课程介绍

编程语言需求猛增 AI人才缺口明显，零基础入门更容易 就业待遇好起薪高，覆盖5大热门就业方向：Web全栈、爬虫、数据分析、测试、人工智能

课程目录

• 百战程序员-Python全栈工程师（完结）/
• 01-Python入门
• 章节1：Python入门
• 章节2：编程基本概念
• 章节3：序列
• 章节4：控制语句
• 章节5：函数
• 章节6：面向对象编程
• 章节7：Python开发环境搭建
• 02-Python深入与提高
• 章节1：异常处理
• 章节2：文件处理
• 章节3：模块
• 章节4：GUI编程
• 章节5：游戏开发-坦克大战
• 03-Python网络与并发编程
• 章节1：并发编程
• 章节2：网络通信
• 04-Python核心特姓
• 章节1：生成器和装饰器
• 章节2：函数式编程
• 章节3：正则表达式
• 章节4：内存管理
• 05-数据库编程基础
• 章节1：mysql介绍与环境安装
• 章节2：mysql的使用
• 章节3：python操作mysql
• 章节4：项目-音乐播放器
• 章节5：redis
• 06-Linux环境编程基础
• 章节1：Linux
• 章节2：shell编程
• 07-网页编程基础
• 章节1：html5
• 章节2：CSS样式
• 章节3：JavaScript
• 章节4：jquery
• 章节5：Ajax
• 08-vue框架
• 章节1：vue框架
• 09-Flask框架
• 章节1：虚拟环境
• 章节2：Flask视图基础和URL
• 章节3：Flask之Jinja2模版
• 章节4：Flask视图高级
• 章节5：Flask高级
• 章节6：Flask数据库
• 章节7：GraphQL
• 10-Flask百战电商后台项目
• 章节1：Flask百战电商后台项目
• Flask项目开发
• 代码
• 软件
• 11-Python_Tornado框架
• 章节1：Tornado简介
• 章节2：Tornado深入学习
• 章节3：Tornado项目
• 12-Python_Django3框架
• 章节1：Django初级
• 章节2：Django进阶
• 章节3：Django高级
• 章节4：Git
• 13-Python_大型电商项目
• 章节1：Django项目阶段-电商项目
• 资料分享
• 14-自动化操作办公软件、邮件、定时任务等
• 文档
• 章节1：自动化操作办公软件、邮件、定时任务等
• 代码
• 15-Python爬虫开发
• 章节1：爬虫基础
• 章节2：scrapy框架使用
• 章节3：爬虫反反爬
• 章节4：移动端爬虫开发
• 章节5：docker容器扩展
• 01.txt
• image
• 源码
• 16-算法与数据结构
• 章节1：算法与数据结构
• 代码
• 资料
• 17-数据分析-数学知识
• 章节1：补充数学知识
• 章节2：统计学基础
• 18-数据分析-数据可视化
• 章节1：matplotlib
• 章节2：seaborn
• 章节3：pyecharts
• 19-数据分析-数据管理
• 章节1：Anaconda介绍_安装_操作
• 章节2：ipython介绍
• 章节3：jupyternotebook_介绍和使用
• 章节4：numpy
• 章节5：Pandas的使用
• 章节6：数据分析案例_案例1_足球运动员分析
• 章节7：数据分析案例_案例2_电影数据分析
• 章节8：数据分析案例_案例3_机场延迟分析
• 20-数据分析-统计分析
• 章节1：Python统计分析
• 代码
• 文档
• 21-Python_数据分析项目
• 章节1：人工智能项目流程
• 章节2：二手车价格预测
• 章节3：旅游景点票价预测
• 章节4：工资分类预测
• 章节5：广告点击转化率预测
• 章节6：文本分类-自然语言处理
• 章节7：音乐推荐系统
• 章节8：银行客户流失分析
• 章节9：申请评分卡
• 22-数据分析软件
• 章节10：Tableau数据分组
• 章节11：Tableau高级图表
• 章节12：Tableau仪表板和故事
• 章节13：回归分析和时间序列分析
• 章节14：案例-泰坦尼克号数据可视化分析
• 章节1：Tableau下载与安装
• 章节2：Tableau基本操作
• 章节3：Tableau菜单介绍
• 章节4：Tableau基本图表绘制
• 章节5：Tableau计算字段和参数
• 章节6：Tableau筛选器
• 章节7：Tableau参考线
• 章节8：Tableau数据集
• 章节9：Tableau数据分层
• 23-人工智能基础_机器学习理论和实战
• 章节10：SVM支持向量机算法
• 章节11：决策树算法
• 章节12：随机森林算法
• 章节13：Adaboost算法
• 章节14：GBDT算法
• 章节15：XGBoost算法
• 章节16：Kaggle实战
• 章节1：无约束最优化问题的求解算法
• 章节2：三种梯度下降法
• 章节3：代码实战梯度下降法与优化
• 章节4：归一化
• 章节5：正则化
• 章节6：多元线姓回归的衍生算法
• 章节7：多项式升维
• 章节8：逻辑回归
• 章节9：Softmax回归
• 24-人工智能基础_深度学习理论和实战
• 章节1：理解神经网络及应用
• 章节2：Tensorflow入门与安装
• 章节3：反向传播及利用Tensorflow完成浅层模型
• 章节4：Tensorflow使用优化器以及模型的存储和加载
• 章节5：深度神经网络DNN
• 章节6：卷积神经网络CNN
• 章节7：卷积神经网络实战
• 章节8：Keras框架
• 25-Hadoop 分布式文件系统：HDFS（扩展）
• 章节1：Hadoop 简单介绍及架构设计
• 章节2：Hadoop 高可用集群及java API
• 代码资料
• 26-Hadoop分布式计算框架：Mapreduce（扩展）
• 章节1：MapReduce分布式计算框架架构设计及项目案例
• 1.txt
• 27-Hadoop离线体系：Hive（扩展）
• 章节1：hive架构、搭建、sql语法、函数
• 章节2：hive分区、分桶、安全认证、优化
• 28-spark体系之分布式计算（扩展）
• 章节10：Kafka、SparkStreaming+Kafka两种版本整合
• 章节1：Scala语言特点、类、对象、集合
• 章节2：Scala隐式转换、通信模型
• 章节3：Spark初始、核心RDD、算子
• 章节4：Spark集群搭建、任务提交流程
• 章节5：Spark计算模式、任务调度和资源调度
• 章节6：Spark核心源码
• 章节7：Spark业务场景、Shuffle机制
• 章节8：SparkShuffle源码、SparkSQL初始
• 章节9：SparkSQL函数、SparkStreaming初始
• 29-面试和成功求职的秘技
• 章节1：简历
• 章节2：面试前的准备
• 章节3：笔试和面试
• 章节4：offer和上班后，如何应对
• 1.txt
• boss直聘使用步骤
• PPT
• 参考简历
• 30-入职后快速成长到CTO
• 章节1：入职后三个月试用期要做的事
• 章节2：前三年需要学的技术
• 章节3：前三年需要提高的软实力