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1400萬人才缺口亟待補缺

人工智能時代已經來臨

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適合0基礎學習的人工智能課程,適合有基礎人員進階大神的教學
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學習目標:

熟練掌握Linux基本操作,熟練掌握Python基礎語法,掌握函數與流程控制,建立起編程思維,能夠熟練使用Python完成針對特定問題的程序編寫

學習內容:
  • Linux安裝與配置

    安裝Linux服務器
    環境配置
    Linux目錄結構
    分區掛載
    備份與恢復
    系統設置
    常用管理命令
  • 文件與目錄管理

    文件系統的架構
    文件類型識別
    文件讀寫
    移動、復制和刪除
    文件搜索查詢
    文件和目錄的權限
    VI/VIM編輯器
  • 用戶與組管理

    常用用戶管理命令
    用戶及組別的創建
    用戶與組別的權限管理
    密碼設置
    用戶配置文件
    忘記密碼解決
  • Python基礎入門

    Python版本特性
    Python應用場景
    Python開發環境搭建
    Python開發工具
    標識符與關鍵字
    Python運算符
    常用數據結構
  • Python程序開發

    Python程序開發
    如何調試python代碼
    Python選擇與循環
    Python字符串處理
    可視化python編程
    常用案例實戰
  • Python函數

    理解函數機制
    參數與返回值
    關鍵字參數
    變量作用域
    LEGB規則應用
    Lambda表達式
    遞歸與高階函數
完成項目:
設計高級石頭剪刀布游戲
設計飛機大戰驚險游戲
學習目標:

熟練掌握Python面向對象編程,學習Python高級特性,熟練Python文件操作與多線程并發編程。

學習內容:
  • Python面向對象

    Python函數閉包
    函數高級特性
    Python面向對象
    python類別
    版本系統管理工具
    抽象邏輯編寫
    Python函數變形
  • Python經典開發

    經典類與新式類的區分
    Python異常捕獲
    Python運行規則
    Python異常捕獲
    Python文件訪問
    python與echarts
    Python MySQL API
  • Python高級編程

    迭代器與生成器
    Python程序編程進階
    Python GUI編程思路
    PyQT圖形化編程
    Python XML
    正則表達式
    python高級編程
  • Python文件操作

    文件與編碼
    Python I/o操作
    json/ymal等操作
    文件讀寫與定位
    with資源釋放
    文件與路徑操作
    Pickle數據持久化
  • Python并發編程

    多進程與多線程
    線程創建與同步
    線程并發與死鎖
    全局鎖GIL
    進程的創建進程通訊
    協程
    asynio并發
完成項目:
電子購物車項目
異步聊天室項目
學習目標:

熟練掌握數據庫基礎操作、理解數據庫設計思想,掌握MySQL、NoSQL、MongoDB以及Redis數據庫的使用

學習內容:
  • 數據庫設計

    數據庫設計及運行
    數據庫設計過程講解
    概念結構設計與ER圖
    邏輯結構設計
    數據流圖與數據字典
    數據庫設計物理模型
    數據庫事務
  • 數據庫范式

    數據庫的范式
    數據庫三大范式應用
    數據庫管理系統事務
    數據庫ACID四大特性
    數據庫四大特性應用
    分庫分表解決方案
    分庫分表實施與分析
  • 數據庫基礎

    數據庫概念介紹
    MySQL安裝與登錄
    數據庫創建與刪除
    表結構創建,查看,
    字段類型與數據類型
    字段增加,重命名,刪除
  • 表,視圖及索引

    記錄的增加
    表查詢
    條件查詢
    模糊查詢
    視圖創建與操作
    索引創建與操作
  • NoSQL介紹

    NoSQL 簡介
    NoSQL 應用場景
    NoSQL 的優缺點
    NOSQL CAP定理
    NOSQL可用性
    NoSQL 數據庫分類
    BASE模型
  • 數據庫MongoDB

    MongoDB的安裝
    基本操作命令
    數據類型與操作
    文檔數據相關操作
    數據備份,復制
    pymongo庫
    數據查詢,排序
完成項目:
權限系統數據庫設計
OA系統數據庫設計
學習目標:

