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python培训课程有哪些内容 Python学习技巧汇总
有哪些内容？Python学习技巧汇总。光环大数据认为，人工智能时代python的应用越来越广泛，Python人才的供给严重不足，因此，现在学习python培训课程转行高薪岗位是一个明智的选择，python培训课程有哪些内容？光环大数据给大家分享一些Python学习技巧汇总。
python培训课程有哪些内容？
光环大数据了解到，目前市场上有一部分做，Python是一个用途广泛的语言，比如说web开发和数据科学，每个领域都有一些比较著名的库，我们可以研究一下这些库所对应标签的访问量。我们可以比较web开发框架Django和Flask以及数据科学领域的NumPy，matplotlib和pandas。
python培训课程的内容，我们就以光环大数据的python培训课程为纲进行了解：
课程一阶段PythonWeb
学习内容：PythonWeb内容实战
课程二阶段PythonLinux
学习内容：PythonLinux实战开发
课程三阶段文件与数据库
学习内容：文件与数据库实战开发
课程四阶段Python基础
学习内容：Python基础实战开发
课程五阶段Python进阶开发
学习内容：Python进阶实战开发
课程六阶段Django编程开发
学习内容：Django编程实战开发
课程七阶段Ansible实战开发
学习内容：Ansible实战开发
课程八阶段云计算平台
学习内容：SapDesignStudio大数据可视化分析
课程九阶段数据科学
学习内容：数据科学综合应用
课程十阶段人工智能
学习内容：人工智能学习与应用
课程十一阶段Python人工智能项目实战
学习内容：Python人工智能综合项目实战
技巧汇总分享：
第一个阶段：初级，掌握Python的语法和一些常用库的使用。
第二个阶段：中级，掌握自己特定领域的库，掌握pythonic写法，非常熟悉Python的特性。
第三个阶段：高级，从整个工程项目着眼，考虑document，distribution，性能优化等。
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大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。
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_有哪些课程？【】光环大数据了解到，现在全世界大约有几百万以上的Python语言的用户，应用率还在成指数的增长，由此发现大家选择Python做为编程开发语言，还是有发展前景的，Python语言培训也成了很多想转行Python高薪就业的捷径。
Python语言培训，选择好的培训机构地理位置很重要。就拿北京来说，哪个培训机构不愿意让自己落脚在这里，这是国家的政治、经济和科技中心，两千多人的大城市，自然很多高新技术会在这里产生，眼界打开了，自己的格局才能打开，这样能有一个更好的发展前景，其实这个大家也都明白。北京的IT培训机构不在少数。就拿光环光环大数据Python语言培训来讲，光环大数据隶属于光环国际，创办于2001年，至今已成立16年，上市机构，主要业务在IT培训，旗下设有大数据开发，大数据可视化，大数据分析、Python、人工智能、PMP、软考、敏捷、项目管理，H5可视化、ACP等十余种课程，累积培养技术人才100000余人，并在业界取得了令人瞩目的业绩！
python线下培训班有哪些课程？还是以光环大数据来给大家展示下吧：
课程一阶段PythonWeb
学习内容：PythonWeb内容实战
完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。
课程二阶段PythonLinux
学习内容：PythonLinux实战开发
完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。
课程三阶段文件与数据库
学习内容：文件与数据库实战开发
完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。
课程四阶段Python基础
学习内容：Python基础实战开发
完成项目：设计高级石头剪刀布游戏、计算器程序设计开发。
课程五阶段Python进阶开发
学习内容：Python进阶实战开发
完成项目：智能电子购物车项目、异步即时聊天室项目、Python超级爬虫编写。
课程六阶段Django编程开发
学习内容：Django编程实战开发
完成项目：个人博客系统网站开发项目、多用户综合后台网站开发项目
课程七阶段Ansible实战开发
学习内容：Ansible实战开发
完成项目：网站自动化管理系统、自动化运维系统
课程八阶段云计算平台
学习内容：SapDesignStudio大数据可视化分析
完成项目：Git管理博客系统、nginx代理访问、Fabric部署上线。
课程九阶段数据科学
学习内容：数据科学综合应用
完成项目：Scrapy爬虫项目、反爬虫综合应用、数据科学工具综合应用。
课程十阶段人工智能
学习内容：人工智能学习与应用
完成项目：个人人脸智能识别项目、在线人脸身份认证服务项目。
课程十一阶段Python人工智能项目实战
学习内容：Python人工智能综合项目实战
完成项目：简洁版知乎网站系统设计项目、金融风控研发与实践项目等六大项目。
Python语言培训，就选光环大数据！
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。零基础大数据培训班的课程安排
