老男孩还有传智的Python培训哪个完善些

目前从事Python培训的机构有很多，但比较靠谱且专业的机构推荐老男孩教育。该机构为不同基础学员定制针对性课程与学习计划，且为了满足企业用人需求，对课程进行全新升级，10余个实战案例，8大企业级使用项目，项目库全面更新，增加了热门的SAAS平台、自动化测试平台等特色优势项目，让学员找工作更具优势。

分享Python的7个就业方向。

1、Web开发（Python后端）

Python有很多优秀的Web开发框架，如Flask、Django、Bootstar等，可以帮助你快速搭建一个网站。当需要一个新功能时，用Python只需添加几行代码即可，这受到了很多初创型公司的一致欢迎。

像知乎、豆瓣、小米这样的大厂，最早的网站都是用Python搭建的，国外则更多，如YouTube、Quora、Reddit、Instagram、Netflix等代表地球顶级流量的大站，都构建在Python之上。

平均薪资：15~20K

技能要求：前端基础、Python基础、主流PythonWeb框架（Flask、Django等）、数据库等

2、Python爬虫工程师

顾名思义，就是用Python收集和爬取互联网的信息，也是小伙伴们入坑Python的第一驱动力。靠人力一星期才能完成的工作，你泡着咖啡、跑10分钟爬虫即可，又装X又实用，学会Python爬虫后，即使不做程序员的工作也能加分不少。

平均薪资：15~25K

技能要求：前端基础、Python爬虫库、数据库、JS反爬等

友情提示：注意法律风险

3、Python数据分析师

这个时代，数据和黄金一样宝贵，现在最火的公司如：今日头条、抖音、快手等，产品都建立在对用户的分析之上，更不用说淘宝、京东、拼多多这些“定制化推荐”的老手。

可以说，所有的商业公司都需要这样一个角色，Python数据分析师也成了目前最火的职业之一。

Python是目前数据分析业务中，最常用的语言。学会Python后，基本可以满足数据分析经理的招聘需求。

平均薪资：10~25K

技能要求：统计学基础、Python的数据分析库（Pandas、NumPy、matplolib）、数据库、机器学习框架（高端职位需要）

4、AI工程师

人工智能是目前最火的方向之一，薪资待遇非常高（土豪的代名词）。从招聘网站上可以看到，80K、100K的职位也有很多，流下了没有技术的泪水，当然这些职位的要求也相对较高。

Python是人工智能时代的头牌语言，不管是机器学习（MachineLearning）还是深度学习（DeepLearning），最常用的工具和框架都需要用Python调用，如Numpy、scipy、pandas、matplotlib、PyTorch、TensorFlow等，因此Python是人工智能工程师的必备技能之一。

薪资：20~40K

技能要求：统计学基础、Python、数据分析库、机器学习、深度学习框架

5、自动化运维工程师

运维工程师经常要监控上百台机器的运行，或同时部署的情况。使用Python可以自动化批量管理服务器，起到1个人顶10个人的效果。

自动化运维也是Python的主要应用方向之一，它在系统管理、文档管理方面都有很强大的功能。

平均薪资：15~25K

技能要求：Python、shell、Linux、数据库、openpyxl库等

6、自动化测试工程师

测试的工作是枯燥和重复的，在过去，每次产品更新，都要重复测试一遍，效率低而且容易出错。

Python提供了很多自动化测试的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重复工作，Python自动化测试也变得越来越流行。

平均薪资：10~20K

技能要求：Python、自动化测试框架、Linux等

7、Python游戏开发

Python游戏开发的招聘集中在游戏服务器领域，主要负责网络游戏的服务器功能开发、性能优化等工作。

平均薪资：15~25K

技能要求：Python、PythonWeb框架、Linux、数据库、Nginx等

通过以上一系列的讲解，相信各位刚入门Python编程语言的人，对于Python主要用来做什么这个问题有了一定的了解。Python编程语言应用广泛，就业方向也是十分广阔，当下正是学习Python的好时机。只要你掌握了Python技术，找一份工作还是比较容易的。

