实力，助你成就非凡人生 非凡教育每年培养上千学员从课堂到社会，20年深耕职业教育，致力培养企业需要的全能型人才 专业专注 非凡教育8大学习中心 20年职业教育办学经验 口碑沉淀有保障 师资力量 师资团队平均教龄10年以上 多年一线项目实战经验 全职讲师全身心传授专业知识 教学服务 线上线下 OMO教学模式 小班教学 确保学有所成 自主研发教辅材料 让学习更高效 非凡OMO即 Online-Merge-Offline(线上，线下的融合) OMO学习方式就是把传统面授学习与线上网络化学习相融合，线下支持线上，线上赋能线下，相辅相成 SPPHA teaching system PPHA PPHA学习系统，科学辅助攻克学习难点 非凡教育研发的闭环教学模式，将课堂教学和课后考评紧密结合，零基础也能快速入门 预习 提前预习 让上课更高效 练习 分段教学 讲练结合更易懂 作业 课后3小时制度 升华课堂内容 辅导 讲师亲临辅导 及时解决疑惑 查评 收查点评作业 针对性解决问题 考核 层层阶段考核 确保稳步前行 JJob service 就业服务 多重企业合作模式，实现人才输出一体化 6大就业服务保障，为学员的就业安置保驾护航 ETeaching environment 教学环境 非凡教育匠心打造优质的学习环境 每一处细节都是非凡的温度