Python+AI人工智能来袭
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Python由于其简单、美观、开发效率高，受到越来越多企业的青睐。人工智能已成为当前**热门的话题。未来可以说是人工智能的世界。公司选用Python进行网站Web、搜索引擎（Google）、云计算（OpenStack）、大数据、人工智能、科学计算等方向的开发。特点：简单易学、免费开源、高层语言、可移植性强、面向对象、可扩展性、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等。课程内容大体上包括Python WEB、Python爬虫和数据分析、Python自动化运维。
Python是进入人工智能行业首选的编程语言，它适合进行人工智能、数据分析、爬虫、互联网等项目开发、各种库、各种相关联的框架都是以 Python作为主要语言开发出来的。
怎么学习Python开发
高级晋升。学习Python高级知识点方面，熟悉项目开发过程、部署、高并发性、性能调整以及go语言的基础，区块链的入门等等。精通区块链的自动化操作和开发技术，能够完成自动化操作项目，区块链等项目。遵循以上四个步骤学习Python，你就可以成为一个合格的Python开发工程师。希望能够迅速成为企业的精英竞聘者，在项目上积累有较多的实战经验。
循序渐进，从行业小白到架构师的蜕变
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**阶段
Python语言核心编程
Python核心、面向对象程序设计、Python高级、Python程序结构、Python函数式编程思想、集成操作框架。
课程目标：1.学习Python核心语法、掌握Python核心技能；2.掌握面向对象编程思想；3.**Python函数式编程思想、实现集成操作框架。
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第二阶段
系统高级编程
Linux操作系统、数据处理、网络并发教程、multiprocessing进程模块、IO网络并发、并发编程方法。
课程目标：1、熟练使用Linux常用命令和编辑工具2、掌握python操作正则表达式的方法3、掌握并发编程方法，多任务编程思想。
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第三阶段
互联网全栈开发
前端开发技术、Django Web框架、Redis、Ajax、JSON开发、Jquery对Ajax的支持。
课程目标：1.熟悉项目开发流程、掌握需求分析方法。2.完成前后端分离电商网站的代码编写以及部署。3.熟练掌握软件系统缺陷评估理论、方法、流程。
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第四阶段
人工智能
机器学习基础、深度学习基础、计算机视觉(CV)、计算机视觉综合项目、自然语言处理(NLP)、PyTorc。
课程目标：1.掌握深度学习基本思想、常用算法、模型等。2.熟练使用OpenCV工具实现。各种图像处理技术。3.能利用深度学习平台实现。DCGAN模型。
Python与其他数据分析工具的对比。
（1）Python**调用模块来处理excel表格，以处理这些数据并生成报告。Python可以处理比excel更大的数据集；能够更容易的实现自动化分析；能够比较容易的建立复杂的机器学习模型。（2）相比spss，spss是个统计软件，只适合在科学研究领域做实验数据的分析，并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析；而Python能够处理复杂的数据逻辑，因此在这些场景的使用更有优势。
python编程“简单”“高效”
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简单简单易学： 逻辑简单，语法更贴近英语，初中水平英语即可入门初级Python工程师，Python的“前景广阔”却又“简单易学”吸引了不少低龄开发者;免费开源： Python开放源代码，共享时代，让python变得更简单;标准库： Python拥有强大易用的标准库，让编程更方便。
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高效
代码极短：相同功能Java VS Python代码数量对比，结果显而易见;
一码多用： 可以用相同的代码处理不同规模的数据，以及并发的用户需求。
达内python培训四大教学优势
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4师指导1学员
财务授课老师； 班主任学习进度跟进； 助教24小时贴身答疑。
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一日一周一月
每日项目实战教学； 每周知识点测评； 每月全国技术同考。
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末位辅导1对1
末位学员重点辅导； 实战讲师1V1授课； 技术点贯穿式梳理。
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学习就业有盼头
轮模拟面试指导； 做的好也得会表达； 平安就业教育保障险。
Python和大数据为什么融合？
1、升级，抓住机遇。课程一步到位，抓住机遇。90%的数据分析师需要掌握大数据相关技术，以实现后续增长和推广，数据开发岗位(大数据工程师)将近一半的内容是对数据进行提取、处理、甚至分析、挖掘——这就和数据分析师的工作内容高度重合。2.市场需求决定。无论是大小数据，在数据处理开发方面是有共性，企业中对数据处理的需求，既有小规模数据集，也有海量数据集，而我们的全场景的数据分析处理，不管数据量是大还是小。
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