当我知道可以做这些之后，我特别想会。因为论文查阅、答案确认查询；想知道豆瓣8分以上，或者穿越类的、处理工资数据考核表等。

可以干什么

1、上学吧答案神器 主要实现的是无限制获取上学吧网站上的题目答案（绕过 IP 限制），并实现了自动识别验证码，只用输入某个题目的网址，即可一键获取答案，速度非常快。「想要哈哈，自己或者给孩子辅导作业必备啊？」

2、抓取某系统内全部学生姓名学号及选课信息

3、扫描研究生系统上的弱密码用户、模拟登录图书馆系统并自动续借

4、给钓鱼网站批量提交垃圾信息 经常会收到含有钓鱼网站链接的短信的，一般都是 QQ 密码的偏多，其实可以使用 Python 来批量给对方的服务器提交垃圾数据（需要先抓包），这样骗子看到信息之后就不知道哪些是真的哪些是假的了，说不定可以解救一部分填了密码的同学。

5、网易云音乐批量下载 可以批量下载网易云音乐热歌榜的歌曲，可以自己设定数量，速度非常快。

6、批量下载读者杂志某一期的全部文章

7、 获取城市PM25浓度和排名

8、爬取某网商品价格信息

你都用 Python 来做什么？

那Python 作为一种功能强大的编程语言，因其简单易学而受到很多开发者的青睐。那么，Python 的应用领域有哪些呢？

Python 的应用领域非常广泛，几乎所有大中型互联网企业都在使用 Python 完成各种各样的任务，例如国外的 Google、Youtube、Dropbox，国内的百度、新浪、搜狐、腾讯、阿里、网易、淘宝、知乎、豆瓣、汽车之家、美团等等。概括起来，Python 的应用领域主要有如下几个。

Web应用开发

Python 经常被用于 Web 开发，尽管目前 PHP、JS 依然是 Web 开发的主流语言，但 Python 上升势头更劲。尤其随着 Python 的 Web 开发框架逐渐成熟（比如 Django、flask、TurboGears、web2py 等等），程序员可以更轻松地开发和管理复杂的 Web 程序。例如，通过 mod_wsgi 模块，Apache 可以运行用 Python 编写的 Web 程序。Python 定义了 WSGI 标准应用接口来协调 >

图1用Python实现的豆瓣网

不仅如此，全球最大的视频网站 Youtube 以及 Dropbox（一款网络文件同步工具）也都是用 Python 开发的。

自动化运维

很多 *** 作系统中，Python 是标准的系统组件，大多数 Linux 发行版以及 NetBSD、OpenBSD 和 Mac OS X 都集成了 Python，可以在终端下直接运行 Python。有一些 Linux 发行版的安装器使用 Python 语言编写，例如 Ubuntu 的 Ubiquity 安装器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安装器等等。另外，Python 标准库中包含了多个可用来调用 *** 作系统功能的库。例如，通过 pywin32 这个软件包，我们能访问 Windows 的 COM 服务以及其他 Windows API；使用 IronPython，我们能够直接调用 Net Framework。通常情况下，Python 编写的系统管理脚本，无论是可读性，还是性能、代码重用度以及扩展性方面，都优于普通的 shell 脚本。

人工智能领域

人工智能是项目非常火的一个研究方向，如果要评选当前最热、工资最高的 IT 职位，那么人工智能领域的工程师最有话语权。而 Python 在人工智能领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面，都是主流的编程语言。可以这么说，基于大数据分析和深度学习发展而来的人工智能，其本质上已经无法离开 Python 的支持了，原因至少有以下几点：

目前世界上优秀的人工智能学习框架，比如 Google 的 TransorFlow（神经网络框架）、FaceBook 的 PyTorch（神经网络框架）以及开源社区的 Karas 神经网络库等，都是用 Python 实现的；微软的 CNTK（认知工具包）也完全支持 Python，并且该公司开发的 VS Code，也已经把 Python 作为第一级语言进行支持。Python 擅长进行科学计算和数据分析，支持各种数学运算，可以绘制出更高质量的 2D 和 3D 图像。总之，AI 时代的来临，使得 Python 从众多编程语言中脱颖而出，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置，基本无人可撼动！最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以价位@762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~

