武汉python培训班培训费用

课程优势：机构聘请多年从事python开发行业的老师给学生讲课，老师们都精通多种编程语言帮助学生更好的掌握编程，并且机构还采用实例分析的方法帮助学员在案例中分析不同编程语言的呈现方式，让学生对python开发程有更深入的了解，将会为你打开python开发学习的大门，逐步走上python开发精英的道路。

课程目标：1、掌握Python基础编程语法；
2、使用模块进行程序设计；
3、使用Python创建文件、访问、删除文件。

课程详情：一、Python核心编程
课程内容：Python语言基础、MySQL、项目实战、Linux、阶段考核。
培养方向：
前期通过学习常量、变量的使用，运算符的使用，流程控制的使用，函数的定义和使用，容器处理方法，字符串处理方法，日期时间处理方法等，掌握Python编程语言基础内容；中期主要涉及OOP基础知识，学习后应该能自己处理OOP问题，具有初步软件工程知识并树立模块化编程思想；后期通过一个游戏案例，将之前所学到的知识串连起来，达到兴趣引导、学以致用的目的。
掌握Linux操作系统常用命令，掌握Linux操作系统的基础知识，掌握Linux自动化运维技巧，掌握服务器集群的负载均衡技术，解决网站高并发访问、高负载，挑战大型网站系统架构设计，掌握Shell脚本的编写。
了解什么是数据库，掌握数据库的安装和配置，掌握数据库的创建和删除，掌握数据表的创建、修改和删除，掌握使用SQL语句来查询数据，掌握数据库管理员日常操作。
通过游戏案例，以兴趣为导向，激发学员的学习兴趣。所选案例贯穿了基础阶段所学习的大多数知识点。
考核学员本阶段学习情况，指导学员学习方式和方法，并针对后续课程的学习给予指导和建议。

二、全栈开发
课程内容：Web编程基础、Django框架、项目实战、阶段考核、Flask框架、Tornado框架。
培养方向：
掌握前端网站开发流程，掌握网站的基本结构，能够使用BootStrap、Vue等当前流行的前端开发技术进行企业级前端页面的开发。
熟练掌握Flask框架的使用，熟练掌握Flask项目蓝图的使用，熟练掌握Flask-SQLAlchemy操作及维护表关系，能够独立完成企业商务网站项目模型设计和开发，并且独立完成项目部署。
认识了解Django，掌握Django知识点，熟练使用Django，独立完成Django项目的开发部署。
了解掌握Tornado，掌握Tornado的使用，通过Tornado快速搭建数据检索平台，包括全文检索含义、ES全文检索逻辑。
将学员之前阶段所学习的大多数知识点融入到项目中复习，并且配合项目讲解新的内容，用真实的企业项目，使学员掌握真正的开发流程和技术。
考核学员本阶段学习情况，指导学员学习方式和方法，并针对后续课程的学习给予指导和建议。

三、网络爬虫
课程内容：数据爬取、验证码破解、破解加密、Fiddler工具、数据的存储、多线程爬虫、Scrapy框架、Scrapy-Redis分布式、代理池和Cookie池、项目实战、阶段考核。
培养方向：
掌握爬虫的原理以及使用requests模块进行数据的爬取步骤和方法。掌握爬虫页面的登录方法以及设置代理来进行数据爬取。熟练使用正则这个强大文本匹配工具来进行数据的提取。使用xpath语法来进行页面数据的快速提取。学会网站的反爬的措施，进而能够应对网站各种各样的反爬措施，提高反爬能力。学会使用selenium强大的工具来针对页面数据是js异步获取的加密网站的爬取方法。
掌握selenium的高级操作（鼠标动作链、显式等待、模拟页面进行滑动点击操作）。学会使用打码平台对图片验证码进行处理的方法。学会如何使用代码的方式进行滑动验证码破解。学会rpa机器人的原理以及调用百度AI接口的方法。
掌握js加密破解的分析方法，学会使用chrome浏览器的debug功能来对js进行调试的方法。学会如何判断页面是css加密以及解密方法。学会base64编码的原理以及如何进行base64编码的破解。
学会如何配置Fiddler来进行对网页数据的爬取和项目的分析。学会如何配置模拟器和Fiddler来进行对app数据的爬取。掌握使用Fiddler脚本进行数据抓取的方法。
掌握MongoDB数据库的安装和启动方法。掌握使用MongoDB数据库进行数据存储的方法。
掌握使用队列来进行多线程爬虫开启的方法。掌握生产者消费者模式来进行数据爬取的方法。
掌握scrapy的组件和数据流转的过程。掌握scrapy基础的命令。掌握scrapy开发爬虫的流程。掌握spider组件的基础属性和方法的原理。
掌握scrapy中间件的原理以及下载中间件进行代理设置，自定义爬取和请求头设置的方法。掌握使用scrapy如何发送post请求。掌握scrapy提供的文件下载和图片下载的pipeline来进行文件和图片下载的方法。
掌握scrapy-redis分布式原理。掌握scrapy-redis分布式爬虫项目的部署方法。掌握增量爬虫的原理以及设置增量爬虫的方法。掌握爬虫监控的原理以及监控方法。
了解代理池的架构设计思想。掌握代理池的使用方法。了解cookie池的架构设计思想。了解cookie的使用方法。
熟练掌握使用Scrapy框架和MongoDB实现海量数据的爬取。
考核学员本阶段学习情况，指导学员学习方式和方法，并针对后续课程的学习给予指导和建议。

四、人工智能
课程内容：数据分析、机器学习、深度学习、深度学习框架-Pytorch、深度学习框架、项目实战及考核、阶段考核。
培养方向：
理解随机变量的数字特征的概念和性质。会利用性质计算随机变量的数字特征。掌握数据分析涉及到的相关概念，了解如何获取数据以及特征工程，熟悉相关模块的使用。能够认识数据、了解数据的合并、清洗、标准化与转换等常用操作。了解可视化过程。图形绘制。掌握Matplotlib模块。
掌握常用的机器学习算法，深入接触项目案例，在理解算法的基础上，掌握算法在实际项目中的应用。
了解人工智能领域中主流的开发框架，如PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch等框架基本概念，计算模型和原理。能够通过pytorch框架进行深度学习模型构建、训练和测试流程。掌握训练过程优化方法与问题优化。
了解人工智能领域中主流的开发框架，如PaddlePaddle、TensorFlow。
掌握人工智能领域中的图像识别技术，对行业中流行的数据模型和算法有所了解，使用主流人工智能框架进行项目开发，深入理解算法原理与实现步骤。

五、就业指导
课程内容：就业指导、技术指导。
培养方向：
HR对学员进行面试指导；讲师1对1技术指导学员项目及简历。
讲师针对学员面试过程中遇到的问题以及知识的薄弱点进行1对1技术指导。
根据学员具体情况，指导学员修改简历、项目，多方面提供就业服务。