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400-018-9698
  • 人工智能+Python课程升级

    与百度云合作
    引入百度人工智能实战平台

    人脸识别 图像识别 文字识别 语音识别
    语音合成 自然语言处理 机器人交互场景 机器人定制开发
    咨询详情

Python——人工智能主流语言

  • Google开源机器学习框架:TensorFlow
  • 开源社区主推学习框架:Scikit-learn
  • 百度开源深度学习框架:Paddle
  • ... ...
  • 以上框架,均是由Python语言开发。

不仅如此,Python还含有优质的文档、丰富的AI库、机器学习库、自然语言和文本处理库。尤其是Python中的机器学习,实现了人工智能领域中大量的需求。

传统教育改革  开启“全民学Python”时代

什么样的人  比较适合选择人工智能+Python

初学编程  选Python入门更容易

培训前学员基本情况统计

  • 培训前所学专业统计

  • 培训前工作经验统计

  • 培训前薪资统计

Python编程简单直接,更适合初学编程者,让初学者专注于编程逻辑,而不是困惑于晦涩的语法细节上。
以上表格基于已报名学员基本情况统计,虽然他们培训前大部分都基础薄弱,但在培训后都实现了短期目标。

2018年春季课程发布会:人工智能+Python课程升级

1.与百度云合作引入智能机器人教学
2.Web项目:知识点“全”面覆盖
3.爬虫项目:实战项目“变”革创新
4.人工智能项目:独家研发“新”项目
5.新增算法课程
(1)应用型工程师方向:量化交易项目+深度学习(应用)
   +机器学习(应用)+数据挖掘
(2)算法型工程师方向:金融风控项目+深度学习(算法)
   +机器学习(算法)+数学

近期学员平均薪资数据趋势一览

已毕业部分班级薪资展示(截止到2017年12月)    相关数据来源于公司内部统计

数据背后  源于科学的教学体系

  • 匠心
    课程

  • 3000
    小时
    课程打磨
  • 432
    饱满课时
  • 4
    课程大纲
    革新
  • 第一阶段
  • 第二阶段
  • 第三阶段
  • 第四阶段
  • 第五阶段
  • 第六阶段
  • 第七阶段

  • 第一阶段  Python核心编程

    可掌握的核心能力

    1、掌握Python基础语法,具备基础的编程能力;
    2、建立起编程思维以及面向对象程序设计思想。

    解决的现实问题

    能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写以及小游戏程序的开发。

    第一阶段主要内容

    01 计算机组成原理
    02 Python开发环境
    03 Python变量
    04 流程控制语句
    05 高级变量类型
    06 函数应用
    07 文件操作

    08 面向对象
    09 异常处理
    10 模块和包

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  • 第二阶段  Python和Linux高级编程

    可掌握的核心能力

    1、能够熟练使用Linux操作系统;
    2、掌握网络编程相关技术,能够实现网络间数据通信;
    3、掌握程序设计中处理并发相关技术,并能够编写支持高并发量的网络程序;
    4、能够熟练掌握MySQL操作相关技术,熟练编写各种数据库操作SQL语句,并能够进行Python和MySQL之间的数据交互;
    5、掌握web服务器的工作流程,以及web框架的实现原理。

    解决的现实问题

    能够使用面向对象的程序设计方法,基于Linux操作系统进行高并发量的网络程序开发。

    第二阶段主要内容

    01 Linux系统应用
    02 网络编程
    03 并发编程
    04 正则表达式
    05 数据库编程
    06 Python语法强化
    07 项目1:mini-web服务器

    08 项目2:mini-web框架

  • 第三阶段  前端开发

    可掌握的核心能力

    1、可根据UI设计,开发Web网站的前端页面;
    2、PC端和移动端页面特效开发;
    3、前端页面性能优化。

    解决的现实问题

    1、开发常见Web网站的前端页面和移动端H5页面;
    2、跟后台进行数据通信。

    第三阶段主要内容

    01 html
    02 css
    03 ps应用
    04 JavaScript编程
    05 DOM操作
    06 JQuery
    07 Vue.js框架

