在所有编程语言里，Python并不算年轻，从1991年发布第一个版本，至今已经快30年了。它是一门非常适合人工智能开发的语言，人工智能所需数据获取、数据分析、数据建模的流程都可以通过Python的类库**解决。最近几年，随着人工智能概念的火爆，Python迅速升温，成为众多AI从业者的**语言。

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 3标准库》，本书由资深Python专家亲自执笔，Python语言的核心开发人员鼎力推荐。对程序员而言，标准库与语言本身同样重要，它好比一个百宝箱，能为各种常见的任务提供完美的解决方案，所以本书是所有Python程序员都必备的工具书！全书以案例驱动的方式讲解了标准库中数百个模块的使用方法（如何工作）和工作原理（为什么要这样工作），比标准库的官方文档更容易理解（一个简单的示例比一份手册文档更有帮助），为Python程序员熟练掌握和使用这些模块提供了绝佳指导。