零基础大数据培训班的课程安排
对于零基础的朋友，想要进入大数据行业有一定难度，但并不是没有可能，这要看你选择怎样的学习方式，如果自学的话，几乎没有什么可能性成为大数据高手，自学会让你在很多地方一知半解甚至完全不懂。如果报班学习大数据的话，跟着老师从基础一步步认真学起，能够扎实的掌握大数据技术。零基础大数据培训班的课程安排是怎么样的？了解零基础大数据相关课程，如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。下面来具体看看魔据教育的零基础大数据的课程。大数据培训课程有哪些？第一阶段：JavaSE基础具体有编程语言和面向对象，以及Java中级知识和高级知识。具备基本的编程思想，具备JavaSE本地应用开发能力，能够在本机上开发应用一些软件。例如：单机版游戏、聊天软济、加密工具、综合信息管理软件。掌握JavaSE可以加深对集合框架，面向对象编程思想的深入理解。第二阶段：大数据基础课程Hadoop课程，hadoop集群的搭建；HDFS基础概念介绍；HDFS API案例；YARN资源调度框架介绍；Mapreduce介绍和Mapreduce案例，Zookeeper介绍和安装；主要讲解Zookeeper介绍；Zookeeper下载与安装；Zookeeper配置。主要技术内容有Hadoop技术和HDFS的基本特征与框架。Hadoop的学习需要在一定的学习实验环境，魔据大数据具有成熟的实验环境和更有说服力的数据分析案例。掌握大数据Hadoop和HDFS的核心知识，并对以后的大数据学习提供最扎实的基础。第三阶段：分布式数据库课程HBase，主要讲解HBase概念；掌握HBase旧版本体系结构；掌握HBase工作原理；掌握HBase的组成；掌握HBase的容错性；理解HBase应用场景。hive入门，Hive环境搭建，主要讲解HiveQL数据类型及转换机制；理解Hive文本文件数据编码格式；初步了解表存储格式；熟练掌握Hive建表操作方法。Hive综合应用主要考核HiveQL基本应用；考核分区、分桶、视图、索引应用；考核函数，尤其是自定义函数的应用。第四阶段：大数据高级进阶课程Python简介及安装，爬虫之分布式爬虫，主要讲解redis简介；安装测试；多机测试；scrapy_redis；简单应用测试；多机协作的redis。Spark，spark基础，主要讲解Spark 概述；Spark 生态系统；与MapReduce比较；体系结构与工作原理；安装部署及测试；spark应用场景。Flume，实时计算介绍和Flume基础，主要介绍实时计算与离线计算区别；实时技术应用；实时分析三种框架比较；实时分析技术架构。Kafka，主要讲解数据的传递方式；消息中间件的优势及作用；常用的消息中间件；kafka的相关概念，主要讲解flume与kafka整合：kafka source、Kafka Sink、Kafka Channel。第五阶段：项目实战让学员通过大数据综合实战项目更深入的掌握大数据知识。比如互联网精准营销大数据分析项目。1.约车大数据分布项目：项目背景是为了更好地缓解城市交通拥堵、实现节能减排，利用大数据分析实现需求预测、拥堵预测智能调度等工作，充分提升车辆使用效率。2.MoviePlex大数据分析项目MOVIEPLEX实训项目以培养“大数据架构师”为标准构建：完整覆盖了 Oracle 大数据解决方案面向业务的数据采集，数据组织，数据分析及数据决策业务流程。想要掌握扎实的大数据知识，要具备大数据学习兴趣和学习毅力，首先对大数据有兴趣，才能支撑你学下去。另外，具备学习毅力，能够让你在大数据学习上掌握的更扎实，学的更高效。来魔据大数据，浓厚的学习氛围，专业的大数据讲师指导，再加上魔据课程设置科学严谨，与企业所需人才无缝对接，为一线知名企业培养了上千名大数据人才。最后魔据大数据告诫：不管你基础怎么样，只要你想学习大数据，报一个靠谱的零基础培训班，一定要一心一意，不要半途而废，坚持过最初两个星期的入门阶段，一旦入门了，后面大数据的学习就相对轻松了。
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本帖最后由 zhangjuying2000 于
19:10 编辑
大数据时代，哪些课程最受欢迎？
大数据时代衍生出大数据技术，包括数据的采集、存取、清洗、挖掘、可视化等等，哪些课程或者哪些方向最受欢迎呢？本文以ppv课（国内领先的大数据学习社区）网站为例，该网站的免费课程频道有着较为齐全课程分类，并且积累了一定的用户学习数据。通过python软件爬取所有课程的学习人数、时长、类别等网络数据，可以一窥当前大数据时代学习群体的培训需求。
（1）导入相关库并构建网页解析函数
装入网页解析、多线程、数值计算、数据可视化等python安装库，并构造网页解析函数，在函数中设置模仿浏览器登录的head方式：
import urllib.request
from lxml import etree
import pandas as pd
from multiprocessing.dummy import Pool as threadspool
import urllib,re,time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
start_url='/class/select'
url_host = '/class/select?topicid='
def url_open(url):#构建网页解析函数
& & req = urllib.request.Request(url)
