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课程简介：理论+项目实战一体化学习模式1.Python基础课程课程内容面向对象与设计模式文件系统网络编程多任务数据结构+算法培养目标前期通过学习，掌握Python编程语言基础内容；中期主要涉及OOP基础知识， 具有初步软件工程知识并树立模块化编程思想 ，讲解多任务的同时，也给学生们介绍常见数据结构和相应算法， 注重表结构的处理、树结构的处理等知识，学完后学生会具备一定的数据结构和算法能力。2.Python全栈开发课程内容静态页面页面框架数据库Linux操作系统服务器集群架构培养目标通过本模块数据库数据库相关知识，掌握Linux操作系统常用命令和基础知识，学习流行的Docker、Nginx，掌握服务器集群的负载均衡技术，轻松解决网站高并发访问、高负载，挑战大型网站系统架构设计， 具备可掌握的核心能力：1.可根据产品原型图开发网站的前端界面; 2.可根据业务流程图开发网站的后台业务；3.可根据web框架设计，开发对应的数据库；4.缓存服务器的操作和设计；5.异步任务的实现。3.网络爬虫课程内容爬虫与数据Scrapy框架Mongodb+RedisScrapy-redis框架培养目标可掌握的核心能力： 1.掌握爬虫的工作原理和设计思想；2.掌握反爬虫机制； 3.通过学习NoSql数据库和Scrapy-redis框架，可以独立运用分布式爬虫框架实现海量数据的爬取。4.数据分析+人工智能课程内容数据分析-基础内容数据分析-模块学习数据分析-数据清洗数据分析-特征工程和结果可视化人工智能—机器学习人工智能—深度学习人工智能—拓展课程培养目标掌握数据分析涉及到的相关概念，了解如何获取数据以及特征工程，熟悉相关模块的使用； 能够认识数据、了解数据的合并、清洗、标准化与转换等常用操作；了解可视化过程；图形绘制 ；掌握Matplotlib模块、常用的机器学习算法，深入接触项目案例，在理解算法的基础上，掌握算法在实际项目中的应用 掌握 PaddlePaddle 基本概念，计算模型和原理；能够通过PaddlePaddle进行深度学习和模型构建与训练 ；掌握训练过程优化方法与问题优化，结合AI行业发展现状，拓展前沿的AI技术，开阔学员的视野。5.就业指导课程内容企业面试前期准备与技巧企业面试实战培养目标从简历、面试技巧等层面助学员提升，培养学员沟通表达能力，让学员清晰了解职业发展规划， 明确自身定位，找到适合自身发展的工作。
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