为什么企业需要Python+核心编程开发？
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网站开发过程中python拥有完善的web服务器交互功能
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基于pytyon可视化应用开发
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利用python实现数据推荐功能
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数据分析工作中，应用python快速开发快速验证，分析数据得到结果
Python+核心编程开发让学习者完美蜕变！
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想掌握Django Web框架技术
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想进阶成Python高级开发工程师
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想掌握Python数据分析算法
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想掌握Python 基础函数及参数设置
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想掌握Python实现数据推荐方法
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想掌握Python标准库知识内容
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有基础工作压力大想提升
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未来工作中会频繁涉及到Python应用
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有基础工作压力大想提升
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C开发出身想深入学习Python技术
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刚毕业，就业信心不足
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简单易学并且容易得到高薪
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掌握常用的Python可视化工具
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熟练Python+可视化技术能获得高薪职位
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想掌握Python基础可视化库应用技术，以便于生成可定制性强、简单易用、达到出版质量级别的图形
Python+核心编程更适合以下人群！
- 计算机专业学生
- 开发工程师
- 运维工程师
- 数据库工程师
- 数学专业学生
Python+核心编程及可视化界面开发让你更有竞争力！
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想进大厂学历专业没有优势
数据可视化在一线互联网企业已经广泛应用于销售、运营乃至技术岗位。 熟练掌握数据可视化技术，不仅可以有效拓宽就业渠道，更能在硬件条件不占优的情况下，以综合实力赢得offer。
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提升在公司中的竞争力
可视化技术是互联网/互联网+的企业目前急需的综合技能技术人才之一，无论是开发岗位还是运维人员，可视化界面应用在工作中的比重都讲逐步提升。
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更好的职业前景
可视化技术在互联网行业90%以上的使用比例，最典型的就是以BAT为首的优质企业。
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更多的工作机会
数据可视化作为一种常规营销技能，正逐步扩展到金融、通信、生产制造、快速消费品零售、物流运输、医疗、政府等行业。
学习Python+核心编程，你是否也有这些疑虑？
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01. 零基础能学么？
Python由于内置功能强大，语言简单即便零基础学习难度也不大。只需在有经验教师指导下，按部就班学习Python的基本语法、模块和函数、内置数据结构等知识，掌握后完成如：Django网页开发框架，及可视化界面开发难度并不是很大。
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02. 课程结束之后，遇到问题，是否还可以咨询老师？
如果是在课程期外进行知识复盘中遇到问题，可以在授课微信群中进行提问。 如果是在工作中遇到困难，可以申请免费技术咨询服务。
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03. 学习课程能找好工作吗？
Python核心开发和可视化开发技术不仅被BAT等巨头企业所热衷，而且市场应用非常广泛。熟练掌握调试及运维技能的学员，深受IT、金融、通信、电力、国防、军工、交通、烟草、税务、等行业的认可。
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04. 课程涉及内容太多 这么多知识一下怕掌握不了！
首先做到认真预习，上课认真听讲，课程设计初衷希望学员能通过在中培的学习，最大限度的掌握Python基础知识及数据可视化开发技术，所涉及的重要知识点。老师在课堂上会有所侧重的进行演练，同时需要学员课余时间认真复盘，积极和老师沟通交流。
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05. 技术前景怎么样？
作为热门专业技术人才，掌握python+核心编程及可视化界面开发，有两年以上工作经验的学员，月薪资在15-30K不等
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06. 针对有基础学员，该课程提升空间大吗？
整个课程编纂是完全动态化进行，随着数据库/应用及操作系统的升级优化。会第一时间安排教程的更新。
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07. 课程中相对比较难掌握内容是什么？
Django Web框架、实现数据推荐功能。
Python+核心编程及可视化界面开发课程大纲
| DAY 1 上午 | Python 函数与类 |
| 1.PyCharm环境搭建与GIT使用 2.变量、常量、逻辑语句介绍 3.数据结构之 List、Set、Tuple、Dict 4.缺省参数、可变参数、关键字参数 5.Lambda函数、递归函数 6.函数的封装与随机数生成器 7.Python面向对象编程(封装、继承、多态) 8.模块、包、Python标准库介绍 |
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| DAY 1 下午 | Scrapy框架实践 |
| 1.Http协议理论介绍 2.Scrapy介绍与环境搭建 3.框架结构与工作原理介绍 4.网页数据解析之xpath 5.Selenium与“幻影”浏览器-PhantomJS 6.动态IP设置与反爬虫技术 7.豆瓣电影站点爬取实践 8.分布式爬虫与数据入库实现 |
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| DAY 2 上午 | Python常用科学库 |
| 1.Numpy科学库介绍 2.数组的索引和切片 3.数组的运算 (排序、通用函数、统计运算) 4.数组的存取操作 5.综合案例：图像变换 6.Pandas数据结构 (Series,DataFrame) 7.数据运算（算术、排序、分组） |
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| DAY 2 下午 | Python数据可视化 |
| 1.Matplotlib库 2.Seaborn可视化库介绍 3.常用的数理统计公式介绍 4.直方图、饼图 5.折线图、散点图 6.高级图表 (散点图、箱线图、云图) 7.采用可视化实现银行客户画像 |
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| DAY 3 上午 | 常见分析算法介绍 |
| 1.欧式距离与K-近邻算法介绍 2.数据清理、特征值分析 3.Train_test_split分割训练集与测试集 4.模型训练与超参数介绍 5.交叉验证与网格搜索 6.K-近邻实现就近酒店入住推荐系统 |
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| DAY 3 下午 | Python + Hadoop数据推荐 |
| 1.数据三种形态与分布式数据库 2.Hadoop安装与启动 3.Python + MapReduce编程实战 4.Hadoop中的Shuffle与Sort原理应用 5.MapReduce架构分析 6.电影相似度原理分析 7.Python + Hadoop编写电影推荐代码 |
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