& & req.add_header('User-Agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.22 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0')
& & page = urllib.request.urlopen(req)#模仿浏览器登录
& & txt = page.read().decode('utf-8')
& & htm = etree.HTML(txt)
& & return htm
（2）构建每一类目链接获取函数
获取每个类目的链接，也就是图1中机器学习、数据挖掘等14个类目的链接，构建每个类目链接获取的函数：
def get_class_link(url):#获取每个类目的链接
& & htm = url_open(url)
& & class_topics = htm.xpath('/html/body/div[2]/div[1]/div[1]/dl[1]/dd/a/text()')[1:-1]#对课程类目的网址进行解析，并且去除一头一尾“全部”与“会员课程”
& & class_link =[]
& & for class_topic in class_topics:
& && &&&class_link.append(url_host + urllib.parse.quote(class_topic))#主要解决部分网址包含中文字符无法解码的问题
& & return class_link
在免费课程主页：/class/select，点击对应的课程类目右键审查元素就可以获取相应的链接，该网站课程类目链接采取这样的方式：/class/select?topicid=机器学习，即在主页的基础上加入topicid=的形式。在这里需要注意，部分类目包含中文字符，如机器学习、数据挖掘、R语言等，在python网页解析中会出现“ASCII码无法识别的问题”，导致程序运行不出，这时需要加入urllib.parse.quote命令进行编码，使得中文字符识别出来，（英文字符在此命令下不受影响）。
（3）构建全部链接获取函数，解决翻页问题
再次，构建全部链接抓取函数。由于部分课程类目不止一页，需要对翻页的链接进行抓取，这时候我们需要解决两个问题：一是每个类目有多少翻页？二是翻页链接的形式是什么样的，有无规律可循？
在课程的底端可以看到每个类目的页数：
对于多页的课程类目链接形式为（以Excel为例）：
/class/select?topicid=Excel&job=&grade=&page=&page=2
可以看到在课程类目的链接上加入了“&job=&grade=&page=&page=”这种形式。根据这两个问题的表现形式我们找到了解决方案，对于每个类目的页数问题，通过抓取“上一页”、“下一页”这个框中的列表长度来判断，如只有第一页保持原有链接不变，如有2个以上页面，则在原始链接的列表中加入page=2/3….的链接形式。最后封装成一个列表。
def get_all_links(class_link):#每个课程类目有不止一页，因此链接也有多个，因此基于类目链接构建全部链接函数
& & htm = url_open(class_link)
& & page_num=htm.xpath('/html/body/div[2]/div[1]/div[2]/div[3]/div/a/text()')
& & urls = [class_link]
& & if len(page_num)&2:
& && &&&for i in range(2,len(page_num)):
& && && && &urls.append(class_link + '&job=&grade=&page=&page='+str(i))#将翻页链接依次加入类目链接中
& && &&&pass
& & return urls
（4）构建抓取信息函数
接下来就开始抓取每个页面的信息，并采用pandas.DataFrame的数据框，采用Xpath方式抓取。
def get_info(url):#抓取每个链接的信息，包括课程名称、时长、学习人数、类目
& & htm = url_open(url)
& & titles = htm.xpath('/html/body/div[2]/div[1]/div[2]/div[2]/ul/li/h3/a/text()')
& & times= htm.xpath('/html/body/div[2]/div[1]/div[2]/div[2]/ul/li/p[1]/text()')
& & numbers = htm.xpath('/html/body/div[2]/div[1]/div[2]/div[2]/ul/li/p[1]/span/text()')
& & topic = htm.xpath('/html/body/div[2]/div[1]/div[1]/dl[1]/dd[@class=&cur&]/a/text()')
& & topics = topic * len(titles) #获取每个课程的类目变量，并且与每个课程一一对应，最好与其他变量在同一页面一起抓取
& & frame = pd.DataFrame([topics,titles,times,numbers], index=['topics','titles','times','numbers'])#转入数据列表DataFrame
& & frame = frame.T
& & return frame
（5）导入网页，爬取信息
构造完相关函数后，将参数代入，爬取所有类目下所有课程的数据信息：