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  • 第四阶段  Web开发

    可掌握的核心能力

    1、可根据产品原型图,开发Web网站的前端界面;
    2、可根据业务流程图,开发Web网站的后台业务;
    3、可根据Web框架设计,开发对应的数据库;
    4、缓存服务器的操作和设计;
    5、异步任务的实现。

    解决的现实问题

    1、高并发全功能的Web网站开发;
    2、提供数据响应速度灵活运用缓存;
    3、根据实际问题设计出相应数据库表。

    第四阶段主要内容

    01 Flask web框架
    02 模板与表单
    03 数据库使用
    04 单元测试
    05 第三方扩展和部署
    06 Redis缓存
    07 GIT版本控制

    08 前后端不分离开发
    09 Flask+Mysql实现
    10 容联云、七牛云
    11 图片验证码
    12 项目:新经资讯网
    13 前后端分离开发

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  • 第五阶段  数据处理

    可掌握的核心能力

    1、掌握爬虫的工作原理和设计思想;
    2、掌握反爬虫机制;
    3、掌握分布式数据采集;
    4、掌握数据分析基本流程与步骤;
    5、掌握数据挖掘的一般过程。

    解决的现实问题

    1、定向抓取互联网中指定领域的海量信息;
    2、运用分布式爬虫,实现规模化数据采集;
    3、能够根据实际开发需求,定制爬虫采集系统;
    4、能够对海量数据进行分析,根据需求挖掘数据的潜在价值。

    第五阶段主要内容

    01 爬虫开发
    02 爬虫知识体系与相关工具
    03 基本使用增删改查操作
    04 高级查询和分组聚合操作
    05 备份和恢复处理
    06 Mongodb应用开发
    07 Mongodb和Python交互

    08 scrapy框架
    09 定制化的爬虫采集系统
    10 数据的抓取和存储
    11 scrapy-redis分布式组件
    12 项目:全国空气质量采集爬虫
    13 项目:电商广告推荐系统

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  • 第六阶段  人工智能

    可掌握的核心能力

    1、掌握数据挖掘基础工具使用;       4、根据量化交易规则设计策略;
    2、掌握数据挖掘处理数据方法;       5、掌握深度学习算法和框架;
    3、了解常见机器学习算法原理;       6、图像识别、检测的实现。

    解决的现实问题

    1、从数据支持到策略开发;
    2、实现自动量化交易平台;
    3、深度学习模型的训练过程;
    4、图像识别、检测任务。

    第六阶段主要内容

    01 数据挖掘基础
    02 科学计算numpy、pandas
    03 数据可视化matpalotlib
    04 金融数据的分析和处理
    05 特征工程
    06 监督学习分类算法
    07 Scikit-learn使用

    08 模型选择与调优
    09 历史数据、实时数据
    10 多因子模型
    11 量化交易策略
    12 回测框架
    13 项目:自动量化交易平台

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  • 第七阶段  面试强化

    可掌握的核心能力

    1、掌握shell编程基础和开发技巧;
    2、掌握shell编程常用表达式和流程控制语句;
    3、掌握项目发布的流程规范;
    4、掌握生产脚本的编写流程规范;
    5、了解项目生命周期及项目常见开发模式。

    解决的现实问题

    1、项目环境自动化部署;
    2、项目代码自动化发布;
    3、项目生命周期理解。

    第七阶段主要内容

    01 自动化运维
    02 shell编程
    03 项目生命周期
    04 自动化代码发布
    05 手工代码发布
    06 大型脚本编写流程
    07 django项目生产环境部署

    08 数据结构
    09 时间和空间复杂度
    10 链表
    11 量化交易策略
    12 python内建数据结构类型
    13 就业指导

  • 新经资讯项目

  • 美多商城项目

  • 数据抓取-分布式爬虫

  • 电商广告推荐系统

  • 股票量化交易项目

项目一   新经资讯平台

项目简介 一款新闻类型的Web项目,主要为用户提供最新的金融资讯、数据,以抓取其他网站数据和用户发布作为新闻的主要来源。

项目特色 1、使用Flask Web框架 实现
2、前后端不分离 的形式实现具体业务逻辑
3、常见的 Web 开发流程以及第三方平台工具的集成和使用

项目二   美多商城

项目简介 大型B2C电子商务平台,包含用户中心、商品展示、购物车、订单、支付、评论、搜索等功能。

项目特色 1、采用前后端分离的技术
2、使用最热门的Django REST framework +VUE技术实现
3、采用数据库读写分离技术
4、使用FastDFS实现商品图片数据的存储
5、可掌握支付相关业务的实现
6、可掌握搜索相关技术的使用

