政策大力支持,全民開啟學Python時代
初學編程,選Python入門更容易

邏輯簡單,語法更加貼近英語,初中水平亦可入門。

Python免費開源,共享代碼,讓Python變得簡單。

擁有強大易用的標準庫,讓編程更方便。

相同功能Java 與 Python代碼數量對比,顯而易見。

可以用相同的代碼處理不同規模的數據,以及并發的用戶需求。

簡單易學
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薪資12000

姓名:王*

畢業院校:山西農業大學

入職企業:百度

從事崗位:前端開發工程師

薪資:12000

為保護學生隱私,只展示部分內容
姓名
職位
薪資
劉*清
Python工程師
12500
陳*達
Python工程師
18000
賀*東
Python工程師
12000
江*嬌
Python工程師
10000
鄒*梁
Python工程師
9000
崔*雅
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15000
周*珍
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7000
張*
Python工程師
15000
何*娟
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鮑*宇
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朱*舟
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邵*
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馬*芳
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鄒*彥
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1

Python基礎

1.1 開班典禮 1.2 數據的儲存 1.3 運算符與表達式
1.4 循環 1.5 基礎數據結構1
2.1 基礎數據結構2 2.2 函數1 2.3 函數2
2.3 函數3 2.5 模塊
3.1 面對對象編程 3.2 繼承。封裝。多態 3.3 面對對象高階
3.4 文件操作與異常處理 3.5 項目實戰
2

Web前端

1.1 Html5標簽 1.2 Html5交互與突然 1.3 CSS
1.4 CSS-續 1.5 JS初步
2.1 Dom操作 2.2 jQuery初步 2.3 jQuery制作動畫
2.4 Ajax
3

Linux數據庫

1.1 Llinux操作系統 1.2 文件系統與用戶管理 1.3 文本操作命令
1.4 網絡命令、進程管理... 1.5 Shell編程與bash、源...
2.1 版本控制 2.2 MyAQL基本使用 2.3 MongoDB的基本使用
2.4 Redis的基本使用
4

Web后端
django

1.1 HelloDjango 1.2 Models 1.3 Models & Template
1.4 Views 1.5 Views
2.1 Advanced01 2.2 Advanced02 2.3 Advanced03
2.4 RESTful01 2.5 RESTful02
5

Web后端
lask

1.1 HelloFlask 1.2 Views 1.3 Models & modesl
1.4 Modesl 1.5 Extension
2.1 Program 2.2 項目部署
6

爬蟲階段

1.1 多線程原理 1.2 協程 1.3 爬蟲的概念及相關工具
1.4 Python http libs 1.5 爬蟲實戰
2.1 網站數據解析 2.2 動態網頁抓取 2.3 WEB端協議分析
2.4 scrapy框架 2.5 scrapy框架
3.1 scrapy框架 3.2 scrapy框架
7

Python
機器學習

1.1 juoyter入門 1.2 pandas 1.3 pandas數據處理
1.4 pandas數據處理 1.5 scipy
2.1 matpoltlib 2.2 機器學習基礎 2.3 Knn
2.4 線性回歸模型 2.5 Logistic回歸與決策樹
3.1 樸素貝葉斯與支持向量.. 3.2 樹回歸與K-均值算法 3.3 分類算法優化與關聯
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潘老師

七年項目研發經驗,五年IT培訓教學經驗。從世界500強企業到私人企業,并兼具甲乙方的經驗,對java、Hadoop、Scala、Spark、機器學習等大數據技術具有深厚的技術功底。擁有千萬級到億萬級PV網站技術架構實現經驗。

古老師

10年互聯網開發經驗,資深全棧工程師、項目經理,精通Python/Javascript/shell/c,精通大規模高并發的web、爬蟲項目開發,擅長項目管理和流程控制。教學風格深入淺出、生動有趣,知識點覆蓋全面。

路老師

6年的軟件開發經驗,3年授課經驗,精通Java、python、iPython、算法與數據結構、數據庫、機器學習、人工智能算法等內容,先后開發過《央視影音》、《玩圖》等項目,對于數據分析、機器學習等有較深入研究。

趙老師

曾擔任用友技術經理,負責大型企業財務系統的模型設計愛奇藝資深研究員,負責愛奇藝客戶端承載億級并發量后臺服務系統設計與開發,對C,JAVA,PYTHON,hadoop,scala,人工智能等領域有深入研究,講課內容風趣幽默,知識體系結構完整,成為學員成長路上的指明燈。

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01隨到隨學
02錄播+直播學習更靈活
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03一對一在線輔導

助教在線一對一輔導作業、點評階段考試,讓你清楚認識自己的弱點

全程在線答疑,有問題隨時問,隨時解決,保證學習暢通無阻

04 學習監督效果反饋

1、根據學員在線學習進度,嚴格督促其學習,拒絕懶惰
2、根據學員作業練習情況,24小時之內給予答復有針對地輔導陪練
3、根據學員每月考試情況,實時反饋,不合格者不予進行下一階段學習,重新學習上一階段內容,嚴格把控質量
05 深度就業指導
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