网路爬虫

Python 语言很早就用来编写网络爬虫。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 语言编写网络爬虫。从技术层面上将，Python 提供有很多服务于编写网络爬虫的工具，例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等，还提供了一个网络爬虫框架 Scrapy。

科学计算

自 1997 年，NASA 就大量使用 Python 进行各种复杂的科学运算。并且，和其它解释型语言（如 shell、js、PHP）相比，Python 在数据分析、可视化方面有相当完善和优秀的库，例如 NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas 等，这可以满足 Python 程序员编写科学计算程序。

游戏开发

很多游戏使用 C++ 编写图形显示等高性能模块，而使用 Python 或 Lua 编写游戏的逻辑。和 Python 相比，Lua 的功能更简单，体积更小；而 Python 则支持更多的特性和数据类型。比如说，国际上指明的游戏 Sid Meier's Civilization（文明，如图 2 所示）就是使用 Python 实现的。

图2Python开发的游戏

除此之外，Python 可以直接调用 Open GL 实现 3D 绘制，这是高性能游戏引擎的技术基础。事实上，有很多 Python 语言实现的游戏引擎，例如 Pygame、Pyglet 以及 Cocos 2d 等。以上也仅是介绍了 Python 应用领域的“冰山一角”，例如，还可以利用 Pygame 进行游戏编程；用 PIL 和其他的一些工具进行图像处理；用 PyRo 工具包进行机器人控制编程，等等。有兴趣的读者，可自行搜索资料进行详细了解。

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Python3爬虫入门到精通课程视频附软件与资料34课时--崔庆才|章节5： 分布式篇|章节4： 框架篇|章节3： 实战篇|章节2： 基础篇|章节1： 环境配置|Python3爬虫课程资料代码zip|2018-Python3网络爬虫开发实战-崔庆才pdf|课时06：Python爬虫常用库的安装zip|课时05：Python多版本共存配置zip|课时04：MySQL的安装zip|课时03：Redis环境配置zip|课时02：MongoDB环境配置zip|课时01：Python3+Pip环境配置zip|课时13：Selenium详解zip  

虽然Python的开发效率较高，但是早年的Python的运行速度相对于其他语言要慢一些也是被很多程序员诟病Python的主要原因，但最近几年PyPy解释器在不断的提高着Python的运行速度 ，通过PyPy运行的程序，在某些场景下速度直接逼近C语言，相信再过几年，Python的运行速度将不再是问题。另外，由于近些年CPU处理速度的快速发展，编程语言本身的快慢在大多数业务场景下已不再被做为主要考量(除了对响应速度极为敏感的业务，如搜素)，因此，可以看出Python在追求运行速度快上也是有所考虑的。想学的童鞋可以加企鹅裙前三位是227，中间是435，后三位是450可以 视频资料免费分享交流经验和讲解行情

最后一个就是Python的功能，由于环境机制和语言特性，让Python强大起来是分分钟的事情，只要会配置源，会配置环境，开发就会变得非常简单了，这是导致Python大火的另一个主要原因之一，Python的标准库和第三方库强大到你无法想象，无论你想从事任何方向的技术编程，你几乎都能找到相应的库支持，以下仅举几个栗子：

WEB开发：最火的Python web框架Django, 支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的flask,bottle, Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架)

网络编程：支持高并发的Twisted网络框架， py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单

爬虫：爬虫领域，Python几乎是霸主地位，Scrapy\Request\BeautifuSoap\urllib等，想爬啥就爬啥

云计算：目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack,Python现在的火，很大一部分就是因为云计算

人工智能：谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言？这本已是一个不需要争论的问题。如果说五年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会，局面尚且不清楚，那么五年之后，趋势已经非常明确了，特别是前段时间 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。

