Python 核心编程培训方案
浏览：103次 作者：小编培训简述
在本课程中，我们通过深入浅出的细致讲解，帮助学员全面掌握该技术的精髓与核心。课程结束后，学员将获得以下具体收益：
1. 系统性地掌握Python编程基础知识，为后续深入学习打下坚实基础；
2. 深入理解Python脚本在实际工作中的应用场景，熟练掌握可视化界面的开发技巧；
3. 结合实际项目案例，掌握Python在数据分析领域的应用思路与先进方法；
4. 学会使用Python调用Hadoop技术，实现高效的电影推荐功能，提升数据处理与分析能力。
培训特色
本次培训深度立足实战视角，对Python编程语言进行了全方位、多维度的深入剖析。我们不仅针对实际案例进行了精准分析，还细致探讨了Python技术在各个领域的应用情景，旨在为Python领域的专业人士提供宝贵的实践指导与深刻的智慧启迪。
日程安排
时间 | 培训模块 | 培训内容 |
第一天 | Python 函数与类 | 1. PyCharm环境搭建与GIT使用 2. 变量、常量、逻辑语句介绍 3. 数据结构之 List、Set、Tuple、Dict 4. 缺省参数、可变参数、关键字参数、 5. Lambda函数、递归函数 6. 函数的封装与随机数生成器 7. Python面向对象编程(封装、继承、多态) 8. 模块、包、Python标准库介绍 |
第一天 | Scrapy框架实践 | 1. Http协议理论介绍 2. Scrapy介绍与环境搭建 3. 框架结构与工作原理介绍 4. 网页数据解析之xpath 5. Selenium与“幻影”浏览器-PhantomJS 6. 动态IP设置与反爬虫技术 7. 豆瓣电影站点爬取实践 8. 分布式爬虫与数据入库实现 |
第二天 | Python常用科学库 | 1. Numpy科学库介绍 2. 数组的索引和切片 3. 数组的运算(排序、通用函数、统计运算) 4. 数组的存取操作 5. 综合案例：图像变换 6. Pandas数据结构(Series,DataFrame) 7. 数据运算（算术、排序、分组） |
第二天 | Python数据可视化 | 1. Matplotlib库 2. Seaborn可视化库介绍 3. 常用的数理统计公式介绍 4. 直方图、饼图 5. 折线图、散点图 6. 高级图表 (散点图、箱线图、云图) 7. 采用可视化实现银行客户画像 |
第三天 | 常见分析算法介绍 | 1. 欧式距离与K-近邻算法介绍 2. 数据清理、特征值分析 3. Train_test_split分割训练集与测试集 4. 模型训练与超参数介绍 5. 交叉验证与网格搜索 6. K-近邻实现就近酒店入住推荐系统 |
第三天 | Python + Hadoop数据推荐 | 1. 数据三种形态与分布式数据库 2. Hadoop安装与启动 3. Python + MapReduce编程实战 4. Hadoop中的Shuffle与Sort原理应用 5. MapReduce架构分析 6. 电影相似度原理分析 7. Python + Hadoop编写电影推荐代码 |
推荐讲师
刘老师
十几年软件研发经验，8年企业培训经验，对Java、Python、区块链等技术领域有独特的研究，精通J2EE企业级开发技术。Java方向：设计模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且对Java源码有深入研究。Python方向：Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬虫技术、基于Scikit-Learn机器学习框，Tensorflow深度学习框架、人脸识别技术。
区块链方向：BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS
精品课程
Python核心编程与快速入门
Django Web开发、Scrapy爬虫实践
Numpy与Pandas数据统计与分析技术
Python机器学习 (K-近邻、贝叶斯、决策树、随机森林、K-均值、线性回归)
Tensorflow 深度学习与人脸识别技术
Java SSH高级应用开发最佳实践
Spring Boot与Spring Cloud
设计模式最佳实践
区块链、比特币、以太坊智能合约应用实践
Solidity Truffle智能合约最佳实践
Hyperledger Fabirc 联盟链架构实现
教学风格
丰富的企业应用软件开发经验，深厚的软件架构设计理论和实践。专业而丰富的培训教学技能，将深奥的技术理论与企业实践有机融合，通过轻量化、深入浅出的授课方式让学员在愉悦中获取知识.
企业内训1
- 标签： Python调用Hadoop Python常用科学库 Scrapy框架实践 Python基础 PyCharm环境搭建 Python+课程
