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Python可以用于数据处理和数据可视化。在人工智能和机器学习领域，数据处理和数据可视化是非常重要的一部分。Python的数据处理和可视化库(如Pandas和Matplotlib)可以帮助数据科学家更好地理解数据、进行探索性数据分析和构建模型。
1
刚毕业，想从事编程开发工作，Python简单易学且比较火
2
完全零基础，想学Python开发，追求更高的升职加薪机会
3
有其他编程基础或想要提升Python技术，深入学习人工智能
4
找不到合适的学习方法及技巧，学Python可以让工作更便捷
人工智能领域的人才稀缺，而需求又非常大，因此，该领域的薪资待遇一般比其他行业要高。根据相关调研数据，人工智能领域的平均薪资在国内较高，并且还在不断上升。
人工智能岗位处于竞争热度低、招聘工资高的态势，平均工资达19010元/月。人工智能岗位前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。当前人工智能芯片相关岗位的单月工资水平：单月工资30K以内的岗位占比高达85.4%;机器学习、自然语言处理、智能语音和计算机视觉相关岗位的单月工资水平明显较高，主要集中在35K以上工资区间段。
课程内容
Course objectivesPython核心，面向对象，程序设计，Python高级，Python经典基础算法，2048游戏（项目实战），信息管理系统（项目实战）。
课程目标：
1.数量掌握Python编程语言；
2.掌握Python面向过程
面向对象编程思想；
3.数量掌握程序编写方法，数量
使用Python API实现程序功能。
后端开发基础、前端开发基础、MySQL、HTTP服务器（项目实战）、在线电子词典（项目实战）
课程目标：
1、深入了解计算机系统，掌握高级编程理论、原理与方法
2、深入掌握数据库原理、应用、开发技术
3、输入了解网络通信原理、协议及编程方法
Django框架、Redis数据库、AjaxJSON、Jquery、达达商城（项目实战）、知识发布平台（项目实战）
课程目标：
1.掌握互联网全栈开发技术
2.深入掌握Python常用开发框架
3.掌握常用企业级互联网开发技术
4.综合应用各种软件开发技术，独立分析、开发、测试、部署软件，实现软件开发全流程
机器学习、深度学习、推荐系统、计算机视觉、自然语言处理、项目实战。
课程目标：
1.掌握机器学习、深度学习基本概念、原理、算法及理论
2.掌握计算机视觉基础，深度学习图像识别主流技术、模型及应用
3.掌握业界人工智能框架使用
4.具备一定人工智能前沿技术研究能力
“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
学习特色
The course characteristic
课程阶段与实践项目相结合的设计理念，形成真正的理论与实践相结合。
双框架（ThinkPHP5.0、 Laravel5.4）教学，助力学员快速找到工作
移动互联网WebApp开发，真实项目上线，与企业生产环境无缝接轨。
精品TTS视频，满足不同区域学员的多元化学习需求以及技能需求。
深度学习是机器学习中最热门的分支之一，它通过建立神经网来模拟人脑神经元的运作方式，从而实现更加精确和有效的预测和分类。深度学习需要掌握各种神经网络模型和算法，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。
发展历史长：创始于2002年，专注IT培训20余年，值得信赖的培训机构。
培训学员多：累计120W学员的选择，选择的人多自然是好培训。
发展规模大：全国300家学习中心，教员7500人，年产值23亿。
研发投入大：美国上市融资10亿人民币，加强教学教资投入，课程有保障。
大学覆盖广：教学已被中国50多所大学采购作为大学生必修课，行业认可度高。
参加Python培训到哪些城市好些？
虽然没必要去大城市学好Python，但是大城市的Python培训确实比其他城市的整体教学质量要高很多。这里的合格小编也推荐大家去北京、上海、广州、深圳等一线城市学习，因为无论你目前是参加Python培训学习技术，还是以后找工作，都有一定的优势。
首先，在地理位置方面的主要优势是其他一线城市难以竞争。北京、上海、 广州、深圳是我国IT产业发展比较集中的城市，发展时间也比较长。同时，人力资源、工作资源、硬件条件等具有绝对优势，丰富的教学资源也大多数人需要学习的。
其次，一线城市Python的就业岗位较多，而且随着互联网的不断发展，优秀的Python培训机构也越来越多，所以想要学好Python,Python培训在大城市的机构更有选择性,学习率更高。