自动化运维：问问中国的每个运维人员，运维人员必须会的语言是什么？10个人相信会给你一个相同的答案，它的名字叫Python

金融分析：我有个朋友之前在金融行业，10年的时候，他们公司写的好多分析程序、高频交易软件就是用的Python,到目前,Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言

科学运算：你知道么,97年开始，NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科学运算，随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发，使的Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛

游戏开发：在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or C++,Python 比 Lua 有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，与 Lua 相比，Python 更适合作为一种 Host 语言，即程序的入口点是在 Python 那一端会比较好，然后用 C/C++ 在非常必要的时候写一些扩展。Python 非常适合编写 1 万行以上的项目，而且能够很好地把网游项目的规模控制在 10 万行代码以内。另外据我所知，知名的游戏<文明>就是用Python写的。

列举这么多之后，你会发现，Python几乎在上述每个领域都做的非常优秀，这是一门真正意义上的全栈语言，即使目前世界上使用最广泛的Java语言，在很多方面与Python相比也逊色很多！我目前还看不到有哪门语言，能同时在如此多的领域能做出这些成绩。所以，大胆来吧，不会错。

附上一张今年语言排行榜。

最后附Python岗位最新薪资

目前应用最多的：全栈开发、数据分析、运维开发，可以看到，Python工程师的起薪大多数在15K起，3年以上工程师的起薪大多超过20K。

Python主要的五大应用介绍：
一、Web开发
Python的诞生历史比Web还要早，由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发。
Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择Python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。
二、网络爬虫
网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。
如：从各大网站爬取商品折扣信息，比较获取最优选择；对社交网络上发言进行收集分类，生成情绪地图，分析语言习惯；爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论，生成词云；应用实在太多，几乎每个人学习爬虫之后都能够通过爬虫去做一些好玩有趣有用的事。
三、人工智能
人工智能的核心算法大部分还是依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。
而Python是这些库的API binding，使用Python是因为CPython的胶水语言特性，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口，Python是最容易得，比其他语言的门槛要低不少，尤其是使用Cython的时候。
四、数据分析
数据分析处理方面，Python有很完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库 *** 作等，Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。对于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成计算逻辑，这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。
五、自动化运维
Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器，使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。

1、做日常任务，比如下载视频、MP3、自动化 *** 作excel、自动发邮件。

2、做网站开发、web应用开发，很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的。

许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python。

3、做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。

4、系统网络运维

Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言，它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力，运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时，这个时候才是真正价值的体现，才能证明自身的能力，让老板重视。

5、3D游戏开发

Python也可以用来做游戏开发，因为它有很好的3D渲染库和游戏开发框架，目前来说就有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。

6、科学与数字计算

我们都知道现在来临了大数据的时代，数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单，Python语言成为了做数据分析师的第一首选，它同时可以给工作带来很大的效率。

7、人工智能

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。Python语言对于人工智能来说是最好的语言。目前好多人都开始学习人工智能+Python学科。

8、网络爬虫

爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧,比如谷歌的爬虫早期就是用跑Python写的 其中有一个库叫 Requests ,这个库是一个模拟>

9、数据分析

一般我们用爬虫爬到了大量的数据之后，我们需要处理数据用来分析，不然爬虫白爬了，我们最终的目的就是分析数据，在这方面 关于数据分析的库也是非常的丰富的，各种图形分析图等 都可以做出来。也是非常的方便，其中诸如Seaborn这样的可视化库，能够仅仅使用一两行就对数据进行绘图，而利用Pandas和numpy、scipy则可以简单地对大量数据进行筛选、回归等计算。

而后续复杂计算中，对接机器学习相关算法，或者提供Web访问接口，或是实现远程调用接口，都非常简单。

现在学python的人很多，如果只给一个理由的话，一句话：写起来快、看起来明白。

你要非要问它可以干什么。作为通用性的语言基本上什么都能干，除了一些对性能要求很高的场合。比较常见的领域是：web服务器、科学计算、应用内嵌脚本、系统管理（程度由高到低）。