if __name__ == '__main__':
& & time.sleep(2)
& & class_links = get_class_link(start_url)#获取类目链接
& & pool = threadspool(2)
& & urls = list(map(get_all_links,class_links))#多线程抓取每个类目的所有链接
& & url_links = []
& & for x in urls:
& && &&&url_links.extend(x) #将所有链接装进一个list
& & frame_list = list(map(get_info,url_links))#数据框列表
& & a,b,c,d = [], [], [], []
& & [(a.extend(x['topics'])) for x in frame_list]
& & [(b.extend(x['titles'])) for x in frame_list]
& & [(c.extend(x['times'])) for x in frame_list]
& & [(d.extend(x['numbers'])) for x in frame_list]
& & c1 = [int(re.findall(r&\d+& ,txt)[0]) for txt in c]
& & d1 = [int(re.findall(r&\d+& ,txt)[0]) for txt in d] #采用正则表达式提取数字，并转化为整型，也算是数据清洗
& & frame = pd.DataFrame([a,b,c1,d1], index=['topics','titles','times','numbers'])#将数据整合
& & frame = frame.T
（6）数据截取、分组及可视化
通过数据截取、分组计算、画图就可以得到每个类目平均的学习人数：
游客，如果您要查看本帖隐藏内容请
如图，概率与统计课程的平均学习人数最多，达到3000以上，这说明学习者对大数据的基础统计理论的学习需求较大；其次是R语言、Mysql、SPSS等，说明了大数据常用的软件与数据库的学习需求也较高。
分类比较，比如在大数据统计软件方面的平均学习人数上，由上图可以看出，R语言&SPSS&Python&SAS&Excel&Matlab，后三者在大数据统计技术上已稍显落后（spss在开发出数据挖掘模块），且R、Python是目前大数据分析下最火的两大统计软件，相应的学习需求也高；数据库方面：Mysql&Nosql&Sql&Oracle，Mysql平均学习人数最多且远远超过其他数据库，作为大数据目前最常用的数据库存储工具，因此会获得如此高的关注度；理论方面：概率统计&机器学习&数据挖掘，说明学习者对基础理论的需求还是比较高，由于大数据技术是计算机与数据统计等内容的结合，很多计算机从业者缺乏统计理论知识以及初学者也要从最基础的理论学起，这导致概率与统计的学习需求遥遥领先，从侧面也说明了在大数据领域统计理论的缺失或不足较为明显。对于大数据里较火的软件平台——Hadoop，平均学习人数处于不高不低的状态，这是由于大多数大数据学习者还处于初级水平，对Hadoop这一高级应用技术还缺乏了解，所以学习需求没那么高。
感谢楼主无私奉献！
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看看怎么玩
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你改成鱼C论坛，爬一下试试
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关于Xpath 这块 大神能再讲讲吗？
“采用pandas.DataFrame的数据框，采用Xpath方式抓取”
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你改成鱼C论坛，爬一下试试
，有空试试吧，我也是新手，所以最开始选了这个分类比较清楚，数据量也不大的网站
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关于Xpath 这块 大神能再讲讲吗？
“采用pandas.DataFrame的数据框，采用Xpath方式抓取”
与BeautifulSoup类似，都是有右键点击元素，然后copy路径，来解析的，关键就是语法不一样
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与BeautifulSoup类似，都是有右键点击元素，然后copy路径，来解析的，关键就是语法不一样
哈哈哈！ 关于BeautifulSoup ，还能继续讲讲嘛
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自己搜索查看ing，大神若有空，指教更是感谢！
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哈哈哈！ 关于BeautifulSoup ，还能继续讲讲嘛
这个不好讲呀，关键还是动手去学，beautifulsoup 是 HTML 解析库，XPath 是 HTML / XML 查询语言
要弄懂这个，我建议你还是学一些简单的网页结构，比如&title&&/title& class
& 累计签到：63 天连续签到：1 天
这个不好讲呀，关键还是动手去学，beautifulsoup 是 HTML 解析库，XPath 是 HTML / XML 查询语言
要弄懂 ...
