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哈尔滨实训Python课程培训哪家专业?

[2020-03-09 10:31:52] 浏览量:148 来源:

爱尚实训

爱尚教育成立于2010年,总部设立在软件外包名城—大连,并在哈尔滨和沈阳设有分支机构。爱尚教育秉承"做品质教育,用事实说话"的办学理念,旗下拥有爱尚实训、爱尚日语两大精品教育品牌。 爱尚实训——高端IT技能实训品牌,目前开设JAVA、PHP、WEB前端、UI & 平面设计等热门专业,实训项目涉及行业软件、管理系统、门户网站、微信平台、综合电商等业务领域。 六年来已帮助几千名有志青年完成"从怀揣梦想,到纵横职场"的人生蜕变 。
       爱尚实训非常注重实操能力的培养,学员需要通过技术能力、操作规范、团队精神、职业素养等多方面考核方可结业,力争让学员达到"毕业就能上岗,上岗就能胜任"的标准。

哈尔滨爱尚实训Python介绍

第易部分python基础及深化

包括python基础、python高级、linux

python基础

1、python简介与分支结构

2、循环语句与字符串操作

3、列表,元组,字典,集合

4、函数

5、面向对象

6、继承,多态,单例

7、文件读写,异常,模块

Python高级

1、闭包、装饰器、深拷贝、浅拷贝、生成器

2、进程、线程

3、正则表达式

linux

1、linux系统概述、网络操作、文件操作、用户管理、权限管理

2、系统操作、vi编辑器、软件安装

第二部分数据库

包括MySQL、Redis、MongoDB

MySQL

1、介绍数据库系统的使用,实现创建数据库、创建表

2、使用SQL命令完成表中记录的添加、修改、删除、简单查询

3、使用SQL命令实现统计查询、分组统计查询、嵌套查询

4、使用SQL命令完成多表连接查询、数据复制

Redis

redis安装,数据类型,python交互

MongoDB

1、mongoDB基础,增删该查操作

2、mongoDB高级,索引、备份、主从切换、python交互

第三部分dijiango框架

包括 Django框架、实训项目

Django框架

1、Django入门

2、Django模型、视图

3、Django模版、高级

4、Django扩展

★实训项目★:电商项目

第四部分前端开发

包括 html、css、css高级、H5C3、C3特效、jquery、Bootstrap、less、photoshop、特效实战、vue.js、

Html

1、介绍网页设计规范,案例讲解HTML常用标签及使用表格简单布局

2、案例讲解如何使用HTML4、HTML5表单、框架页标签

Css

1、介绍CSS样式表在网页中的使用:行内样式、内嵌样式、外部样式

2、使用DIV标签和CCS技术的结合,对网页进行设计布局

css高级

背景、浮动、定位、盒模型

H5C3

H5新增标签、C3选择器、样式、flex布局

C3特效

过渡、动画、转换

Javascript

1、介绍如何在网页中嵌入代码及其基础语法、用内置对象和浏览器对象的使用

2、数组的使用、排序、及实现表单提交验证,定时器

Jquery

1、选择器、样式、属性操作,特效及链式调用

2、事件、节点操作、动画、json、ajax

Bootstrap、less

栅格系统,样式、组件等、后台模板、less语法

Photoshop

1、常用图片格式、常用图片处理技巧,登录页面制作

2、切图、雪碧图技巧、站点首页制作

★实训项目★:H5C3

vue.js

1、vuejs及指令

2、过滤器、生命周期、组件

3、组件切换、传参、路由

4、动画、vue-cli、mint-ui、mui、项目框架

5、vue-resource、项目首页

6、资讯列表及评论

7、商品列表及vuex

8、购物车

第五部分爬虫

包括 Python爬虫基础类库、scrapy框架、scrapy-redis分布式策略、实训项目

Python爬虫基础类库

1、urllib2、requests类库的基本使用,获取网页源码

2、正则、jsonpath、xpath清洗数据,提取网页内容

3、动态html页面处理及机器图像识别

scrapy框架

1、scrapy框架与Spider类

2、scrapy框架与CrawlSpider类

3、scrapy框架模拟登陆与中间件

scrapy-redis分布式策略

scrapy-reid分布式搭建与关方案例

★实训项目★:分布式爬虫项目

第六部分 数据结构

包括 算法、数据结构

1、算法介绍,算法分析,顺序表,单链表

2、双链表、循环链表、堆、栈、队列

3、排序算法、查找算法,分析数据稳定性及时间复杂度

4、树、二叉树,二叉树的创建、遍历(广度遍历、深度遍历)

第六部分机器学习

包括 机器学习及常规算法分析

1、机器学习的数学基础(一):极限、导数、积分、梯度

2、机器学习的数学基础(二):概率、随机变量的分布、多元随机变量、统计量、大数定律、中心极限定理、极大似然估计

3、线性回归原理

4、线性回归预测案例分析

5、朴素贝叶斯实现邮件分类


文中图片素材来源网络,如有侵权请联系删除

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