熟練掌握HTML基礎、掌握CSS布局、JavaScript編程以及jQuery框架的使用。

學習內容:
  • HTML基礎與應用

    HTML基本介紹
    HTML基本標簽
    HTML DOM結構
    常用標簽使用
    HTML與CSS
    認識HTML5
  • CSS層疊樣式表

    CSS基本介紹
    CSS基本語法
    CSS盒子模型
    CSS布局及定位
    CSS與HTML綜合案例
    CSS3與HTML5認識
    CSS綜合應用
  • JavaScript基礎

    JS基本認識及介紹
    JS在HTML中的用法
    JS基本數據輸出
    JS基本語法語句
    JS的注釋與變量
    JS的數據類型
    JS的基本對象
  • JavaScript進階

    JS的函數基本編程
    JS的作用域及事件
    JS的字符串與運算符
    JS的各類語句認識
    JS的類型轉換
    JS錯誤與調試
    JS的綜合應用實戰
  • jQuery應用

    選擇器使用
    Dom節點的操作
    事件處理、封裝
    jQuery中的動畫
    可用性表單
    jQuery、Ajax
    jQuery插件、擴展
完成項目:
大型企業網站設計項目
大型電商網站項目
學習目標:

掌握爬蟲的工作原理和實現流程;掌握通用的反爬機制;掌握mongodb數據庫的應用;可使用基礎的模塊實現數據采集;可使用主流的爬蟲框架實現數據采集;能夠實現定向抓取互聯網上的海量信息;能夠根據具體需求,實現定制的爬蟲框架。

學習內容:
  • urllib.lib庫

    Python urllib
    urllib庫的操作
    urllib基本get請求
    urllib基本post請求
    超時配置與會話對象
    代理與API
  • requests庫

    通過pip安裝requests
    發送請求
    Response對象
    身份驗證
    Cookies
    超時與異常
    綜合應用案例
  • Xpath

    Xpath基本介紹
    Xpath基本語法
    XPath軸
    Xpath的運算符
    Xpath語法定位
    反爬蟲技術
  • 爬蟲高級技術

    多線程與多進程
    代理設置
    動態網頁內容的抓取
    Selenium
    模擬表單登錄
    圖片驗證碼識別
  • Scrapy分布式爬蟲

    創建項目與Item
    命令行工具
    Spiders參數
    Scrapy的Feed
    數據收集與終端輸出
    Scrapy爬蟲問題
    Scrapy爬蟲調試
完成項目:
智聯招聘網站數據爬取
趕集網站數據爬取
學習目標:

熟練掌握Flask、Django框架設計、了解Django工作機制、熟練應用Flask、Django框架。

學習內容:
  • Django入門

    django應用
    django入門講解
    django安裝與測試
    數據庫配置
    視圖及URL的配置
    正則表達式及URL
    django處理請求
  • Django模板

    Django模板
    使用模板系統
    創建模板對象
    Django模板渲染
    模板標簽
    Django模板
    Django模型
  • Django數據管理

    MVC及MTV模式
    數據庫設計
    DJango站點管理
    后臺管理
    從Request中獲取數據
    提交數據信息
  • Django視圖

    高級視圖
    多個視圖前綴
    高級模板知識
    數據模型高級
    通用視圖
    Django部署
    配置文件參數調試
  • Django輸出

    輸出非html內容
    Django生成文件
    會話、用戶
    Django session
    緩存機制
    國際化與安全
    防止SQL注入
完成項目:
知乎網站系統設計項目
豆瓣網站系統設計
學習目標:

熟練使用IaaS部署、掌握Docker 部署應用以及熟練代碼管理與部署。

學習內容:
  • IaaS/Paas

    云計算三大模式
    理解云計算三大模式
    IaaS 基礎架構
    PaaS平臺即服務
    SaaS 軟件即服務
    IaaS, PaaS和SaaS
  • Nginx簡單配置

