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发布时间:2024-09-30编辑:佚名

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    达内教育python培训班

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学习python的前景

1跨平台性: Python可以在多个操作系统上运行,包括‌Windows、‌Linux、‌Mac等,这使得Python成为跨平台开发的理想选择2高薪就业机会: 学习Python可以为从业者提供诸多机会和选择,如‌AI架构师、‌NLP工程师、‌算法工程师等,其高薪水平在业内都是数一数二的

因才施教,满足不同人员学习需求

  • 01

    应届生/计算机专业

    刚毕业,想从事编程开发工作,Python简单易学且比较火

  • 02

    0基础转行拿高薪

    完全零基础,想学Python开发,追求更高的升职加薪机会

  • 03

    我想技术进阶

    有其他编程基础或想要提升Python技术,深入学习。

  • 04

    提升工作效率

    找不到合适的学习方法及技巧,学Python可以让工作更便捷

学习python的方法

在Python的学习过程中,社区和论坛是非常有用的资源。Python社区拥有众多的开发者和爱好者,他们会在社区发布教程、资源、项目等内容,并持续地讨论和分享Python相关的经验和知识。因此,我们可以加入Python社区,参与讨论、提问和解答问题,从中学习到更多的优秀资源和经验。GitHub是另一个重要的资源库,Python的开源项目都可以在GitHub上找到相应的仓库。通过阅读他人的代码,我们不仅可以学习Python常用的库和框架,也可以了解其他开发者的编程思路。

课程简介

Python编程基础与Pandas数据分析

数据分析的武器库、数据分析工具Python介绍、Python的基本数据类型与数据结构、Python的程序控制、Python的函数与模块、使用Pandas读取结构化数据、描述性统计与探索型数据分析、Pandas高级:分组汇总及交叉表、使用Python绘制统计图形、Pandas数据整合与数据清洗

使用Python进行网络爬虫

网络爬虫基础知识、网络请求及响应-requests库、HTML文档解析-BeautifulSoup库、常见反爬虫机制及应对、网络爬虫 VS 网络数据抓取、实战1:批量替换头像、实战2:抓取豆瓣书籍简介、实战3:模拟浏览器selenium抓取电商商品信息及评论

Python进行统计分析和回归分析

使用Python SQL进行数据整合、使用Python进行描述性统计分析、使用Python进行数据清洗、使用Python进行数据分组与抽样、使用Python进行统计推断、使用线性回归做客户价值预测、使用逻辑回归构建初始信用评级、案例1:RFM分析方法获取客户消费行为信息、案例2:转化漏斗与A/B Test

Python进行降维分析

连续变量关系和探索变量压缩:主成分因子分析、对应分析方法、多维尺度分析方法、案例1:经济数据降维与聚类分析、案例2:用户特征与消费行为对应分析、案例3:美国城市地理位置分析、案例4:iris数据聚类-结合降维与数据预处理

Python时间序列和综合案例分析

时间序列分析简介、时间序列模型介绍-AR和MA、平稳的时间序列模型-ARMA、非平稳的时间序列模型-ARIMA、 BOX-JENKINS建模流程、案例:量化投资行业时间序列分析、寻找模型、干预分析模型-ARMAX、企业案例1:电信公司网络咨询电话呼入人数预测、企业案例2:Google 关键字之Python 趋势预测

Python数据可视化

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与图形绘制、Python数据可视化包-Pyecharts与图形绘制、使用Python进行地图绘制-Pyecharts

Python数据挖掘基础及数据前处理技术

R语言数据挖掘简介、数据挖掘方法论CRISP-DM介绍、数据挖掘技术概述、数据前处理方法、关键变量发掘技术

Python实现预测型数据挖掘技术

初级分类器KNN算法与Python实现、朴素贝叶斯分类算法原理与实现、决策树建模思路与原理、高级分类器-支持向量机算法、神经网络算法原理与实现、集成学习:Bagging、Boosting、随机森林、案例1:使用决策树进行初始信用评级、案例2:使用神经网络预测销量高低、案例3:使用支持向量机进行水色图像的水质评价

Python进行描述性数据挖掘技术

聚类算法的概述、聚类算法基本概念、案例:通信客户业务使用偏好聚类、关联规则的一些基本概念、关联规则Ariori算法的原理与Python实现、关联规则FP-growth算法、序列模式的简介与概念、序列模式AprioriAll算法与Python实现、基于用户和商品的的协同过滤算法

学习python难不难


Python不难学。总结起来一下学习python有几个特点:1、Python语法简洁明了,代码可读性高,容易入门。2、Python的哲学是“做一件事情应该只有一种**的方法”,对于初学者规范自己的学习有很大的帮助,同时也帮助初学者能够读懂其他人的代码。3、有助于帮助小白养成良好的习惯。Python对于代码的要求严谨,特别是缩进,对于初学者养成良好的代码习惯很有帮助。4、Python的语法设计非常优秀,思想也比较现代,可以更快的理解现代编程语言的一些思想。


达内教育优势

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    教学年限

    从办学到现在,已经有18年的IT培训教学经验。

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    师资力量

    高薪聘请讲师团队,他们分别来自企业技术经理

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    课程内容

    课程内容实时更新,融合时下前沿技术热点不断升级。

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    实战教学

    项目实战教学,解决国内开发者缺少经验的劣势。

python学习注意事项

选择学习焦点:Python是一种多功能语言,应用范围广泛,从‌Web开发到‌数据分析、‌机器学习和‌人工智能等。选择一个你感兴趣的特定领域作为学习焦点,可以帮助你更有针对性地学习,并使学习过程更加易于管理。例如,如果你对数据科学感兴趣,可以专注于学习‌pandas和‌NumPy等库;如果Web开发是你的目标,可以关注‌Django或‌Flask等框架。

达内教育

达内时代科技集团有限公司(简称达内教育),美股交易代码:TEDU,成立于2002年。2014年4月3日成功在美国纳斯达克上市,融资1亿3千万美元。成为中国赴美国上市的职业教育公司,也是引领行业的职业教育公司。达内致力于面向IT互联网行业,培养软件开发工程师、测试工程师、系统管理员、智能硬件工程师、UI设计师、网络营销工程师、会计等职场人才。2015年起,推出面向青少年的少儿编程、智能机器人编程、编程数学等K12课程。

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