Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,语法简洁清晰,并具有丰富和强大的库。 目前与Java/C/C++ 一起称为全球前4大最流行语言。

Python 在 2017 年在语言排行中位居第4位,2018年Python的编程语言地位不容小觑。

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人才告急,名企高薪纷纷抢

  • 吴老师 金牌讲师

    毕业于陕西科技大学,从事IT行业8年,5年项目开发经验,3年讲师经验。 曾任职上海畅启软件、松茂软件、等公司的Android开发工程师、及项目经理。 曾开发过<<亲在哪>>、<<步步高OA软件>>、<<114商旅>>、<<3D地图>> 等软件、精于JAVA、JAVAWEB、Oracle数据库、Android、Web前端、 Python开发语言、大数据等。主讲课程JAVA、Oracle、JAVAWEB、Python等。

  • 刘老师 金牌讲师

    毕业于西安交大计算机系,作为西科软件CEO,携手阿里巴巴集团为互联网的人才培育做出了巨大贡献。技术出身的他曾任讲师,教研总监,技术总监等职务。精通Java,熟悉ndk,网络交互,json等,精通Markvell及Qualcomm平台架构,Abdroid底层驱动, 中间件开发,系统架构构建,是一位讲课生动幽默,学生热捧度满分的综合讲师。

  • 刘老师 金牌讲师

    毕业于陕西理工学院,精通Html4/Html4、CSS2/CSS3、ES5/ES6、JQuery、 Bootstrap前端框架、Ajax、NPM、bower、CSS框:Bootstrap、LayUI、Js 框架:Angular.js、数据库:MySQL、MongoDB、服务器语言:JavaSE、Node.js、 微信小程序Nodejs+express+mongodb+mongoose等教学技巧,授课思路清晰,通俗易懂, 注重实战,结合工作中经验加深学员认知度。

  • 郭老师 金牌讲师

    毕业于西安交大计算机系,具有多年企业级开发和多年it教学经验, 擅长java,web开发,教学两个大的方向,精通HTML5,CSS3, JAVASCRIPT, JQUERY, EASYUI, DWR, JAVA, JAVAWEB, SSH, SSM, HADOOP各个框架,精通数据库开发, 包括ORACLE,MYSQL,SQLSERVER,等,对框架底层有独特理解, 授课条理清楚,注重实操项目。

四师助你,翻转人生

  • 第一阶段:Web前端+数据库+Linux

    前端页面

    1.HTML:CSS、JavaScript、JQuery

    2.HTML5:HTML5标签变化、网页布局、属性、音视频、表单验证

    3.CSS3:边框、背景与渐变、文本与字体、转换、过渡、动画多列布局.

    4.移动基础与响应式:移动基础、flex弹性布局、响应式布局

    5.bootstrap:栅格布局、模块分类及排版布局、常用组件,实战案例

    6.LayUI:布局、基本元素、组件

    数据库

    1.Mysql简介、常用操作、设计及复杂查询、事务、存储过程、触发器、日志、数据恢复、mysql优化、Python操作mysql

    Linux操作系统

    1.常见Linux操作系统的介绍、Ubuntu操作系统使用、Ubuntu软件安装与卸载 文件和目录操作命令、文件属性修改命令、查找与检索命令、压缩包管理、其他命令、常用服务器ftp/ssh、编辑器vim/sublime/gedit/pycharm.

    2.Docker、Nginx、集群、高可用网络、keepalive、zookeepe。

  • 第二阶段:Python基础+爬虫+框架

    基础语法

    1.Python简史、开发环境搭建

    2.python数据类型,运算符、函数,Python模块基本使用、搜索路径、DIY自己的模块、包、常用模块

    面向对象与设计模式

    1.面向对象编程介绍、单继承、多继承、实例属性和类属性。

    文件系统

    1.文件介绍、文件的打开与关闭、文件的读写。

    网络编程/多任务

    1.网络通信过程及tcp协议、ud p协议、http协议。

    2.进程、进程池、进程内的通信。

    数据结构+算法

    数据结构的存储方式、逻辑结构与物理结构、二分法查找、排序算法

    爬虫与数据

    爬虫原理与数据爬取、网络请求模块、数据提取模块、模拟用户行为

    框架

    Scrapy框架、Mongodb+Redis、Scrapy-redis框架

  • 第三阶段:数据分析+人工智能+项目实战

    数据分析

    1.基础内容;常用的随机变量的数字特征、根据随机变量的分布求解随机变量函数的数字特征。

    2.模块学习;Numpy数值计算基础、Pandas统计分析、获取数据与特征工程、模型训练。

    3.数据清洗;检测处理重复、缺失、异常值;离散化连续型数据;特征选择、构建新特征等特征工程方法;熟悉数据预处理方法。

    4.特征工程和结果可视化;Python绘图基本语法、参数设置、分析特征内部数据分布与分散情况;掌握常用的几种Python可视化的方法。

    人工智能

    1.机器学习;函数、关联算法、熟悉频繁项的挖掘与常用剪枝策略、与关联规则、分类算法、数据降维方法应用、回归算法。

    2.深度学习:基于PaddlePaddle深度学习框架讲解 深度学习正则化概述,模型拟合与过拟合问题 神经网络算法—垃圾邮件与反欺诈 图像识别技术—手写数字识别 强化深度学习—AlphaGo相关技术。

    3.扩展课程:主流新技术知识扩展。

    项目实战

    1.销售数据的分析

    2.医院就医数据的分析.

    3.商品之间存在的关系。

以上数据来源于西科内部统计

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