    環境部署
    編譯參數認識
    nginx.conf 配置
    通用設置
    SSL 的配置
    負載均衡反向代理
    反向代理時緩存
  • Docker 部署

    安裝環境說明
    docker命令
    搜索與下載鏡像
    docker運行命令
    標準輸出
    容器中安裝程序
    創建,ssh登錄
  • 管理工具Git

    git簡介與安裝
    工作區與暫存區
    管理修改與刪除
    git遠程倉儲
    git與標簽管理
    GitHub的使用
    自定義git與碼云使用
  • 部署工具 Fabric

    fabric部署
    fabric環境
    執行本機操作
    混搭整合遠端
    多目標服務器
    fabric擴展
    fabric常用api
完成項目:
在線新聞資訊平臺
在線訪問流日志分析處理平臺
學習目標:

掌握基本數據分析工具以及四大分析工具,熟練Statsmodels使用以及scikit- learn使用。

學習內容:
  • 數據分析工具講解

    numpy基本講解
    scipy基礎認識
    pandas基本講解
    jupyter基本認識
    matplotlib認識
    其他數據分析工具
  • 數值計算包學習

    數值計算包工具
    Numpy多維數組
    數組的屬性
    基本的數組運算
    Scipy工作原理
    SciPy交互工作
    SciPy交互工作
  • 數據處理包Pandas

    本地環境安裝
    加載工具庫
    Pandas創建對象
    操作行和塊
    窺視數據
    缺失值處理、合并
    Pandas導入導出
  • Pandas與數據庫

    與SQL/Excel
    數據體量
    范式中的切片
    Pandas索引
    虛擬變量
    Pandas數據回歸
    Pandas分析
  • 數據加載與存儲

    讀取文本文件
    函數解析
    逐塊讀取chunksize
    利用DataFrame
    關系型數據庫
    非關系型數據庫
    Web API
完成項目:
在線智能導購平臺
金融證券交易分析平臺
學習目標:

了解常見機器學習算法原理,掌握深度學習算法和框架,熟練掌握TensorFlow技術與應用,掌握深度學習包keras及其應用、熟悉Fintech。

學習內容:
  • 人工智能介紹

    人工智能介紹
    人工智能常用技術
    人工智能發展
    TensorFlow認識
    TensorFlow靈活性
    異構設備分布式計算
  • 機器學習介紹

    機器學習概念
    機器學習分類
    機器學習涉及學科
    機器學習的方法
    機器學習的范圍
    機器學習常用算法
    機器學習基礎代碼
  • 模型驗證

    模型算法驗證
    模型函數驗證
    特征工程概述
    特征工程的構建
    特征預處理
    特征提取與選擇
    特征評估
  • 監督學習

    監督學習算法
    K-近鄰算法(KNN)
    3決策樹與決策樹
    樸素貝葉斯算法
    支持向量機(SVM)
    SVM通俗解釋
    人工神經網絡(ANN)
  • 金融科技Fintech

    金融科技Fintech
    業務模式
    Fintech技術
    Fintech國內發展
    Fintech業務體系
    金融科技的發展路徑
  • 個人信用建模

    個人信用模型分析
    個人信用模型構建
    數據收集
    選擇構建模型工具
    模型驗證
    選擇臨界值分值
    個人信用模型檢測
完成項目:
在線人臉身份認證服務項目
智慧城市、交通智能預測項目

6大精選熱門項目、 232課時實踐操練

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姓名 學歷 年齡 專業 職位 入職單位

  • 黃** 本科 27 機電一體化人工智能開發工程師 長**責任公司
  • 王* 研究生 23生物工程 人工智能算法工程師 *飛金融
  • 段** 本科 24 工商管理人工智能開發工程師 *策軟件
  • 程* 本科 24 計算機科學與技術人工智能開發工程師 *游網
  • 盧** 研究生 28 國際貿易AI開發工程師 *網達
  • 李* 研究生 22 財務會計人工智能算法工程師 *牛網
  • 趙* 本科 24 機械制造人工智能開發工程師 **金服
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工匠精神的證明: 優秀源于每個值得放大的細節

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