Python

Python（[KK]英語發音：/'pa?θɑn/, [DJ]英語發音：/?paiθ?n/），是一種面向對象、直譯式的計算機程序設計語言，也是一種功能強大的通用型語言，已經具有近二十年的發展歷史，成熟且穩定。

Python的官方介紹是：Python是一種簡單易學，功能強大的編程語言，它有高效率的高層數據結構，能簡單而有效地實現面向對象編程。Python簡潔的語法和對動態輸入的支持，再加上解釋性語言的本質，使得它在大多數平臺上的很多領域都是一個理想的腳本語言，特別適用于快速的應用程序開發。

根據TIOBE最新排名，Python與Java,C,C++，C#成為全球前5大流行編程語言。從云端、客戶端，到物聯網終端，python應用無處不在。從國內的百度、阿里、騰訊、網易、新浪，豆瓣，到國外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook，Python的企業需求逐步上升，各公司都在大規模使用Python完成各種任務。

學Python，就來北京尚學堂

1、學習氛圍

“師者授課幽默，學者受益匪淺”，把每個知識點抽絲剝繭，讓學員的理解達到知其然且知其所以然的程度。

2、自習管理

每天早晚自習，為培訓班安排一名優秀 的技術指導老師，利用自習的時間解答學員問題，鞏固和加強課上知識。

3、末位輔導

對階段性考試成績差的學員進行一對 一或一對多的輔導，讓他們盡快克服自卑心理， 及時趕上學習進度，增強自信。

4、教學反饋

“學有目標，習有綱領”，有任何問題、想法、建議、意見都可以隨時反饋并能及時得到相關答復。

5、階段測試

階段課程結束，對于階段知識點進行綜合測評，大幅度提高學員掌握知識的綜合運用能力。

6、能力評定

從學員的基本信息到技術掌握能力，從團隊協作能力到計劃總結能力，全方面了解自己，查漏補缺，綜合提高。

7、就業指導

配有專門負責就業的老師對學員進行就業指導，從簡歷的制作開始，幫助學員通過簡歷帶給面試官耳目一新的感覺。

8、生活關懷

從學員的學習心態到生活協助，從課上班級氛圍塑造到課下多彩的班級活動，班主任暖心鼓勵相伴。

專家師資，全程教學

李老師

專注教學與教材科研領域；曾任電商項目經理；中國云計算職業教育產業領軍人物

于老師

集研發與教學經驗于一身；IT生涯規劃領域先驅

七大階段課程，無限助力

學習目的：這階段目的很明顯，帶領大家進入Python的世界，為了最終完成后面的項目，讓大家打好一個Python的基礎

1、Python基礎知識和高級特性：

可掌握的核心能力：掌握Python基礎編程語法、建立起編程思維和面向對象思想、掌握最常用的設計模式、掌握最常見的排序算法

2、Linux特性：

可掌握的核心能力：掌握基本的Linux系統操作

學習目的：企業中不管是開發的Web項目，還是使用的SQL數據庫，以及部署的爬蟲，更不要說大數據，甚至是人工智能，無一例外的運行在Linux系統內，所以打好一個Linux基礎可謂是必備技能

3、數據庫原理和sql優化：

可掌握的核心能力：關系型數據庫表的設計、各種數據庫增、刪、改、查所有操作SQL語句的編寫、SQL和NoSQL數據庫的使用場景和設計難點、Python對各種數據庫連接和操作代碼便攜。

學習目的：這階段目的很明顯，帶領大家進入Python的世界，為了最終完成后面的項目，讓大家打好一個Python的基礎

4、前端web開發：

可掌握的核心能力：掌握HTML超文本標記語言的使用方法、掌握CSS 層疊樣式表的使用方法、了解HTML5新特性及CSS3動畫、掌握JavaScript的基礎知識和高級知識、掌握前端構建頁面的方式及面向對象思想、掌握Bootstrap框架、掌握JQuery的基本用法。

學習目的：學習前端的HTML,CSS,JavaScript和框架, 使大家在開發網站時更快速上手,也更容易實現時下流行的網頁風格和特效, 是作為一個WEB Python全棧程序員的必備技能!

5、Python Web后端開發：

可掌握的核心能力：掌握Django框架, 掌握模型的使用, 掌握視圖的使用, 掌握xadmin模塊、掌握Flask框架, 掌握模版應用, 掌握接口的開發。

學習目的：通過學習Python主流框架掌握如何開發一個完備的企業級網站。

6、爬蟲和數據分析：

可掌握的核心能力：掌握各類HTTP調試器用法、理解網絡爬蟲編寫的基本套路、了解網絡爬蟲編寫的各種陷阱、能夠應對動態網站爬取、能夠應對帶有驗證碼的網站、能夠應對需要瀏覽器渲染的網站、能夠應對分布式抓取需要、能夠應對反爬蟲技術、能夠應對無界面抓取、能夠利用爬蟲平臺。

學習目的：讓大家掌握現實中編寫Python爬蟲會遇到的方方面面的問題，讓大家以后在實際爬蟲工作中，不懼任何挑戰。

7、Python人工智能：

可掌握的核心能力：線性回歸算法、KNN K近鄰算法、邏輯回歸算法、梯度下降算法、牛頓法與擬牛頓法、決策樹算法、Bagging集成算法、Adaboost算法、以及機器學習常規算法等。

學習目的：讓大家掌握人工智能常規算法，以方便數據的分析與AI的使用。

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