就这个事情而言简单说说我的看法吧。

首先，我觉得赶时髦没有任何的问题（话说Python现在算时髦么，都快20年了。时髦的应该是go、hack之类的吧）。作为一个职业程序员，追赶技术的潮流本来就是很正常的事。有了什么新的工具、语言、理论。先拿来玩一玩，了解一下他的特性。这叫技术储备。一个东西之所以能流行起来必然有它的特点在里边。有的时候学些东西仅仅就是 have a fun 而已。每次都当你有需求的时候再学永远都会落后一拍，而且无法站在一个高度去选择。
举个例子：比如你现在要写个手机游戏，现在有Unity、cocos2d、cocos2d－x、cocos2d－x lua 及其他引擎可供选择。如果你从来都没有用过这几个东西你怎么选择？肯定是上网看一堆良莠不齐的博客，问问同事、学长之类的，最后凭感觉选一个就开始写。如果你只会其中一个呢？你肯定会毫不犹豫的使用你会的那个。问题在于，有的时候不同的技术方案有不同的局限性，弄不好这就是定时炸 *** 啊。如果这些你都用过，即使不是非常的精通。你也可以根据自己的团队组成、工期、人员招聘的难度、游戏类型等等来选择最合适的工具。等到有需求的时候根本不会有那么时间来让你每个都学一遍的。

其次，最为一个程序员，开拓视野很重要。多尝试几门语言没有任何坏处。学习其他的语言有助于你跳出自己之前的局限来看问题。语言限制了你的表达，也限制了你思考问题的方式。多了解一些不同的编程范式，有助于你加深对编程语言的了解。没有什么坏处。只是蜷缩在自己熟悉的东西里永远无法提高。

最后，我觉得你的心态有很大的问题。为什么这么说呢？如果很多人不断的对我说：“自己会python，python有多么多么高级牛掰厉害。”我的第一反应是：“我擦，真的么？这么吊的东西我居然没用过。回去玩玩看，到底好不好用。”而不是说：“擦，又TM给老子装逼，会python了不起么？”如果你真正渴求的是知识or技术，你根本不会在意谁在什么地方用什么语气说的。你在意的只会是知识本身。