一个个来吧~ 慢慢学ing
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小甲鱼的视频，我的最爱！
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From FishC Mobile
学习了学习了
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感谢楼主无私奉献！
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头像被屏蔽
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提示: 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽
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编写一个小爬虫，爬取网易云音乐上指定歌曲的精彩评论。
为了增加趣味性，本届比赛增加了“押宝玩法”、“竞猜玩法”和“擂主玩法”。
本期题目：爬知乎日报
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零基础入学月薪过万不是梦，可免费试学一个月，先学习后付款，入学签协议保就业！国内专业培训全栈智能大数据分析师课程的机构，课程大受学生欢迎！课程主要内容：&1、互联网交互技能（消费人群画像&产品定位、产品策划&&&问卷调查、产品功能设计&&交互设计思想&&&Xmin思维导图&&&Axure原型&&&产品原型实战）&2、统计学基础（中位数&标准差&&方差&概率&&假设校验&&显著性差异&&抽样&大数定律）3、数据及运营分析（行业分析&&市场渠道分析&&&消费者心理分析&&竞争对手分析&&&5W2H/SWOT/六项思考帽&&&产品策略、品牌建设&业务流程优化&&运营方案撰写）&4、数据分析工具使用（EXCEL数据操作、数据图表&&&excel高级函数、统计插件等&&上午Visio&&SAS统计分析软件&&&&SPSS统计分析软件&&&power&BI智能图表&&&市场调研&&&精益化管理）&&5、统计学（概率论&&数理统计&&多元统计分析&&&时间序列&&&数据挖掘&神经网络&决策树&支持向量机）&6、数据操作（select语句&&where条件语句&&Order&by排序&&&SQLVIew&&SQL索引&&SQL函数&&&mySQL数据库操作&&&生成SQL视图）&&7、pyhthon（数据类型&流程控制语句&函数&&模块&&phthon爬虫&&&结合MYSQL数据库操作&&&Pandas数据分析包&&sklearn数据挖掘&）&&8、大数据平台技术（Hadoop分布式大数据系统&&&HDFS海量数据存储&&&Mapreduce大规模并行运算&Mahout大数据开源项目&&Hive数据仓库工具&&Spark大数据计算引擎&&R语言统计分析语言&&&数据可视化技术）&9、综合实战（金融行业大数据分析&&&电商行业大数据分析&&&零售行业大数据分析&&互联网行业大数据分析等）&&10、云计算与人工智能（弹性计算&企业云应用构建&&云计算服务平台使用&&机器学习&&深度学习&&智能推荐、数字营销云&&智能物联网&&行业大数据平台实战）AAA教育已经UI、UE、新媒体运营、产品经理、大数据、Python数据分析取得不错的培训成绩，深受程序猿和小白们的喜爱，同时也在不断更新课程只有教育机构自身能力的不断提升，才能带动整体教育行业的前进。AAA教育为了帮助更多有梦想的同学！【AAA教育】专注培训10年，学习4个月保就业！ 毕业拿高薪！0学费入学，就业后还款。让学习零负担！【AAA教育教学优势】1、多行业跨度打造全能型人才2、坚持以教学为本的，守正出奇知行合一3、入学签订就业协议4、先就业后付费学习5、课程免费学习一个月AAA教育（http://www..cn/?sjn）讲师团队可以说是业界无可挑剔难以超越的。汤老师，江老师，穆老师均是实战经验丰富，汤老师美国弗吉尼亚理工经济学硕士，世界500强企业CFO，江老师北大软件工程硕士前上市公司核心大数据研发团队成员，穆老师前中企动力产品运营总监***互联网人，他们像三匹骏马带领AAA教育的学员们奔驰在行业较前沿。
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<div class='new-bmap' data-stores='[{"lnglat":"116..002288","content":"\u: \u5317\u4eac\u6d77\u6dc0\u533a\u\u5e84\u8def108\u53f7\u5317\u5bab\u95e8\u\u7ad9A\u51fa\u53e3\u65c1
\u7535\u8bdd\uff1a010-","title":"\u5317\u4eac\u6f2b\u52a8\u\u80b2\u79d1\u\uc\u53f8"}]'
data-widget="app/ms_v2/training/detail.js#initMap"
data-name='抚顺'
data-domain='fushun'>
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