项目三   数据抓取-分布式爬虫

项目简介 大型门户网站和大型婚恋网站积累了海量信息,提取有用的价值,应用于数据挖掘、海量数据分析、市场分析(包括热点资讯、关键词点击、舆情分析、全国婚恋市场、个人信息分析等情况),掌握爬虫技术显得尤为重要。

项目特色 1、Python 多线程爬虫及其机制
2、使用Python urllib、urllib2、requests等网络模块
3、使用Python lxml、BeautifulSoup、re、json模块进行数据提取
4、XPath语法规则和各CSS Selector的使用
5、Tesseract机器图像识别系统,并处理简单的文字验证码
6、使用Selenium+PhantomJS(headless)实施动态HTML抓取
7、掌握Scrapy框架,以及编写各类中间件
8、掌握scrapy-redis分布式框架,了解各组件工作机制

项目四   电商广告推荐系统

项目简介 推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上,将用户从产生购买意向,到经历购买决策,直至最后下单的整个过程进行记录分析,在任何一个购物链路上的节点,利用推荐产品帮助用户决策。推荐系统的目标是通过全方位的精准数据刻画用户的购买意图,推荐用户有购买意愿的商品,给用户最好的体验,提升下单转化率,增强用户黏性。

项目特色 1、用户点击流日志收集
2、用户画像建模
3、推荐对象画像建模
4、数据实时计算平台
5、数据离线计算平台
6、推荐算法模型
7、协同过滤算法

项目五   股票量化交易

项目简介 AI Quant是一个自动量化交易系统,主要用户策略分析以及回测。通过高质量的预处理金融数据,分析数据中的因子,使用机器学习算法实现自动化策略产生,并且使用策略相关指标达到回测的能力,最后能够进行模拟交易。该平台能够实现自动进行策略分析完成交易。

项目特色 1、历史数据、实时数据
2、股票、期货数据指标
3、多因子模型
4、量化交易策略
5、回测框架
6、交易框架

  • 实战
    项目

  • 5
    精选热门
    项目
  • 262
    课时
    实践操练
  • 可延伸
    10+
    热门行业
    项目技术

层层递进式教学   关注学员长远发展

全心全意辅助你的学习

  1. 课堂氛围打造
  2. 每日自习辅导
  3. 360°生活照顾
  4. 定期末位辅导
  5. 就业指导
  6. 学生综合能力
    评定分析系统
  7. 教学反馈系统
  8. 学习难易度
    和吸收分析系统
  9. 学习测试系统
  10. 在线作业系统
  11. 学习任务手册
  • 老师们寓教于乐,通过生动的案例把晦涩的编程知识贯通起来,使学习过程轻松,吸收效率高

  • 为每个就业班都安排了一名指导老师,利用晚自习的时间解答学员问题,进一步巩固和加强课上知识

  • 从学员学习中的心态调整,到生 活中的困难协助,从课上班级氛围塑造到课下多彩的班级活动, 班主任暖心鼓励相伴

  • 我们会对阶段性考试成绩差的学员进行一对一或一对多的辅导。让他们尽快克服自卑心理, 及时赶上学习进度,增加自信

  • 小到五险一金的解释、面试礼仪的培训;大到500强企业面试实训及如何针对性地制定复习计划,帮助学员拿到Offer

  • 从学员的基本信息到技术掌握能力,从团队协作能力到计划总结能力,做到更了解自己,查漏补缺,综合提高

  • 学有目标,习有纲领。有任何问题、想法、建议、意见,都可以随时反馈并能及时得到答复

  • 每天都会对所教知识进行难易分析,了解学员吸收情况

  • 阶段课程结束,对于阶段知识点进行综合测评,大幅度提高学生掌握知识的综合运用能力

  • 学有所练,课上学习的知识课下通过在线学习平台,进行巩固加强训练,牢牢掌握所学知识

  • 把大目标分解为无数个小目标,量化到每天,学起来更有方向感