想系统学习python，以下是python的一整套课程体系，可以根据体系来学习，事半功倍。

马哥2019教学大纲全面升级，核心技术从“薪”出发

python自动化+Python全栈+爬虫+Ai=全能Python开发-项目实战式教学

阶段一：Python基础及语法

课程内容

Linux基本安装、使用、配置和生产开发环境配置

Python语言概述及发展，搭建Python多系统开发环境

Python内置数据结构、类型、字符及编码，流程控制

列表和元组，集合和字典精讲、文件 *** 作、目录 *** 作、序列化

装饰器、迭代器、描述器、内建函数，模块化、动态模块加载

面向对象和三要素、单双链表实现，运算符重载，魔术方法原理

Python的包管理，打包工具，打包、分发、安装过程

异常的概念和捕获、包管理、常用模块和库使用，插件化开发

并发与并行、同步与异步、线程、进程、队列、IO模型

实战 *** 练：用项目管理git管理代码和持续集成开发

实战 *** 练：用Python开发小应用程序

阶段二：Python网络编程及后台开发

课程内容

同步IO、异步IO和IO多路复用详解

C/S开发和Socket编程，TCP服务器端和客户端开发

TCP、UDP网络编程、异步编程、协程开发

Socketserver模块中类的继承，创建服务器的开发

算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、堆排序、树、图

Mysql安装使用，数据类型、DDL语句建库建表

数据库库、表设计思路及数据库开发

使用pymysql驱动，创建ORM，CRUD *** 作和事务

连接池实现和Python结合的后台开发

key-Value模型与存储体系介绍，多种nosql数据库

实战 *** 练：开发基于C/S架构的web服务器

阶段三：前端开发及全栈可视化

课程内容

Html、Css、bootstrap入门到精通

浏览器引擎，同步、异步网页技术，前端开发技术解析

ES6常量变量、注释、数据类型、let和var

ES6函数及作用域、高阶函数、箭头函数、匿名函数

JS对象模型，字面式声明对象创建，旧式类定义

React比vue技术对比及优劣势解析

React框架介绍，组件、核心实战和应用

HTML5浏览器端多种持久化技术和storejs使用

蚂蚁金服React企业级组件ant design开发

React状态管理库Mobx应用，axios异步>

无状态组件、高阶组件、柯里化、装饰器、带参装饰器

实战：Todolist业务功能开发及可视化

阶段四：Web框架及项目实战

课程内容

web框架Django、Flask、tornado对比

从零开始实现类Flask框架、实现路由、视图等

实现类Flask、正则匹配、webbob库解析、字符串解析等

实现类Flask框架高级路由分组、字典访问属性化等

实现Django开发环境搭建、ORM与数据库开发

实现Django模板语言、应用创建、模型构建

实现Django开发流程、创建应用、注册应用等

RESTful接口开发、React组件、MySQL读写分离等

前后端分离模式MySQL分库分表、Nginx+uWSGI部署

实战：实现多人博客系统项目，采用BS架构实现

实战：分类和标签、转发、搜索、点击量、点赞等特效

阶段五：Python运维自动化开发

课程内容

Devops自动化运维技术框架体系、应用布局

任务调度系统设计，zerorpc及RPC通信实现，Agent封装与实现

mschedule通信消息设计和接口API

企业级CMDB系统，虚拟表实现，DDL设计与实现

实战：开源堡垒机jumpserver架构、安全审计、管理

自动化流程平台：流程模板定义、执行引擎实现、手动与自动流程

分布式监控系统设计与实现思路

全面讲解Git版本控制、脚本自动化管理、Git分支合并

实战：基于生产环境持续集成案例Jenkins+gitlab+maven

Python实现执行环境构建及代码测试示例

阶段六:分布式爬虫及数据挖掘

课程内容

爬虫知识体系与相关工具和数据挖掘结合分析

urllib3、requests、lxml等模块企业级使用

requests 模块模拟登录网站，验证，注册

Scrapy框架与Scrapy-Redis，实现分布式爬虫

Selenium模块、PhantomJS模块，实现浏览器爬取数据

selenium实现动态网页的数据抓取、常见的反爬措施

实战：Python 实现新浪微博模拟登陆，并进行数据分析

实战：爬取淘宝、京东、唯品会等电商网站商品

实战：某乎评价抓取和好评人群及价值信息挖掘

实战：提取豆瓣**信息，分析豆瓣中最新**的影评

阶段七：人工智能及机器学习

课程内容

人工智能介绍及numpy、pandas学习、matplotlib学习

机器学习基础理论、线性回归算法、逻辑回归算法

KNN算法、决策树算法、K-MEANS算法、神经网络背景概述

单层感知器介绍、单层感知器程序、单层感知器-异或问题

线性神经网，Delta学习规则、线性神经网络解决异或问题

BP神经网络介绍、BP算法推导、BP神经网络-异或问题

sklearn-神经网络-手写数字识别项目

Google神经网络演示平台介绍

Tensorflow安装、Tensorlfow基础知识：图，变量

Tensorflow线、非线性回归及数据分析建模

实战：中国大陆房价预测

实战：汽车车牌识别及人脸识别

阶段八：高薪简历制作和面试技巧

课程内容

以python工程师运维日常工作内容全面介绍工作场景和岗位职责

从简历格式，技能描述，项目案例，个人优势360°打造精致个人简历

国内4大招聘网站简历上传，投递，工作岗位筛选和黄金岗位识别技巧

简历投递时间节点，简历邮件标题，开场白书写规范和技巧

全面讲解技术面试和人事面试的侧重点以及面试回答方向和方法

从着装、自我介绍、职业发展、薪资谈判等全方面培养面试综合能力

讲解薪资和股票期权抉择，以及未来技术发展趋势，和就业公司选择

按照企业面试官标准 ，进行一对一的技术面试和人事面试指导

毕业后可加入价值12800元的马哥往期智囊团和高端人脉圈

终身享受高端独家业内高薪就业机会推荐

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