当下AI人工智能等新技术处在时代风口，而Python作为一门非常适合人工智能开发的语言，成为众多AI从业者的**语言！随着AI进入落地应用的大爆发时期，企业用人需求也将全面爆发，此类的技术人才，一将难求。想要抢占未来，立于不败之地，必学Python。

1.熟练掌握Django核心语法、与MVT设计模式；

2.熟练掌握DjangoORM映射基础与Admin管理页面；

3.掌握Web项目与前端CSS、Ajax整合使用；

4.熟练掌握Scrapy爬虫的数据获取、解析、保存；

5.熟练掌握Scrapy模拟登陆、分布式爬虫技术；

6.熟练使用WebPack进行模块化开发。

模块一：Python 函数与类

1.PyCharm环境搭建与GIT使用

2.缺省参数、可变参数、关键字参数、

3.Lambda函数、递归函数

4.Python面向对象编程(封装、继承、多态)

5.模块、包、Python标准库介绍

模块二：Django Web框架

1.第一个Django程序

2.MTV设计模式介绍

3.配置URL与Template模板

4.Models与Admin增强

5.常见Django表达式与过滤器

模块三：Python常用科学库

1.Numpy数组处理支持

2.Scipy矩阵计算模块

3.Pandas数据分析和探索工具

4.StatsModels统计建模库

模块四：Python数据可视化

1.Matplotlib库

2.Pygal库

3.直方图、饼图

4.折线图、散点图

模块五：数据分析算法介绍

1.如何公开采集数据

2.协同过滤算法

3.隐语义模型求解

4.Surprise库使用方式

模块六：Python实现数据推荐

1.采用数据与数据整合

2.相似度计算

3.SVD矩阵分析

4.数据推荐功能实现

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《Python高级数据分析》，本书介绍高级数据分析概念的广泛基础，以及最近的数据库革命，如Neo4j、弹性搜索和MongoDB。本书讨论了如何实现包括局部爬取在内的ETL技术，并应用于高频算法交易和目标导向的对话系统等领域。还有一些机器学习概念的例子，如半监督学习、深度学习和NLP。本书还涵盖了重要的传统数据分析技术，如时间序列和主成分分析等。